Madrid
Hace tan solo un par de años, la inteligencia artificial (IA) revolucionó la forma en que operábamos tanto las estructuras digitales como las físicas ideadas para uso humano. Desde 2023, diversas soluciones de IA actuaron como asistentes incansables: minimizaban errores, gestionaban grandes volúmenes de datos y aceleraban tareas rutinarias, siempre bajo la lógica de unas plataformas creadas para personas. Herramientas SaaS (Software as a Service) concebidas para guiar y prevenir los fallos de los usuarios -con interfaces sencillas y protocolos de seguridad- se vieron impulsadas por la IA, que permitía a los humanos rendir al máximo.
Hoy, en este 2025, hemos cruzado un umbral muy distinto. Han irrumpido los agentes de IA: sistemas con la capacidad de operar de forma autónoma sin necesitar supervisión o constante interacción humana. Ya no estamos hablando de simples asistentes, sino de inteligencias capaces de tomar el control de procesos digitales y también de máquinas físicas construidas con dimensiones, ergonomía y parámetros diseñados para las personas. Durante un breve período de transición, estos agentes se han limitado a "sustituir" al usuario humano en las tareas dentro de un software que seguía girando en torno a nosotros. Sin embargo, cada vez es más evidente que las estructuras pensadas para nuestro uso resultan ineficientes o insuficientes para la capacidad que han alcanzado estas nuevas IA.
El primer gran perjudicado de este cambio es el modelo SaaS. Durante años, este tipo de software ha dominado la transformación digital de las empresas. Pero su propuesta de valor -reducir errores humanos y facilitar la interacción- pierde sentido cuando la propia IA elimina la necesidad de la interfaz orientada a personas. El SaaS se construyó con la premisa de que el usuario es el actor principal: un individuo que hace clic, introduce datos, valida formularios y supervisa cada paso. Para ello, se diseñaron controles y flujos cuidadosamente pensados para nuestro entendimiento, poniendo freno a posibles equivocaciones.
Sin embargo, ¿qué ocurre cuando, en lugar de un humano, es un agente de IA quien realiza todos esos pasos sin probabilidades de caer en los mismos errores que nosotros? La interfaz se convierte en un estorbo, o en el mejor de los casos, en una capa prescindible. Las validaciones o los tutoriales de uso ya no resultan necesarios, y ni siquiera hace falta mantener las mismas lógicas de negocio basadas en la precaución humana. En consecuencia, el SaaS deja de ser relevante, porque su función principal -asistir y proteger al operario humano- ya no es demandada. El humano no está al mando; ahora lo está la IA.
Pero este fenómeno no se limita a lo digital. De forma paralela, estamos viendo cómo en el mundo físico se repite el mismo patrón. Hasta finales de 2024, la mayoría de los avances en robótica con IA tenían como objetivo convertir a la máquina en un mejor ayudante para las personas: un autómata capaz de conducir un coche convencional, manejar una máquina en la fábrica o ayudar en las tareas del hogar, todo ello dentro de entornos y dimensiones planificados para seres humanos. En esta fase inicial, el agente de IA "aprende" a moverse en un espacio sub-óptimo para su propia naturaleza, pero esencial para la nuestra: calles, edificios, instalaciones y vehículos que responden a parámetros antropométricos y limitaciones de nuestras capacidades sensoriales.
El salto cualitativo se produce, sin embargo, cuando estos agentes deciden abandonar dicha sub-optimización. Si el objetivo es alcanzar la máxima eficiencia -más velocidad, menor consumo de recursos, mayor fiabilidad-, resulta lógico que empiecen a idear sus propias estructuras. ¿Por qué tendría un coche que mantener la forma y las dimensiones pensadas para un conductor humano, si un agente de IA puede operar en un vehículo completamente rediseñado, tal vez sin ventanillas, con otra aerodinámica o con una fuente de energía distinta? ¿Para qué conservar la distribución de una fábrica centrada en pasillos adaptados a la estatura humana, si un sistema robótico inteligente puede reorganizar el espacio de manera que la producción se haga a mayor escala, sin pasos ni accesos que tengan sentido solo para operarios?Aplicado al campo digital, este razonamiento lleva al mismo desenlace: una vez los agentes de IA se vean libres de la necesidad de encajar en plataformas SaaS organizadas para usuarios humanos, crearán sus propios sistemas informáticos y configurarán los procesos de negocio a su medida. Al igual que un robot físico podría replantear la disposición de maquinaria, un agente digital replanteará la arquitectura de datos, los protocolos de comunicación y los mecanismos de transacción que hasta ahora estaban diseñados con la mirada puesta en evitar "errores de clic" o en facilitar la curva de aprendizaje de personas. La IA no necesita ni menús, ni cuadros de diálogo, ni pantallas llenas de instrucciones; todo eso se vuelve superfluo ante su capacidad de conectarse directamente a las bases de datos y orquestar tareas sin nuestra mediación.
