Cuando todo el mundo vende acciones de software, HSBC dice que estás equivocado.

Escrito por Ola cósmica Naruto, Marea profunda TechFlow

En febrero de 2026, el mercado bursátil tecnológico está experimentando un colapso sistémico al que algunos medios se refieren como el «SaaSpocalypse».

El precio de las acciones de Salesforce ha caído casi un 40 % desde su máximo en 2025; las acciones de ServiceNow se desplomaron más de un 11 % en un solo día tras la publicación de su informe trimestral de resultados, simplemente porque la dirección mencionó en una conferencia telefónica que «los agentes de IA están complicando la visibilidad del crecimiento de las plazas»; Workday cayó más de un 22 %; el índice S&P 500 Software and Services perdió casi un billón de dólares en valor de mercado en las primeras seis semanas de 2026.

La lógica del mercado es sencilla: Los agentes de IA ahora son capaces de sustituir un gran número de operaciones manuales. Las empresas que utilizan la IA para realizar tareas que antes requerían 100 personas, naturalmente, ya no necesitan 100 licencias de software. Se cree que el modelo de negocio SaaS basado en el cobro por asiento ha llegado al final de su trayectoria histórica.

Mientras este pánico bursátil se extendía por todo el sector, Stephen Bersey, director de investigación tecnológica de HSBC en Estados Unidos, publicó un informe de investigación con un título provocativo: «El software se comerá a la IA».

Su argumento principal se puede resumir en una frase: El pánico del mercado es un error de cálculo.

Un informe contrario

«El mercado teme que la IA sustituya al software empresarial, y este temor es erróneo».

Escribió al principio del informe. En su opinión, la IA no eliminará el software, sino que será absorbida por él, convirtiéndose en una capa de capacidades integrada en las plataformas de software empresarial. El software no es el enemigo de la IA; el software es el vehículo que permite a la IA llegar al mundo real.

Esta lógica da un giro completo al marco narrativo del mercado actual. El temor del mercado es que «la IA sustituya al software», mientras que la opinión de Bersey es que «el software domesticará a la IA».

Citó una analogía histórica de la era de Internet: cuando Internet explotó, la acumulación inicial de valor se concentró en la infraestructura física: servidores, cables de fibra óptica, centros de datos. Una gran cantidad de capital fluyó hacia la infraestructura de hardware, mientras que aquellas empresas de Internet que luchaban por sobrevivir en los inicios acabaron siendo las que obtuvieron valor a largo plazo. El software es el punto final del valor de Internet.

Bersey cree que la evolución de la IA está repitiendo el mismo guion. Los años 2024 y 2025 son el periodo de construcción de la infraestructura (potencia informática, modelos, integración de códigos): todo está allanando el camino para una explosión en la capa de software. Y 2026 es el año en que el motor realmente se pone en marcha.

El software será el mecanismo principal para la difusión de la IA en las empresas más grandes del mundo. Creemos que 2026 será el año en que comience la monetización del software.

¿Por qué los modelos de base no pueden sustituir al software empresarial?

El argumento más sustancial del informe es un análisis por capas de la lógica de que «la IA alterará directamente el software».

Los puntos de vista de los críticos parecen convincentes: los grandes modelos lingüísticos ya pueden escribir código, la codificación vibrante (que genera directamente software utilizable a través de descripciones en lenguaje natural) está en auge y las empresas de modelos de IA están realizando más intentos en la capa de aplicación. Entonces, ¿por qué las empresas siguen necesitando sistemas de software tradicionales como Oracle, SAP y Salesforce, que son costosos?

La respuesta de Bersey se desarrolla en tres niveles.

En primer lugar, los modelos de base tienen «defectos inherentes».

El informe afirma claramente que los modelos de base «tienen defectos intrínsecos» y no pueden realizar de manera competente la tarea de «sustitución total» de las plataformas centrales en las grandes empresas. Funcionan bien en escenarios limitados (generación de imágenes, desarrollo de aplicaciones pequeñas, procesamiento de texto), pero para plataformas centrales de alta fidelidad y nivel empresarial, esto «no es realista».

La razón fundamental radica en las limitaciones de los datos de entrenamiento. Los LLM se entrenan con datos de Internet disponibles públicamente, mientras que los conocimientos arquitectónicos, la lógica empresarial y los estándares operativos acumulados por los sistemas de software empresarial a lo largo de décadas, es decir, las propiedades intelectuales fundamentales, no están disponibles en la Internet pública, lo que hace imposible que la IA los aprenda o los replique. La ventaja competitiva de los sistemas de Oracle y SAP no se puede igualar escribiendo código; se construye con el tiempo y a través de escenarios empresariales.

En segundo lugar, las capacidades de Vibe Coding están muy sobrevaloradas.

El informe señala directamente la debilidad fatal de Vibe Coding: coloca toda la carga del diseño sobre los desarrolladores. Le dices a la IA: «Quiero un sistema que pueda gestionar cadenas de suministro globales», y la IA puede generar código, pero «cómo definir la arquitectura de este sistema, cómo gestionar las excepciones, cómo garantizar que no se bloquee bajo una presión extrema»: estas decisiones siguen requiriendo la intervención humana.

