¿Realmente ha muerto el SaaS?
Diario de Innovación #331
Hay una guerra que casi nadie está viendo.
No es entre OpenAI y Anthropic.
No es entre Salesforce y HubSpot.
Ni siquiera es entre startups y grandes corporaciones.
Es una guerra mucho más incómoda.
Y está ocurriendo dentro de las empresas.
Entre lo que compras y lo que puedes construir.
Durante años, la decisión era sencilla.
Comprar software era lo lógico.
Más barato.
Más rápido.
Más fiable.
Las economías de escala hacían el resto.
Un proveedor SaaS construía una vez y vendía mil.
Tú te beneficiabas de:
mejoras continuas
seguridad gestionada
innovación constante
Y, lo más importante, te olvidabas del problema.
Pero algo ha cambiado.
Y esta vez no es incremental.
Es estructural.
Hoy, construir ya no es lo que era.
Con IA generativa, cloud y tooling moderno:
el tiempo de desarrollo se ha reducido drásticamente
el coste de prototipado es ridículamente bajo
muchas barreras técnicas han desaparecido
Lo que antes llevaba meses…
ahora se hace en semanas.
A veces, en días.
Y eso introduce una pregunta peligrosa:
¿Por qué pagar por algo que podemos construir nosotros?
Aquí es donde muchos se equivocan.
Porque están comparando mal.
Construir no es solo desarrollar.
Es mantener.
Es evolucionar.
Es securizar.
Es escalar.
Es cargar con una deuda que no aparece en el Excel inicial.
Pero incluso así…
La pregunta no desaparece.
Porque hay un matiz clave importante, y es que no todos los casos de uso son iguales.
Las empresas más inteligentes ya no piensan en “build vs buy”.
Piensan en esto:
comprar lo que no es diferencial
construir lo que define su ventaja competitiva
Y aquí es donde entra la tesis donde casi nadie está apostando con suficiente fuerza.
Las economías de escala siguen ganando.
Pero no por el motivo que crees.
No es solo una cuestión de coste.
Es una cuestión de aprendizaje.
Un proveedor SaaS no construye para ti.
Construye para cientos o miles de empresas.
En distintos sectores.
Con distintos problemas.
Con distintos contextos.
Eso genera algo imposible de replicar internamente, aprendizaje cruzado a escala.
Las features que pide tu competencia acaban mejorando el producto que tú usas.
Las optimizaciones que alguien descubre en otro sector, terminan llegando a tu workflow.
La innovación no depende solo de tu equipo.
Depende de una red.
Y eso, sinceramente, es muy difícil de construir dentro de una empresa.
Por eso el SaaS no va a desaparecer.
Pero sí va a cambiar.
Los ganadores no serán los más baratos.
Ni los que tengan más features.
Serán los que construyan algo que duela replicar:
integración profunda en procesos reales
mejora continua basada en uso real
datos y contexto acumulado
servicios alrededor del producto
Porque cuando eso existe la pregunta deja de ser “¿lo construimos?”
Y pasa a ser:
“¿De verdad queremos competir contra esto?”
🌍 El eco del mercado
🧬 Amazon convierte la biología en software programable. Amazon lanza Bio Discovery, una plataforma que combina más de 40 modelos de IA para diseñar y ejecutar experimentos científicos en semanas en lugar de años. La promesa: automatizar el descubrimiento de fármacos como si fuera desarrollo de software.
🎨 Adobe quiere que diseñar sea hablar. Adobe presenta Firefly AI Assistant, un agente capaz de ejecutar flujos completos entre Photoshop, Premiere o Illustrator a partir de lenguaje natural. El cambio no es incremental: desaparece la interfaz como barrera.
⚠️ Cuando la IA deja de ser métrica y vuelve a ser herramienta. El CEO de Duolingo reconoce que medir a los empleados por uso de IA fue un error: distraía del trabajo real. La adopción forzada empieza a mostrar fricciones internas. Señal clara: el valor de la IA no está en usarla más, sino en usarla mejor.
🛑 El prompt no es gobernanza. Crece la preocupación en empresas: confiar en prompts para controlar sistemas de IA no escala. La brecha entre instrucción y control real se convierte en riesgo operativo. El verdadero movimiento está en la capa de plataforma, no en la interacción.
⚙️ La ingeniería entra en modo copiloto permanente. Los AI copilots están redefiniendo cómo se diseñan productos: más iteración, más velocidad, menos fricción entre idea y ejecución. Esto apunta a una nueva ventaja competitiva: quien itera más rápido gana.
🧠 El software entra en su tercera gran transformación. Tras open source y DevOps, la IA agentica se perfila como el siguiente cambio estructural en ingeniería de software: sistemas que no solo ejecutan, sino que deciden. Más que productividad, esto redefine quién (o qué) escribe software.
🌐 Internet empieza a llenarse (aún más todavía) de ruido sintético. El auge del contenido generado por IA está cambiando la naturaleza de la web: más volumen, menos señal. El problema ya no es acceder a información, sino confiar en ella. Señal débil de un futuro donde la curación será más valiosa que la creación.
💸 Tokenizar el uso de IA como nueva métrica económica. Parasail levanta $32M apostando por el “tokenmaxxing”: medir consumo de IA como proxy de valor. Una idea potente… y peligrosa si se simplifica demasiado. Esto apunta a una nueva economía del software basada en consumo de inferencia.
📊 Reid Hoffman pone freno al hype de las métricas de IA. El cofundador de LinkedIn advierte: medir uso de tokens no equivale a medir productividad. Hace falta contexto. Más que medir más, toca entender mejor qué se está midiendo.
📚 Spotify expande su plataforma hacia el mundo físico. Spotify permite comprar libros impresos desde su app, conectando contenido digital con comercio físico. Más que audiolibros, esto va de convertirse en plataforma cultural completa
🤝 La fatiga de bots empieza a emerger. Fathom introduce un modo sin bots en reuniones, permitiendo elegir entre vídeo, audio o solo transcripción. No todo necesita automatización. Señal interesante: la IA también genera rechazo cuando se vuelve omnipresente.
🇨🇳 La batalla de la IA se juega en la inferencia. Mientras EEUU domina chips, China optimiza el uso: tokens como commodity, inferencia como negocio. Dos estrategias distintas para el mismo tablero. Esto apunta a una guerra económica más que tecnológica
🇪🇺 Soberanía tecnológica: ambición vs realidad. Europa quiere reducir dependencia tecnológica, pero costes, talento e infra limitan la viabilidad del plan. Más que independencia, el reto real es negociar interdependencias
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.
PD: Si te interesa entender mejor este dilema entre construir vs comprar —y, sobre todo, cómo la tecnología redefine dónde está realmente el valor—, estos libros te van a dar bastante contexto:
El Dilema del Innovador de Clayton M. Christensen. Un clásico. Explica cómo las decisiones aparentemente “racionales” acaban dejando espacio a nuevos modelos que cambian las reglas del juego.
Platform Revolution de Geoffrey G. Parker, Marshall W. Van Alstyne, Sangeet Paul Choudary. Ayuda a ver cómo las plataformas crean valor a escala y por qué competir contra ese efecto red es tan complicado.
Working in Public de Nadia Eghbal. Clave para entender cómo el open source y el conocimiento compartido han cambiado la forma de construir software.
De la EGB a la IA de (sí, este me toca de cerca). Una mirada más personal a cómo ha evolucionado la tecnología y cómo eso impacta en el trabajo, las decisiones y dónde ponemos el foco.
Porque al final, la pregunta no es solo qué es más barato.
Es dónde quieres jugar… y contra quién.