¿Ha muerto el SaaS? Por qué las grandes empresas optan por crear sus propias soluciones internas

No, el SaaS no ha muerto. Las empresas van camino de gastar alrededor de 1,44 billones de dólares en software en 2026, un 15,1 % más que el año pasado¹. Eso no es lo que parece una industria en decadencia. Aun así, la pregunta «¿ha muerto el SaaS?» se sigue repitiendo por una razón: el cálculo de crear frente a comprar que se mantuvo durante veinte años ha cambiado, y algunas empresas muy observadas ahora están creando herramientas internas que habrían comprado sin pensarlo dos veces en 2020. (Las cifras son precisas a la fecha de publicación; trate los datos de evolución rápida como una instantánea).

La versión corta: el SaaS (software que se alquila mediante suscripción) no se está muriendo. Lo que está bajo presión es la suscripción indiferenciada por usuario, una herramienta genérica alquilada para siempre para un trabajo genérico.

¿Qué hizo realmente Klarna cuando «cerró» su SaaS?

Klarna es la historia que todo el mundo cita, y la mayoría la cita mal. En 2024, el CEO Sebastian Siemiatkowski dijo a los analistas que la empresa fintech había cerrado Salesforce, cerraría Workday en cuestión de semanas y estaba «cerrando muchos de nuestros proveedores de SaaS, ya que podemos consolidar». Internet entendió «la IA reemplazó a Salesforce».

Seis meses después aclaró lo que realmente sucedió². Klarna no cambió su CRM (software de gestión de relaciones con los clientes) por un chatbot. Consolidó datos corporativos dispersos en una arquitectura de conocimiento interna construida sobre una base de datos orientada a grafos, y luego utilizó herramientas de programación con IA para desplegar sus propias interfaces sobre esos datos unificados. En sus palabras: «Así que no, no reemplazamos el SaaS con un LLM». El ahorro en licencias fue «agradable», dijo, pero el verdadero premio fue estandarizar el conocimiento de la empresa en un solo lugar.

Dos detalles son importantes. Klarna es un banco con una profunda cultura de ingeniería, e incluso ellos necesitaron un esfuerzo serio de plataforma interna, no un fin de semana de prompts. Y la propia predicción de Siemiatkowski no es la muerte del SaaS sino la consolidación: menos proveedores haciendo más, absorbiendo las capacidades de las herramientas que reemplazan.

¿Por qué desarrollar internamente es de repente algo realista?

Porque la IA desplomó el coste de la capa superior del software. Interfaces, flujos de trabajo, paneles internos, integración entre sistemas: cosas que antes le llevaban a un equipo de desarrollo un trimestre ahora se pueden producir en días con herramientas de programación con IA, que es exactamente como Klarna desplegó nuevas interfaces en su infraestructura interna. Una herramienta comprada atiende el flujo de trabajo de todos de forma aproximada. Una herramienta propia atiende el tuyo de forma exacta, y por primera vez lo «exacto» es asequible.

Sin embargo, existe un límite honesto. Lo que se volvió barato es la capa de aplicación. Lo que no se volvió barato es la infraestructura subyacente: sistemas que deben ser correctos cada una de las veces, bajo carga, con un registro de auditoría (un historial verificable de cada cambio). Cualquiera que haya intentado crear un punto de venta mediante vibe coding se ha topado con este muro. La demostración lleva una tarde; luego, el inventario que resiste dos ventas simultáneas, los informes que cuadran al céntimo y los pagos con tarjeta resultan ser un tipo de problema totalmente distinto.

¿Qué se debería seguir comprando en lugar de crear?

Compra todo aquello donde un error silencioso sea catastrófico. El procesamiento de pagos y el cumplimiento de PCI (la norma de seguridad de la industria de tarjetas), las tablas de impuestos sobre la nómina, los libros contables de doble entrada, el hardware certificado para tarjeta presente. Estos fallan rara vez, de forma invisible y muy costosa, y ninguna herramienta creada en un sprint debería gestionarlos. Incluso los ejecutivos de los grandes proveedores de SaaS admiten que las empresas han creado sistemas de RR. HH. y finanzas propios durante décadas²; el argumento nunca fue que construir sea imposible, sino que la infraestructura especializada es el trabajo a tiempo completo de alguien.

Por lo tanto, el patrón en el que están convergiendo las grandes empresas es una división: crea la capa en la que tu negocio es diferente, compra la capa que tiene que ser correcta en todo momento. Klarna creó herramientas de conocimiento e interfaces. No creó su propia red de tarjetas.

¿Qué significa esto para un pequeño negocio?

Estás viviendo el mismo problema a menor escala. Un conjunto típico de herramientas para un comerciante es una suscripción de POS, una aplicación de fidelización, una herramienta de programación de turnos y una plataforma de marketing, cada una con su propia cuota mensual y ninguna ajustándose del todo bien. No puedes contratar un equipo de plataforma como hizo Klarna. Por eso, el cambio interesante en el software de comercio es que las plataformas se están dividiendo exactamente según la línea anterior: vender la infraestructura (pagos, inventario, informes) y abrir la capa superior para que la construyas tú o una IA que trabaje en tu nombre. Final funciona con ese modelo: la infraestructura de comercio es el producto, el software superior se basa en prompts y tú le das forma, y no hay ninguna suscripción mensual de software. Espera ver más plataformas siguiendo este camino a medida que los agentes de IA se conviertan en los segundos usuarios del software de comercio minorista.

Entonces, ¿ha muerto el SaaS?

No. El gasto en software está creciendo más rápido que casi cualquier otra partida presupuestaria corporativa, y las empresas que están «matando» al SaaS lo están consolidando en su mayoría en plataformas más pocas y profundas. Lo que está muriendo es alquilar una herramienta genérica para un trabajo que tu propio software creado por IA ahora podría hacer mejor, y pagar por usuario para siempre. La regla general: crea lo que te diferencia; compra lo que debe ser correcto en todo momento. Para ver cómo se traduce esa división en el mostrador de pago, comienza con la diferencia entre un POS con IA y un POS que una IA puede construir.