Al respecto, un estudio reciente indica que el porcentaje de empresas de software/SaaS con crecimiento alto (más de 15% anual) cayó de 57% en 2023 a 27% en 2025. Pero, ¿es realmente el fin del SaaS como modelo?
De acuerdo con Gustavo Albornoz, Senior ERP Manager en Netsoft, esto no necesariamente significa el fin del SaaS; lo que está ocurriendo es una madurez del mercado impulsada por la irrupción de la inteligencia artificial y la necesidad de plataformas integradas, no de soluciones aisladas.
“El SaaS no está muriendo; lo que está desapareciendo es la tolerancia al desorden tecnológico. En 2026, las empresas que no tengan una arquitectura clara y datos integrados simplemente no podrán aprovechar la inteligencia artificial de forma real”, explica.
El experto explica que el concepto de “Saas-pocalipsis” no surgió por casualidad: en primer lugar, se deriva de la manera en la que el modelo Saas tradicional derivó, para muchas empresas, en múltiples herramientas independientes que resuelven funciones aisladas, pero que generan complejidad operativa, silos de información y costos redundantes.
Ahí es donde entra la inteligencia artificial y cambia todo el panorama. Los modelos de IA integrados en software empresarial funcionan mejor cuando pueden acceder a datos estructurados, consistentes y centralizados. Esto favorece a las plataformas integradas que actúan como fuentes únicas de verdad, como los sistemas ERP cloud, frente a una “constelación” de micro-SaaS que no comparten una arquitectura unificada.
Por ello no es una casualidad que, de acuerdo con McKinsey, la IA ya superó a la ciberseguridad como el principal foco de inversión hacia los próximos dos años, de acuerdo con líderes globales; el 54% la considera una de sus principales áreas de inversión en 2026.
-
ERP conversacional, la clave
Gustavo Albornoz, desde su experiencia en la implementación de Oracle NetSuite, señala que cuando se integra la inteligencia artificial directamente dentro del ERP se consigue un nivel de optimización superior mediante la automatización de conciliaciones, detección de anomalías financieras, generación de reportes narrativos y asistentes que operan sobre una base de datos unificada.
“Al centralizar finanzas, inventarios, compras y operaciones en una sola arquitectura, la IA puede analizar procesos completos y no solo fragmentos aislados, reduciendo la dependencia de integraciones frágiles entre múltiples aplicaciones”, indica.
El hecho de no integrar la IA, más allá de la desaparición del modelo SaaS, tiene implicaciones prácticas importantes para las empresas:
-
Costos ocultos: las suscripciones a múltiples herramientas pueden parecer pequeñas individualmente, pero suman costos recurrentes significativos cuando no están justificadas por integración o valor agregado real.
-
Fricción operacional: integrar múltiples SaaS con “soluciones puente” tiende a generar fallas, retrasos y errores de sincronización que impactan procesos críticos.
-
Deuda tecnológica: sin una estrategia de arquitectura clara, las organizaciones acumulan soluciones que a la larga resultan más costosas de mantener y menos escalables.
Así, Gustavo Albornoz indica que la narrativa de la “muerte del SaaS” se diluye cuando se analiza con rigor: “no es que el SaaS vaya a desaparecer, sino que está evolucionando hacia un contexto donde la inteligencia artificial exige plataformas cohesivas y gobernadas”. La IA potencia aquellas aplicaciones que pueden acceder a datos consistentes y limita el valor de las soluciones aisladas que dependen de integraciones complejas o fuentes de datos desconectadas.
El “Saas-pocalipsis”, entonces, está orillando a las empresas a replantear sus prioridades tecnológicas: en lugar de “coleccionar aplicaciones”, se deben buscar arquitecturas integradas que escalen con la IA y con las necesidades futuras. El fenómeno, de ese modo, se parece menos a un evento terminal y más a una reorganización del mercado hacia eficiencia, integración y capacidad de generar valor real con IA.
