Cuando todos están vendiendo acciones de software, HSBC dice que están equivocados

Escritura: Uchu Bamin, Deep Tide TechFlow

Febrero de 2026, el mercado de acciones tecnológicas está atravesando un colapso sistémico que algunos medios llaman “SaaSpocalypse” (el fin del SaaS).

El precio de Salesforce cayó casi un 40% desde su máximo en 2025; ServiceNow se desplomó más del 11% en un solo día tras publicar su informe trimestral, simplemente porque la gerencia mencionó en la llamada que “los agentes de IA están complicando la visibilidad del crecimiento de las cuotas”; Workday cayó más del 22%; y en las primeras seis semanas del año 2026, el índice de software y servicios del S&P 500 perdió casi 1 billón de dólares en valor de mercado.

La lógica del mercado es simple: los agentes de IA ya pueden reemplazar muchas operaciones manuales, las empresas usan IA para hacer trabajos que antes requerían 100 personas, por lo que naturalmente ya no necesitan 100 licencias de software. El modelo de negocio SaaS basado en cuotas por licencia se considera que ha llegado a su fin.

Mientras la ola de pánico arrasaba toda la industria, Stephen Bersey, director de investigación tecnológica de HSBC en EE. UU., publicó un informe de investigación con un título provocador: “El software devorará a la IA” (Software Will Eat AI).

Su idea central, resumida en una frase: la preocupación del mercado es un error de interpretación.

Informe que desafía la tendencia

“Preocupaciones del mercado de que la IA reemplazará el software empresarial son incorrectas.”

Escribió esto al inicio 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 rival de la IA, sino el medio por el cual la IA llega al mundo real.

Esta lógica invierte todo el marco narrativo actual del mercado. La preocupación del mercado es que “la IA reemplace al software”, pero la evaluación de Bersey es que “el software domesticará a la IA”.

Cita una analogía histórica de la era de internet: cuando explotó internet, el valor inicial se concentró en la infraestructura física, servidores, cables de fibra óptica, centros de datos. Mucho capital se invirtió en infraestructura hardware, y las empresas de internet que luchaban en sus primeros días, en última instancia, fueron las que lograron un valor a largo plazo. El software, en cambio, fue el destino final del valor de internet.

Bersey cree que la evolución de la IA está repitiendo ese mismo guion. 2024 y 2025 son años de construcción de infraestructura, con potencia de cálculo, modelos y integración de código, preparando el terreno para la explosión del software. Y 2026 será el año en que el motor realmente se encienda.

“El software será el principal mecanismo para la difusión de la IA en las mayores empresas del mundo. Creemos que 2026 será el año de inicio de la monetización del software.”

¿Por qué los modelos base no pueden reemplazar el software empresarial?

El argumento más contundente del informe es el desmontaje en capas de la lógica de “la IA destruye directamente al software”.

Los críticos parecen tener razón: los grandes modelos de lenguaje ya pueden programar código, la tendencia de “vibe coding” (generar software usable a partir de descripciones en lenguaje natural) está en auge, y las empresas de modelos de IA ya están probando más aplicaciones en capas superiores. Entonces, ¿por qué las empresas todavía necesitan sistemas tradicionales de software costosos como Oracle, SAP o Salesforce?

Bersey responde en tres niveles.

Primero, los modelos base tienen “defectos innatos”.

El informe señala claramente que los modelos base “tienen defectos internos” y no pueden reemplazar “integralmente” las plataformas centrales de grandes empresas. Funcionan bien en escenarios limitados, como generación de imágenes, desarrollo de aplicaciones pequeñas y procesamiento de textos, pero para plataformas empresariales de alta fidelidad, esto “no es realista”.

La causa principal es la limitación de los datos de entrenamiento. Los LLM se entrenan con datos públicos de internet, pero el conocimiento de arquitectura privada, lógica de negocio y normas operativas acumuladas en décadas en los sistemas de software empresarial, no están disponibles en línea, por lo que la IA no puede aprenderlos ni replicarlos. La ventaja competitiva de Oracle y SAP no se basa en escribir código, sino en el tiempo y la acumulación de escenarios de negocio.

Segundo, la capacidad de Vibe Coding está sobreestimada.

El informe señala directamente las debilidades fatales de Vibe Coding: pone toda la responsabilidad y carga del diseño en el desarrollador. Le dices a la IA “quiero un sistema que gestione la cadena de suministro global”, la IA puede generar el código, pero “cómo definir la arquitectura del sistema, cómo manejar excepciones, cómo garantizar que no colapse bajo presión extrema”, esas decisiones todavía las toma la persona.

