Hubo una época en la que comprábamos discos. Vinilos, casetes, CD. Hasta que llegaron las descargas digitales y, finalmente, el streaming.
Dejamos de comprar música para pagar por acceder a ella. No desaparecieron las canciones, pero cambió radicalmente la economía de su distribución.
Ahora imaginemos algo parecido con el software. Solo que con una diferencia fundamental.
¿Y si en lugar de pagar por una aplicación pudiéramos crearla cada vez que la necesitamos?
Durante décadas, cuando necesitábamos software teníamos dos opciones: construirlo (Build) o comprarlo (Buy).
Construir ofrecía personalización, pero exigía tiempo, dinero y conocimientos. Comprar permitía acceder rápidamente a soluciones ya desarrolladas.
Sobre esta lógica creció buena parte de la industria del software y, posteriormente, el modelo SaaS.
Pero ahora aparece una tercera posibilidad: Generate.
¿Necesitas una calculadora de hipotecas? ¿Un conversor de ficheros? ¿Una herramienta para comparar presupuestos?
En lugar de buscar una aplicación, contratarla o desarrollarla, puedes pedirle a una IA que la genere.
Utilizarla durante diez minutos.
Y después olvidarte de ella.
Bienvenidos a la economía del software efímero.
Cuando producir software deja de ser caro
El software siempre tuvo una característica económica extraordinaria: desarrollar la primera versión podía costar millones, pero distribuir una copia adicional costaba prácticamente cero.
La IA generativa empieza a transformar también el coste de producción.
Lo que antes requería días de programación puede, en determinados casos, generarse en minutos.
Esto no significa que desarrollar software sea gratis. Validación, seguridad, mantenimiento e infraestructura siguen teniendo costes.
Pero cuando producir algo se abarata radicalmente, cambia inevitablemente el mercado de quienes lo venden.
¿Cuánto pagarías por una aplicación que puedes generar tú mismo?
Ya hemos hablado sobre el final del SaaS en esta newsletter.
Yo no creo que sea tan extremo el cambio que veremos en las empresas.
Generar una calculadora no equivale a construir una plataforma bancaria.
Las aplicaciones empresariales necesitan seguridad, disponibilidad, integraciones, cumplimiento normativo y soporte.
Por eso creo que convivirán dos mundos.
El software industrial, diseñado para funcionar permanentemente y ofrecer garantías.
Y el software efímero, creado bajo demanda para resolver problemas concretos y que desaparecerá después.
El valor podría desplazarse desde vender aplicaciones hacia proporcionar datos, infraestructura, integración, confianza y capacidad de ejecución.
Igual que ocurrió con la música: dejamos de comprar discos, pero seguimos pagando por escuchar canciones.
Food for thought
Abre tu listado de suscripciones digitales.
¿Cuántas herramientas utilizas diariamente? ¿Cuántas necesitas una vez al mes? ¿Cuántas contrataste porque era más sencillo pagar que desarrollar una alternativa?
Quizá la próxima revolución no consista en tener una aplicación para cada necesidad.
Sino en crear una aplicación cada vez que aparece una necesidad.
Pero antes de acabar, te dejo una pregunta.
¿Cuántas de las suscripciones que pagas hoy seguirías contratando si pudieras generar exactamente lo que necesitas en cinco minutos?
🌍 El Eco del Mercado
🛡️ La IA duplica el descubrimiento de vulnerabilidades. Los modelos ya pueden localizar fallos y ayudar a convertirlos en ataques en cuestión de horas, reduciendo drásticamente el tiempo disponible para desplegar parches. Cloudflare advierte de que existen más vulnerabilidades graves en componentes esenciales de internet todavía pendientes de divulgar.
🩺 Microsoft convierte el diagnóstico médico en un proceso dirigido por agentes. El sistema decide qué preguntas formular y qué pruebas solicitar, y actualiza sus hipótesis conforme recibe información. En más de 300 casos complejos resultó más del doble de preciso que médicos generalistas, aunque todavía debe demostrar su fiabilidad en pacientes reales.
🇵🇱 OpenAI lleva su investigación de seguridad a un instituto público polaco. La compañía colaborará con NASK para evaluar modelos avanzados, identificar vulnerabilidades y reforzar salvaguardas. El acuerdo no concreta todavía proyectos, plazos ni el grado de acceso que tendrá el instituto a los sistemas e incidentes internos de OpenAI.
