Anthropic es hoy en día uno de los laboratorios de inteligencia artificial más influyentes del mundo. Fundada por antiguos investigadores de OpenAI, la empresa desarrolla la familia de modelos Claude, cuya última generación alimenta sistemas de agentes capaces de ejecutar tareas complejas en entornos profesionales. Con el lanzamiento de Claude Cowork y sus complementos, la IA ya no se limita a ayudar a los usuarios: empieza a sustituir sectores enteros de los flujos de trabajo profesionales.
Esta evolución provocó una conmoción inmediata en los mercados tecnológicos. En febrero de 2026, casi 285 000 millones de dólares de capitalización bursátil se evaporaron en una semana en el sector del software, mientras los inversores reevaluaban drásticamente el valor de las empresas SaaS ante el auge de los agentes de IA. Las acciones de Capgemini cayeron alrededor de un 9 %, las de Publicis, un 9,2 %, y las de Teleperformance, cerca de un 5,8 %, lo que ilustra la inquietud de los mercados ante esta nueva generación de herramientas capaces de automatizar tareas jurídicas, comerciales, de marketing o analíticas directamente en las herramientas de trabajo de las empresas.
En este contexto, surge una pregunta: ¿está la IA agentiva redefiniendo el modelo económico del software?
Anthropic pone bajo presión a las empresas de SaaS y a los servicios de TI
Durante más de veinte años, la economía del software empresarial se ha basado en un modelo sencillo: la licencia por usuario. Los gigantes del sector, como Oracle, SAP, Salesforce o Atlassian, han basado su crecimiento en una ecuación que se ha convertido en casi universal. Cada nuevo empleado requería una licencia adicional, cada equipo, una nueva herramienta especializada.
El SaaS ha reforzado este modelo. Las empresas han multiplicado las suscripciones a programas especializados, cada uno con su propia interfaz, su propia lógica y sus propios costes. Esta fragmentación de los programas se ha convertido en la norma en las organizaciones modernas.
La llegada de agentes de IA como Claude Cowork cambia radicalmente esta lógica.
Estos sistemas ya no se limitan a añadir una funcionalidad de inteligencia artificial a un software ya existente. Se convierten en una capa de coordinación capaz de utilizar varias herramientas en lugar del usuario, automatizando flujos de trabajo completos: análisis de datos, redacción de documentos jurídicos, preparación de presentaciones, gestión comercial o atención al cliente.
En otras palabras, allí donde antes un equipo utilizaba varios programas y varias licencias, ahora un agente puede realizar gran parte del trabajo por sí mismo.
Este cambio pone directamente en tela de juicio el modelo SaaS. Si un agente permite a un empleado realizar el trabajo de varias personas o automatizar tareas completas, el número de licencias necesarias disminuye implícitamente.
Aunque esta transición sigue siendo marginal y solo se está implantando progresivamente en las grandes empresas, los mercados financieros ya han anticipado sus implicaciones.
En este nuevo paradigma, la cuestión ya no es simplemente integrar la IA en un producto. La pregunta pasa a ser: ¿cómo sobrevivir en un mundo en el que el software ya no es la interfaz principal?
Enfoque en la ciberseguridad: un sector amenazado… pero más resiliente gracias a las alianzas
Si bien las empresas de SaaS están directamente expuestas a esta disrupción, el sector de la ciberseguridad presenta una dinámica diferente.
Las plataformas de IA son ahora capaces de automatizar ciertas tareas que tradicionalmente realizaban los equipos de seguridad: análisis de registros, detección de anomalías, investigación de incidentes o generación de informes. Sobre el papel, esto podría debilitar a parte de los proveedores de soluciones de seguridad.
Pero, a diferencia del SaaS generalista, las empresas de ciberseguridad cuentan con una ventaja estructural: el ecosistema y las alianzas.
Empresas como CrowdStrike, Palo Alto Networks o SentinelOne han ido construyendo progresivamente plataformas interconectadas, que combinan la detección, la respuesta a incidentes, la inteligencia sobre amenazas y la coordinación de la seguridad. Estas empresas también han multiplicado las alianzas tecnológicas para integrar la IA directamente en sus productos.
