La inteligencia artificial está reduciendo las barreras para construir software. Paul Lachance, chief industry strategist & technologist de Software Equity Group, recuerda que antes desarrollar requería conocimientos especializados y que hoy alguien con una idea y poca experiencia puede levantar una aplicación funcional con relativa rapidez.
Ese cambio, dice, no elimina la pregunta central para quien invierte o compra software: si hacer código es más fácil y barato, ¿de dónde sale el valor empresarial? Su respuesta apunta a una capa menos visible que la interfaz. Bajo la superficie están la arquitectura, las estructuras de datos, años de expertise de dominio, datos propios de primera parte, flujos de trabajo profundamente integrados, requisitos de cumplimiento, integraciones y relaciones con clientes.
Lachance compara esa defensibilidad con un iceberg. La parte visible es la interfaz y las funciones. Debajo están los componentes que son mucho más difíciles de replicar y que, históricamente, han sostenido la durabilidad de muchas compañías de software.
También subraya que la inteligencia artificial no vuelve irrelevantes a los sistemas de registro y de acción. Al contrario, afirma que eleva el listón para cada capa. Su lectura es que el mercado subestimó cuánto software ya está incrustado en los negocios y cuán costoso puede ser desplazarlo.
Otra capa de valor, agrega, está emergiendo en la inteligencia que rodea a los datos. Lachance habla de compañías de inteligencia de dominio: negocios que toman información de varias fuentes, la normalizan y enriquecen, la combinan con información o metodología propia y aplican conocimiento sectorial profundo para producir inteligencia que el cliente no puede generar fácilmente por su cuenta.
La consecuencia económica tampoco es menor. Si el software permite que un cliente haga el mismo trabajo con ocho personas en vez de 10, el valor es real. Pero si el proveedor cobra por asiento, puede terminar reduciendo sus propios ingresos. Eso empuja a revisar modelos de captura de valor, incluidos precios por consumo, uso o resultado.
La otra cara es operativa: la IA puede mejorar la economía del proveedor. Si una empresa logra incorporar y atender más clientes sin sumar recursos al mismo ritmo, obtiene apalancamiento operativo. Ese factor, sostiene Lachance, también cuenta al evaluar valor empresarial y retornos futuros.
En mercados públicos y en fusiones y adquisiciones, la AI ya cambió la percepción sobre varias empresas de software. Pero Lachance insiste en que la caída en el costo de programar no equivale a una caída automática en el costo de reemplazar negocios ya instalados. Son cosas distintas.
Para el capital, el mensaje es simple: la interfaz ya no basta. El mercado ya votó por más escrutinio. La capitalización de una empresa de software dependerá cada vez más de reglas claras, datos difíciles de copiar y flujos de trabajo que el cliente no quiera abandonar. Ahí está la barrera real de entrada, y también el margen para defender valor en la era de la IA.