En apenas unas semanas de 2026, los principales índices de software han acumulado caídas superiores al 20%. El mercado ha pasado de celebrar cada avance en inteligencia artificial a preguntarse si la propia IA puede terminar erosionando el modelo de negocio del software tradicional.
La pregunta es incómoda, pero legítima: si la IA puede escribir código, diseñar campañas de marketing o automatizar procesos contables por una fracción del coste, ¿qué valor tiene seguir pagando licencias mensuales?
Este cambio de narrativa ha sido brusco. En cuestión de días, el sector perdió cerca de un billón de dólares en capitalización. Más que resultados, lo que se ha corregido es la percepción de futuro.
Cuando la narrativa cambia
Algunos episodios recientes ilustran bien este giro.
Google Project Genie mostró la capacidad de generar entornos 3D interactivos a partir de texto. La reacción del mercado fue inmediata: caídas de doble dígito en compañías vinculadas al desarrollo de videojuegos. El razonamiento fue directo: si crear mundos virtuales puede automatizarse, el valor del know how tradicional se comprime.
Algo similar ocurrió tras el lanzamiento de Claude for Legal de Anthropic, herramientas legales basadas en IA que automatizan revisión documental y compliance. Empresas con décadas de liderazgo en bases de datos jurídicas sufrieron su peor sesión en años. De nuevo, el miedo no era coyuntural, era estructural.
En paralelo, muchas grandes compañías de software empresarial registraron descensos relevantes. El mensaje del mercado era claro: la IA ya no es solo un catalizador, también puede ser un sustituto.
Pero aquí es donde conviene separar ruido de tendencia.
No todo el software es igual
Hay áreas donde vemos un riesgo real de disrupción. Modelos intensivos en trabajo humano, servicios fácilmente automatizables o compañías cuya propuesta de valor es básicamente agregación de información pueden sufrir más.
Sin embargo, también existen segmentos donde la IA no sustituye, sino que refuerza.
En el diseño de chips, por ejemplo, la complejidad crece exponencialmente. Empresas como Cadence o Synopsys no pierden relevancia con la IA; al contrario, la integran en herramientas cada vez más críticas. Su software es infraestructura esencial.
En el ámbito de ERP y CRM, la situación es similar. El valor de la IA depende de los datos. Y los datos transaccionales más críticos siguen residiendo en plataformas como SAP, Oracle o Salesforce. Sustituir esos sistemas no es trivial: implica años de transición y un riesgo operativo elevado. La IA, en este caso, se convierte en una capa adicional, no en un reemplazo.
En ciberseguridad ocurre algo parecido. Los ataques son cada vez más sofisticados y las defensas también necesitan IA. El mercado total direccionable no se reduce, se amplía.
Dónde el riesgo es mayor
En el lado contrario encontramos sectores más expuestos: externalización de procesos, determinados servicios de consultoría tecnológica o modelos basados en trabajo repetitivo y agregación básica de información.
Muchos de estos negocios comparten una característica: su cliente final suele ser pymes o consumidores, segmentos con mayor sensibilidad al precio y mayor velocidad de adopción de nuevas herramientas. Ahí sí puede producirse presión en márgenes.
El auge del “Services-as-Software”
Más allá de ganadores y perdedores, la IA está impulsando una evolución estructural: el paso de vender horas de trabajo a vender resultados.
El modelo conocido como “Services-as-Software” consiste en entregar servicios a través de software impulsado por IA, donde el cliente paga por el resultado obtenido y no por el número de personas asignadas.
Esto cambia la estructura de costes, mejora la escalabilidad y, en muchos casos, puede elevar los márgenes si está bien ejecutado. Las estimaciones apuntan a crecimientos superiores al 30% anual en determinados nichos. No es una moda puntual, es una transformación estructural.
¿Qué puede cambiar el sentimiento del mercado?
El sector atraviesa un momento de desconfianza. Para que la percepción mejore, el mercado necesitará pruebas claras:
- Que las enormes inversiones en infraestructura de IA generen retornos atractivos.
- Que las compañías demuestren capacidad real de monetización.
- Que el entorno de tipos de interés sea más favorable para la valoración de activos de crecimiento.
Hasta entonces, la volatilidad probablemente continuará.
Nuestra aproximación
Si bien la IA presenta riesgos de disrupción para ciertos modelos de negocio, también está generando nuevas oportunidades con alto potencial de crecimiento y rentabilidad.
La clave radica en la selección activa de compañías y en la capacidad de identificar qué modelos serán capaces de integrar la IA en su propuesta de valor y cuáles podrían verse desplazados.
Este enfoque lo plasmamos en nuestro fondo Renta 4 Megatendencias Tecnología, donde actualmente mantenemos una exposición al software ligeramente superior al 10% del total, tratando de controlar el potencial riesgo disruptor.
Desde comienzos de 2023, el fondo se ha revalorizado cerca de un 90%, reflejo de una apuesta estructural por las megatendencias tecnológicas y una gestión activa del riesgo.