Más críticamente, Bersey señala que las principales empresas de modelos de IA «casi no tienen experiencia en la creación de software a nivel empresarial». Están entrando en un entorno extremadamente complejo partiendo de cero. Por el contrario, el software empresarial ha evolucionado a lo largo de décadas hasta alcanzar niveles de «casi cero errores, alto rendimiento y gran fiabilidad», un punto de referencia que los nuevos actores del ámbito de la IA no pueden alcanzar a corto plazo.

En tercer lugar, los costes de cambio para las empresas constituyen una barrera real.

Incluso suponiendo que la IA pueda escribir código de calidad comparable, el coste de sustituir los sistemas centrales de las empresas sigue siendo extremadamente elevado, incluyendo riesgos de interrupción de los ingresos, pérdida de productividad, problemas de compatibilidad entre entornos informáticos y la confianza acumulada en las marcas de los proveedores y sus capacidades de servicio... Estos son costes de cambio reales que no desaparecerán solo porque la IA pueda escribir código.

El software empresarial requiere un tiempo de actividad probado del 99,999 % a lo largo de los años, funcionando sin errores en diversos entornos informáticos complejos. Esta confianza se gana con el tiempo, no se construye a partir de montones de código.

¿Quiénes serán los verdaderos beneficiarios de la monetización de la IA?

Si la primera mitad del informe es un argumento defensivo, la segunda mitad es una estrategia ofensiva.

La opinión fundamental de Bersey es que la mayor parte de la cadena de valor de la IA acabará fluyendo hacia la capa de software, y no hacia las capas de hardware y chips.

«Creemos que la IA es la principal fuente de creación de valor en la pila de software, y que la mayor parte del valor a largo plazo pertenecerá al software, no al hardware».

También señala que la escasez de hardware, la falta de GPU, las limitaciones de energía y los cuellos de botella en los centros de datos persistirán en los próximos años. Esta escasez refuerza la posición estratégica de las plataformas de software: solo las plataformas de software pueden convertir las capacidades de la IA en valor empresarial escalable y repetible.

En cuanto al vehículo específico de monetización, el informe apunta a los agentes de IA.

Bersey predice que en 2026 veremos un despliegue a gran escala de agentes de IA orientados a tareas e integrados en flujos de trabajo en las empresas de la lista Fortune 2000 y en las pymes. Sin embargo, su valoración cualitativa de los agentes difiere radicalmente de la narrativa dominante en el mercado; no considera que los agentes sean disruptores que sustituyan al software, sino que cree que deben operar dentro de los parámetros y permisos definidos por el software. Es precisamente este «agente limitado» el que puede satisfacer las necesidades de las empresas en materia de gestión de riesgos de la IA.

En otras palabras, las empresas no necesitan una IA todopoderosa y autónoma, sino una IA que pueda ser controlada, auditada y que funcione dentro de un marco de cumplimiento normativo. Esto es algo que solo pueden lograr los agentes profundamente integrados en los sistemas de software empresarial.

«El software es la clave para que las empresas utilicen la IA de forma controlada». Este es el juicio más crítico de todo el informe.

Al mismo tiempo, el informe predice que la demanda de inferencia superará gradualmente a la demanda de entrenamiento, convirtiéndose en el principal motor del crecimiento del consumo de energía informática. Esto significa que, a medida que los agentes se generalicen, el consumo de energía informática no disminuirá, sino que seguirá creciendo, lo que reforzará aún más todo el ecosistema de software e infraestructura.

¿Oportunidad o trampa?

Cuando se publicó el informe, la valoración global del sector del software ya había caído a mínimos históricos. La opinión de Bersey es que las bajas valoraciones, combinadas con el próximo año de monetización, representan una oportunidad de entrada, no una señal para salir.

«Las valoraciones del software se encuentran en mínimos históricos, a pesar de que el sector está al borde de una expansión masiva».

En cuanto a recomendaciones específicas, la lógica de HSBC es clara: las empresas de software que hayan establecido profundas barreras de datos, posean la capacidad de integrar agentes de IA y no dependan de modelos de facturación basados exclusivamente en el número de empleados serán las mayores beneficiarias de esta ola de monetización de la IA. La lista de recomendaciones de compra incluye Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, etc., lo que abarca casi todos los actores principales del sector del software empresarial.

Cabe destacar que HSBC también rebajó las calificaciones de IBM y Asana, y clasificó a Palo Alto Networks como «infraponderada». No todas las empresas de software pueden afrontar este reto con seguridad; la clave reside en si pueden convertirse en la infraestructura en la que se instalen los agentes de IA, en lugar de ser ignoradas por los agentes como meras interfaces humanas.

El informe de Bersey es lógicamente riguroso, oportuno y su postura contraria tiene en sí misma un fuerte efecto viral.

Sin embargo, hay una pregunta que el informe no aborda directamente: si los agentes de IA pueden realmente funcionar de manera eficiente dentro del marco del software empresarial, ¿se reducirá silenciosamente la demanda de «puestos» de software? El valor del software como soporte para la IA puede mantenerse, pero sigue siendo una incógnita si el modelo de negocio de «facturación por persona» puede sostener las valoraciones actuales.

¿El software consumirá la IA, o la IA consumirá el software? Este debate encontrará nuevas pruebas en cada informe financiero de 2026.