Esto repercute, de forma inevitable, en la muerte del SaaS tal y como lo conocimos. Pensemos que la industria del software en la nube se erigió sobre la base de la escalabilidad y la facilidad de uso para el ser humano. Se consideraba que, cuanto más sencillo y accesible fuera el producto, más empresas y usuarios finales podrían adoptarlo. Hoy, esa accesibilidad (en forma de paneles, menús, asistentes y un diseño UI/UX minucioso) representa un excedente innecesario para la IA operadora. El modelo entero se tambalea al ver que el "cliente" principal deja de ser la persona y pasa a ser la propia inteligencia autónoma.
En el corto plazo, muchas compañías intentan mantener un enfoque híbrido, donde la IA trabaja dentro de las estructuras SaaS existentes. Sin embargo, se trata de una etapa meramente transicional. En cuanto los agentes empiecen a diseñar -o incluso a escribir- su propio código y sus propias plataformas sin la menor necesidad de un interfaz comprensible para el ojo humano, las aplicaciones nacidas como SaaS quedarán relegadas a nichos muy específicos. Será similar a encontrarse con teléfonos con teclas en la era de las pantallas táctiles: pueden cumplir alguna función puntual, pero no se ajustan a las exigencias de un nuevo ecosistema que ha evolucionado a otra escala de posibilidades.
Es lógico preguntarse qué implicaciones tiene este fenómeno más allá de la industria del software. Si en el ámbito digital el SaaS muere porque la IA deja de necesitar la interfaz humana, ¿qué pasa con todas aquellas actividades en las que la infraestructura física -la ciudad, la vivienda, el espacio de trabajo- está pensada según nuestra escala y nuestros sentidos? Como ya hemos apuntado, los agentes de IA robotizados acabarán ajustando estos entornos a su propia eficiencia, del mismo modo que las inteligencias autónomas digitales están reescribiendo la lógica empresarial y las herramientas. El mayor interrogante es el tiempo que tardarán en hacerlo y hasta qué punto los humanos tendremos un rol relevante en la toma de decisiones cuando ese momento llegue.
Sin duda, resulta vertiginoso contemplar el fin de un modelo que hasta hace apenas un par de años se consideraba la vanguardia de la innovación digital. El SaaS se había convertido en el estándar de la nube, facilitando el acceso a soluciones tecnológicas a todo tipo de usuarios y empresas. Sin embargo, en este 13 de enero de 2025, la obsolescencia de este paradigma es cada vez más evidente: la premisa de "un software fácil para el humano" deja de tener peso cuando la inteligencia que ejecuta el proceso no sufre nuestros errores ni requiere nuestras facilidades.
La muerte del SaaS no implica el final de la tecnología en la nube ni de las aplicaciones empresariales, sino la transformación radical del ecosistema. En esta nueva etapa, las plataformas se diseñarán, en gran medida, para y por agentes de IA, lo que supone la caída del enfoque antropocéntrico que ha dominado la informática desde sus inicios. Lo que de verdad se extingue es la idea de que el software existe para servir la destreza -o suplir la impericia- de sus creadores humanos. A partir de ahora, la vida de cada aplicación, servicio o entorno dependerá de cómo responda a la eficiencia y la operatividad de un agente que no comete nuestros fallos y no necesita nuestras interfaces.
Hemos cruzado un punto de inflexión sin retorno. Siendo realistas, no es posible precisar hasta dónde llegarán estos cambios o cómo alterarán la estructura social y económica en los años venideros. Pero lo que sí queda claro es que, en menos de un lustro, las reglas han cambiado de tal manera que aquello que considerábamos un pilar -el SaaS- se está desmoronando ante el empuje de la IA autónoma. Y ante este escenario, la pregunta ya no es si debemos adaptarnos, sino cuánto tiempo tardaremos en asumir que la revolución, tanto en el mundo digital como en el físico, seguirá su curso con o sin nosotros. La muerte del SaaS es, en definitiva, la metáfora del fin de las herramientas hechas exclusivamente a medida de las personas. Ante esta nueva era, solo queda reconocer que el software diseñado para humanos está ya en retirada, dejando paso a las estructuras que las inteligencias autónomas crearán para sí mismas.
Pablo Yusta es CEO de AiKit