⚖️ Un tribunal aparta a un juez por errores producidos con IA. Una resolución judicial contenía partes inexistentes, declaraciones inventadas y referencias incorrectas generadas durante su elaboración con IA. El tribunal de apelaciones anuló la medida y reasignó el caso, trasladando las consecuencias de las alucinaciones desde los abogados hasta la propia judicatura.
👷 China prepara planes de contingencia para los empleos desplazados por la IA. El Consejo de Estado pide vigilar los riesgos laborales, ofrecer formación y recolocación y preparar respuestas ante proyectos capaces de alterar significativamente el empleo. Pekín comienza así a tratar la automatización no solo como fuente de productividad, sino como un posible problema social.
🏦 La SEC examinará cómo utiliza Wall Street la IA. El supervisor estadounidense incluirá la IA, los activos privados y los valores tokenizados entre sus prioridades de inspección para el ejercicio fiscal de 2027. Revisará cómo estas tecnologías afectan a las operaciones, el cumplimiento, la prevención del fraude y la protección del inversor.
🏛️ OpenAI, Anthropic y Nvidia baten sus récords de presión política. Nvidia destinó 2,2 millones de dólares al lobby durante el tercer trimestre; Anthropic, 2,1 millones, y OpenAI, 1,5 millones. Las compañías ya compiten por influir en las reglas sobre seguridad, energía, exportaciones y competencia con la misma intensidad con la que desarrollan sus modelos.
📰 Meta aplaza sus nuevas condiciones tras la presión de editores y anunciantes. La compañía retrasa hasta el 20 de noviembre unas cláusulas denunciadas ante los reguladores europeos y británicos por concederle derechos excesivos para utilizar contenido empresarial en sus servicios de IA. El aplazamiento permite negociar y explicar las condiciones, pero no modifica todavía su contenido.
⚡ Las pilas de combustible encuentran su gran mercado en los centros de datos. Los plazos de hasta seis años para conectarse a la red están llevando a los operadores a generar electricidad junto a sus instalaciones. Oracle prevé adquirir hasta 2,8 GW de sistemas de Bloom Energy, aunque estas soluciones siguen dependiendo de gas, permisos, transformadores y otras infraestructuras.
🏗️ Los centros de datos dejan de ser la apuesta segura de la IA. Los retrasos en electricidad, agua, chips o permisos pueden permitir al cliente cancelar el contrato y dejar al operador con terrenos, obras incompletas y deuda. Las caídas de NextDC y CoreWeave y la cancelación de la OPV de Firmus muestran que vender la infraestructura de la IA tampoco garantiza rentabilidad.
🎯 OpenAI abre a todos sus clientes un modelo especializado en decisiones. Decisions API está diseñado para escoger entre opciones predefinidas y expresar la confianza de cada elección, compitiendo con Jev y otros modelos orientados a la automatización. Muchos agentes empresariales quizá no necesiten conversar mejor, sino decidir con rapidez y reconocer cuándo no están seguros.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD1. Para seguir leyendo. Cuatro libros para entender por qué el software podría dejar de ser algo que compramos para convertirse en algo que generamos cuando lo necesitamos.
Gratis: el futuro de un precio radical de Chris Anderson (Free, 2009). Explora cómo la caída de los costes marginales transforma los modelos de negocio digitales. Una lectura especialmente pertinente para entender qué ocurre cuando producir algo se vuelve extraordinariamente barato.
La economía long tail de Chris Anderson (The Long Tail, 2006). Explica cómo Internet hizo económicamente viables millones de productos de nicho. La IA podría llevar esa lógica un paso más allá: aplicaciones creadas para un único usuario y una necesidad concreta.
Lo inevitable de Kevin Kelly (The Inevitable, 2016). Analiza doce fuerzas tecnológicas que transforman nuestra relación con los productos y servicios. Su reflexión sobre el paso de la propiedad al acceso resulta especialmente interesante para imaginar el siguiente paso: del acceso a la generación bajo demanda.
The Business of Platforms de Michael Cusumano, Annabelle Gawer y David Yoffie (2019). Una mirada estratégica a los modelos de negocio de las plataformas digitales, sus efectos de red y sus ventajas competitivas. Ayuda a entender por qué abaratar la creación de software no implica necesariamente acabar con las grandes plataformas.
PD2. Una Raspberry Pi para crear el software que necesitas. Durante décadas comprábamos un dispositivo o contratábamos una aplicación para resolver cada problema. Una Raspberry Pi 5 propone algo diferente: un pequeño ordenador que puedes convertir en servidor, centro multimedia, sistema de automatización o laboratorio de aplicaciones propias.