En este sector, la IA no es solo una amenaza: también se está convirtiendo en una palanca de mejora.
Además, los actores tradicionales cuentan con una ventaja difícilmente replicable por los nuevos participantes: volúmenes masivos de datos sobre amenazas e infraestructuras de detección globales. Estos datos constituyen una importante barrera de entrada para los modelos de IA generalistas.
Por lo tanto, la estrategia adoptada por estas empresas se basa en la rápida integración de las capacidades de IA en sus plataformas.
Esta lógica de alianza reduce el impacto potencial de los agentes de IA al convertir la tecnología en un complemento en lugar de en un sustituto.
Deuda técnica, deuda de aprendizaje: el coste invisible de la automatización mediante agentes de IA
Más allá del impacto económico en los proveedores de SaaS o en los actores del sector de la ciberseguridad, la llegada de los agentes de IA introduce un riesgo menos visible, pero potencialmente igual de determinante para las empresas: la deuda de aprendizaje.
Durante décadas, las organizaciones han construido sus modelos de formación interna en torno a un esquema relativamente estable. Los perfiles junior comienzan con tareas operativas y repetitivas, como la redacción de documentos, los análisis preliminares, la búsqueda de información y la elaboración de entregables estándar, y luego van adquiriendo experiencia progresivamente a lo largo de los años.
Este mecanismo no era solo una forma de organizar el trabajo. Constituía el principal sistema de formación implícita de las empresas.
Sin embargo, son precisamente estas tareas las que los agentes de IA automatizan más rápidamente.
Ya se trate de analizar datos, preparar una presentación, redactar un contrato o realizar un primer diagnóstico técnico, los agentes como Claude Cowork están empezando a hacerse cargo de lo que históricamente constituía la base del aprendizaje de los nuevos empleados.
A corto plazo, el efecto es evidente: mayor productividad, reducción de costes y aceleración de los ciclos de trabajo.
Pero a más largo plazo, surge una cuestión estratégica: ¿cómo formar a los expertos del mañana si desaparecen las etapas intermedias?
En el sector del software, existe un concepto similar muy conocido: la deuda técnica.
Cuando una organización da prioridad a soluciones rápidas o atajos tecnológicos, acumula progresivamente puntos débiles que habrá que corregir más adelante, a menudo a un coste mucho mayor.
La deuda de aprendizaje podría convertirse en el equivalente humano de este fenómeno.
Al automatizar de forma masiva las tareas iniciales de la carrera profesional, las empresas podrían descubrir dentro de unos años que han reducido involuntariamente el principal mecanismo que permitía desarrollar la experiencia interna.
En otras palabras, la IA corre el riesgo de eliminar las etapas que formaban a los expertos incluso antes de haber sustituido a los propios expertos.
La IA agentiva frente a las limitaciones políticas y geopolíticas
Aunque Anthropic ejerce hoy en día una presión considerable sobre la industria del software, la empresa no está por ello a salvo de riesgos externos. La IA se está convirtiendo progresivamente en un tema geopolítico de primer orden, especialmente en los ámbitos de la defensa y la seguridad nacional.
Anthropic se encuentra actualmente en un pulso con la Administración Trump en Estados Unidos tras haber impugnado ciertas restricciones relacionadas con el uso de su tecnología en contextos militares. El laboratorio ha interpuesto una demanda judicial para impugnar las sanciones gubernamentales que podrían poner en peligro varios miles de millones de dólares en ingresos potenciales, en particular los relacionados con contratos con el Departamento de Defensa de Estados Unidos.
Este conflicto pone de manifiesto una tensión creciente entre las empresas de IA y los gobiernos.
Por un lado, los Estados desean garantizar el acceso a estas tecnologías para usos militares o estratégicos. Por otro, algunas empresas, entre ellas Anthropic, buscan imponer límites éticos al uso de sus modelos, especialmente en lo que respecta a las armas autónomas o la vigilancia masiva.
Este enfrentamiento podría ralentizar ciertas expansiones comerciales de la IA o redefinir las condiciones de acceso a estas tecnologías. En otras palabras, ni siquiera los actores más innovadores tienen el control total sobre su trayectoria.
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