En los últimos meses han proliferado análisis que advierten una caída en las valorizaciones de empresas SaaS en Estados Unidos; algunos inversionistas ajustan expectativas, otros migran capital hacia compañías “AI-native”. El discurso dominante sugiere que la inteligencia artificial está reemplazando al software tradicional.

Pero esa lectura es incompleta, la crisis del SaaS no es tecnológica, es humana.

El SaaS hizo su trabajo.

Durante dos décadas, el modelo SaaS digitalizó procesos empresariales. Automatizó tareas, integró sistemas, redujo fricciones y permitió escalar operaciones con eficiencia inédita.

La contabilidad se volvió digital, las declaraciones tributarias automáticas y los reportes financieros instantáneos; el software cumplió su promesa: hacer más rápido, con menos personas, pero hay una pregunta incómoda que el mercado comienza a enfrentar: ¿Las empresas comprenden mejor su realidad financiera que hace 15 años? La respuesta, en muchos casos, es no.

Automatizamos el hacer, no fortalecimos el entender.

La mayoría de los sistemas empresariales fueron diseñados para ejecutar procesos, no para elevar la comprensión y el entendimiento, en el ámbito contable y financiero esto es evidente:

📌 El contador fue formado para cumplir, no para interpretar estratégicamente.

📌 El empresario fue educado para vender y operar, no para leer estados financieros con profundidad.

📌 El software fue diseñado para registrar y declarar, no para formar criterios de negocio.

Estamos avanzando hacia trazabilidad, automatización y velocidad, pero no necesariamente comprensión y entendimiento del negocio y, sin comprensión, la inteligencia artificial solo amplifica la automatización, simplifica tareas operativas, pero no la decisión.

La ilusión de reemplazo.

La narrativa actual sugiere que la IA reemplazará múltiples capas del SaaS tradicional; en parte, es cierto, pero la IA puede clasificar, conciliar, proyectar, detectar anomalías y generar reportes explicativos. Puede hacer en segundos lo que antes requería horas de trabajo humano, pero hay algo que la IA no puede hacer: asumir responsabilidad, no define propósito, no toma riesgos estratégicos y no responde ante consecuencias; la decisión sigue siendo humana y la calidad de esa decisión depende de la capacidad de comprender y entendimiento de negocio.