En Wall Street se instaló una idea incómoda para el sector: si la IA reduce drásticamente el costo de crear y mantener software, entonces el poder de fijación de precios de muchas empresas, sobre todo las de modelos por suscripciones, podría empezar a erosionarse. Ese miedo se volvió venta masiva esta semana, con un “get me out” bastante literal en el tape: el castigo no se concentró en una sola acción, sino que se llevó por delante al grupo completo de software y servicios tecnológicos.
El golpe se notó incluso a nivel de canasta. El iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV), uno de los termómetros más usados para el sector, cayó alrededor de 5.6% en una sola jornada y quedó aproximadamente 22% abajo desde sus máximos de octubre. Y, para ponerlo en perspectiva de mercado, MarketWatch reportó que la distancia de desempeño entre el ETF de semiconductores (SMH) y el de software (IGV) se estiró a un nivel extremo: casi 5 desviaciones estándar, una brecha estadísticamente inusual.
Qué detonó la venta: el “momento Anthropic”
La chispa vino del lado de producto: una actualización/herramienta nueva de Anthropic reavivó el temor de que la IA no solo “ayude”, sino que reemplace tareas que hoy sostienen ingresos recurrentes en software, datos y servicios profesionales. Reuters lo describió como una ola de ventas que arrancó tras el lanzamiento de un chatbot actualizado la semana pasada y luego se expandió globalmente.
La reacción fue tan amplia que no se quedó en Estados Unidos. En India, el índice NIFTY IT llegó a caer 6.3% y Infosys se desplomó 7.3%; en China, el CSI Software Services Index bajó 3%; en Hong Kong, Kingdee cayó más de 13%; y en Japón, Recruit Holdings y Nomura Research retrocedieron 9% y 8%, respectivamente.
Las acciones más golpeadas
Aunque el mercado pegó parejo, el castigo se sintió más fuerte en nombres donde el inversionista ve dos riesgos al mismo tiempo: valuaciones exigentes y un producto que podría ser “copiloteado” (o sustituido) por agentes de IA.
En Estados Unidos, el selloff alcanzó a referentes como Salesforce, Adobe, Datadog y Atlassian, según el recuento de prensa financiera en tiempo real. En la sesión más dura, IBM llegó a caer 9.4% en medio del nerviosismo del segmento. Y en el “arrastre” de semanas/meses, ServiceNow llegó a estar alrededor de 38% abajo en el periodo referido por el medio, mientras Salesforce rondaba -15% y Adobe aparecía también con un retroceso marcado.
Al mismo tiempo, el mercado está premiando más la “pala y pico” de la IA (chips, infraestructura) que a la capa de aplicaciones. Esa es la historia detrás del gap SMH vs IGV que hoy se ve tan fuera de lo normal.
La herramienta de Anthropic para desarrollo: Claude Code
Aquí está la parte que más inquieta a los inversionistas de software: la IA ya no solo sugiere líneas de código, ahora empieza a operar como un trabajador digital.
Anthropic ha empujado fuerte ese enfoque con Claude Code, una herramienta “agentic” pensada para vivir en la terminal y ejecutar tareas de desarrollo en varios pasos (planear, modificar archivos, iterar), no solo conversar.
Y el movimiento se está metiendo directo en los flujos de trabajo tradicionales: Apple integrará agentes de codificación de OpenAI y Anthropic dentro de Xcode 26.3, habilitando que estos agentes no solo redacten código, sino que realicen acciones dentro del entorno de desarrollo (ajustes, búsquedas, cambios).
Esto conecta con otra pieza relevante: Anthropic ha publicado avances para que sus modelos usen herramientas de manera más eficiente (orquestando llamadas de herramientas vía código), lo que acelera la transición hacia agentes que “hacen” y no solo “explican”.
Por qué Wall Street lo interpreta como riesgo existencial para SaaS
El miedo no es “se va a acabar el software”. Es más específico: si la IA vuelve barato producir funcionalidades, el software se parece menos a un castillo y más a un mercado competitivo donde el diferencial dura poco.
En términos de negocio, el mercado está cuestionando tres cosas a la vez:
Primero, la defensa del modelo por asiento. Si un agente de IA hace el trabajo de varios usuarios, el cliente se pregunta por qué debería pagar diez licencias completas.
Segundo, la presión sobre márgenes. Si el valor percibido migra al “agente” (o al modelo) y no a la app, la empresa de software puede terminar compitiendo por precio o teniendo que rediseñar su monetización.
Tercero, la tasa de renovación. Si el “switching cost” baja porque la IA integra y automatiza migraciones, la retención se vuelve menos automática y más ganada trimestre a trimestre.
No por nada, en medio del pánico, Nvidia salió a empujar el argumento contrario: Jensen Huang llamó “ilógico” pensar que la IA reemplazará las herramientas de software, defendiendo que la IA depende de herramientas existentes y que el gran avance reciente es justamente el uso como herramienta.
Escenarios para la industria: la revolución no es lineal
El escenario más probable no es un apocalipsis, sino una reconfiguración.
En el corto plazo (próximos 2 a 3 trimestres), lo que suele pasar es compresión de múltiplos y castigo selectivo: el mercado va a exigir pruebas de monetización real de IA, no solo demos. Y cuando el listón sube, unas compañías ganan credibilidad y otras quedan “en veremos”.
En el mediano plazo (12 a 24 meses), el sector tiende a moverse hacia modelos híbridos: menos “pago por asiento” y más cobro por consumo, por resultado o por tareas automatizadas. Los productos se vuelven plataformas de agentes, y el software que no se conecte a ese mundo (con integraciones, data propia y ejecución confiable) se vuelve más fácil de sustituir.
En el largo plazo (2 a 5 años), el “ganador” no necesariamente es el que más código escribe con IA, sino el que tenga una combinación difícil de copiar: datos propietarios, distribución, cumplimiento/regulación, y un producto que sea el lugar donde el agente trabaja con control, auditoría y responsabilidad. Por eso el mercado no está “matando” toda la tesis tech; más bien está separando a los que podrían convertirse en capa prescindible de los que podrían ser el sistema nervioso donde la IA corre de forma segura.
