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

El pánico del mercado es una mala interpretación.

Por: Uchu Bo Mingren, Deep Tide TechFlow

En febrero de 2026, el mercado de acciones tecnológicas está atravesando una caída sistémica que algunos medios llaman “SaaSpocalypse” (el fin del SaaS).

El precio de Salesforce cayó casi un 40% desde su pico en 2025; ServiceNow reportó una caída de más del 11% en un solo día tras publicar sus resultados trimestrales, simplemente porque la gerencia mencionó en la llamada que “los agentes de IA están complicando la visibilidad del crecimiento de las plazas”; Workday cayó más del 22%; y el índice de software y servicios del S&P 500 en las primeras seis semanas de 2026 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 plazas de software. El modelo de negocio SaaS basado en cobro por plaza 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: El pánico del mercado es una mala interpretación.

Informe que va en contra de la tendencia

“La preocupación del mercado de que la IA reemplazará al software empresarial es equivocada.”

En la introducción del informe, Bersey explica que, en su opinión, la IA no eliminará el software, sino que será absorbida por él, convirtiéndose en una capa de capacidades integradas 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 reemplazará 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 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 inicios, en última instancia, fueron las que lograron un valor a largo plazo. El software, en última instancia, es el destino del valor de internet.

Bersey cree que la evolución de la IA está repitiendo este 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 prenda.

“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 al 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 escribir 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, 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 estrechos, en generación de imágenes, desarrollo de aplicaciones pequeñas, 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 las arquitecturas propietarias, lógica de negocio y normas operativas acumuladas en décadas en los sistemas de software empresarial, no están en la red. La propiedad intelectual clave no está en línea, y la IA no puede aprenderla ni replicarla. La ventaja competitiva de Oracle y SAP no se logra solo escribiendo código, sino con 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 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. Pero el software empresarial, tras décadas de iteraciones, ha evolucionado a un nivel de “casi cero errores, alto rendimiento, alta fiabilidad”, que los nuevos actores de IA no pueden alcanzar en el corto plazo.

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

Incluso si la IA realmente pudiera escribir código de nivel similar, 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 operación confiable durante décadas, con un 99.999% de tiempo de actividad, funcionando sin errores en entornos IT complejos. Esa confianza se gana con el tiempo, no solo con líneas de código.

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

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

La evaluación central de Bersey es que: la mayor parte del valor de la cadena de valor de la IA, finalmente, irá a la capa de software, no al hardware ni a los 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 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 transformar las capacidades de IA en valor comercial escalable y repetible.

Y el vehículo de monetización que señala el informe es 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 las empresas Fortune 2000 y pymes. Pero su definición de agentes difiere de la narrativa dominante del mercado: no los ve como sustitutos del software, sino como herramientas que deben operar dentro de parámetros y permisos definidos por el software, en un entorno controlado, para satisfacer las necesidades de gestión de riesgos y cumplimiento de las empresas.

En otras palabras, las empresas no necesitan una IA omnipotente y libre, sino una que pueda ser gobernada, auditada y operada dentro de un marco de cumplimiento. 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.” Esta 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 de cálculo, lo que significa 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 había alcanzado mínimos históricos. La evaluación de Bersey es que: una valoración baja 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 acciones 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 solo de tarifas por cabeza, serán las principales beneficiarias de esta ola de monetización de la IA. Las recomendaciones incluyen Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, entre otras, cubriendo casi todos los actores clave del software empresarial.

Cabe destacar que HSBC también rebajó las calificaciones de IBM y Asana, y colocó 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 podrán convertirse en infraestructura para agentes de IA, en lugar de ser solo interfaces humanas que los agentes puedan evadir.

El informe de Bersey es sólido, con un timing preciso, y su postura contracorriente tiene un fuerte impacto en la difusión.

Pero hay una pregunta que el informe no responde directamente: si la IA puede operar eficientemente dentro del marco del software empresarial, ¿la demanda de “plazas” de software no seguirá disminuyendo silenciosamente? La valía del software como vehículo de IA puede ser cierta, pero ¿el modelo de negocio basado en tarifas 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 las próximas ganancias de 2026, cada informe será una nueva pieza de evidencia.