Más importante aún, Bersey señala que las principales empresas de modelos de IA “casi no tienen experiencia en crear software empresarial”. Entraron en un entorno extremadamente complejo desde cero. El software empresarial, tras décadas de iteraciones, ha evolucionado a un nivel de “casi cero errores, alto rendimiento y alta fiabilidad”, un estándar que las nuevas empresas de IA no podrán alcanzar en corto plazo.

Tercero, el costo de cambio para las empresas es una barrera real.

Incluso si la IA pudiera generar código de calidad equivalente, el costo de reemplazar sistemas centrales sigue siendo muy alto: riesgo de interrupción de ingresos, pérdida de productividad, problemas de compatibilidad en entornos IT, confianza en la marca y en la capacidad de servicio de los proveedores… todos estos son costos reales que no desaparecen solo porque la IA pueda programar.

El software empresarial requiere una confianza basada en años de operación comprobada, con un 99.999% de tiempo de actividad, funcionando sin errores en entornos IT complejos. Esa confianza se gana con tiempo, no con líneas de código.

¿Quién será el verdadero beneficiario de la monetización de la IA?

Si la primera parte del informe es defensiva, la segunda es una estrategia ofensiva.

La evaluación clave de Bersey es que: la mayor parte del valor de la cadena de IA terminará en la capa de software, no en hardware ni en chips.

“Creemos que la IA será 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 GPUs, 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 ellas pueden convertir las capacidades de IA en valor comercial escalable y repetible.

El vehículo de monetización, según el informe, será la IA agente (agentic AI).

Bersey predice que en 2026 veremos una adopción masiva de agentes de IA orientados a tareas y que se integran en flujos de trabajo en empresas Fortune 2000 y pymes. Pero su definición de agentes difiere de la narrativa dominante del mercado: no ve a los agentes como sustitutos de software, sino que deben operar dentro de parámetros y permisos definidos por el software. Solo así podrán satisfacer las necesidades de control de riesgos y gobernanza empresarial.

En otras palabras, las empresas no necesitan una IA omnipotente y libre, sino una IA que pueda ser gobernada, auditada y operada dentro de un marco de cumplimiento. Y solo los agentes profundamente integrados en los sistemas de software empresarial pueden lograr esto.

“El software es la vía clave para que las empresas usen IA de manera controlada.” Esa es la conclusión más importante del informe.

Además, predice que la demanda de inferencias (inference) superará gradualmente a la de entrenamiento, convirtiéndose en el principal motor del consumo de potencia, lo que implica que, con la adopción de agentes, el consumo de recursos no disminuirá, sino que seguirá creciendo, apoyando aún más el ecosistema de software e infraestructura.

¿Oportunidad o trampa?

Al publicarse el informe, la valoración del sector de software ya alcanzaba niveles históricamente bajos. La evaluación de Bersey es que: la subvaloración combinada con el inminente año de monetización representa una oportunidad de entrada, no una señal de salida.

“Las valoraciones del software están en mínimos históricos, aunque la industria está a punto de una expansión masiva.”

En cuanto a las recomendaciones específicas, HSBC tiene una lógica clara: aquellas empresas que ya tienen una sólida ventaja en datos, capacidades para integrar agentes de IA y no dependen únicamente de modelos de negocio basados en mano de obra serán las principales beneficiarias de esta ola de monetización de IA. La lista de compra incluye Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, entre otros, cubriendo casi todos los actores clave del software empresarial.

Cabe destacar que HSBC también ha reducido las calificaciones de IBM y Asana, y ha puesto a Palo Alto Networks en “reducción”, lo que indica que no todas las empresas de software podrán sortear la tormenta con éxito. La clave está en si pueden convertirse en infraestructura para agentes de IA, en lugar de ser solo interfaces humanas que los agentes puedan evadir.

El análisis de Bersey es riguroso, el momento preciso, y su postura contracorriente tiene un fuerte impacto en la difusión.

Pero hay una pregunta que el informe no responde directamente: si los agentes de IA realmente pueden operar eficientemente dentro del marco del software empresarial, ¿la demanda de “cuotas” de software seguirá disminuyendo silenciosamente? La valía del software como vehículo de IA puede ser válida, pero ¿el modelo de negocio basado en cuotas por usuario puede sostener las valoraciones actuales? Esa sigue siendo una incógnita.

¿El software devorará a la IA, o la IA devorará al software? En cada informe financiero de 2026, habrá nuevas evidencias en esta disputa.