Gartner: 234.000 millones de dólares de gasto en software empresarial están en riesgo por la IA agéntica

Gartner publicó el 1 de julio de 2026 un análisis que pone cifra a una preocupación que ya circulaba en la industria: la IA agéntica va a reescribir el modelo de negocio del software empresarial. Según la consultora, hasta 234.000 millones de dólares de gasto en aplicaciones empresariales quedarán expuestos al llamado arbitraje agéntico entre hoy y 2030, cifra que para ese año representará cerca del 20% del gasto en SaaS.

¿Qué es el arbitraje agéntico?

El arbitraje agéntico ocurre cuando los agentes de IA completan tareas a través de varios sistemas y reducen la necesidad de que las personas interactúen con múltiples interfaces de software tradicionales. En palabras de George Brocklehurst, Managing Vice President de Gartner:

La IA agéntica cambia la economía del software. Los sistemas agénticos entregan resultados de forma directa, esquivan las aplicaciones tradicionales cargadas de experiencia de usuario y vuelven al software invisible. Eso rompe el vínculo entre crecimiento de usuarios y crecimiento de ingresos para muchos proveedores de software empresarial.

Cuando la interfaz deja de ser el punto de contacto, el modelo de licencia por asiento pierde su lógica.

¿Qué es el Saaspocalypse según Gartner?

Gartner sostiene que este cambio llevará a una redefinición del Saaspocalypse, es decir, la desagregación del mercado SaaS tal como lo conocemos hoy. La consultora matiza: no es tanto un apocalipsis como una metamorfosis. El SaaS no será destruido, sino que emergerá en una forma distinta. Esa transformación abre a la vez amenazas y oportunidades para los actores establecidos y para los nuevos retadores. El propio Brocklehurst resume el fenómeno como una disaggregation del mercado heredado, no como su desaparición.

¿Por qué los compradores dejarán de pagar por más funciones?

Gartner observa que las expectativas de compra están cambiando. Los compradores empresariales dejarán de priorizar la adquisición de más herramientas o tableros y pedirán mejores resultados. La consultora advierte que sumar más funciones de IA muchas veces genera más costo, no mejores resultados, y que los resultados reales requieren sistemas capaces de retener memoria institucional y contexto del cliente a lo largo del tiempo. Para los proveedores establecidos, la recomendación es dura: pasar de un valor basado en la interfaz a un valor basado en resultados, incrustar capacidades agénticas en el punto de ejecución y capturar y retener el conocimiento específico del cliente, no solo sus datos.

¿Qué significa para el software y los equipos B2B en Chile y Latinoamérica?

Para un líder comercial o un fundador B2B en Chile y Latinoamérica, la lectura no es que el SaaS desaparece, sino que la forma de comprarlo y de justificarlo cambia. Si el valor migra de asientos a resultados, la pregunta al renovar una herramienta deja de ser cuántas licencias necesito y pasa a ser qué resultado de negocio me entrega y cómo lo mido. En una región donde los presupuestos de software suelen ser acotados, esto es una oportunidad: permite exigir a los proveedores modelos de precio atados a resultados y descartar herramientas que solo suman tableros. También es una señal para quienes construyen software en la región, porque la capa agéntica que orquesta varios sistemas es terreno abierto para nuevos entrantes.

Análisis de Revenue Hub

El dato de Gartner conviene leerlo como una guía de asignación de presupuesto, no como una profecía. Si cerca del 20% del gasto SaaS quedará expuesto a que un agente haga el trabajo entre sistemas, la decisión concreta para un líder comercial en Chile o Latinoamérica es auditar su stack con una pregunta simple: cuáles de estas herramientas valen por su interfaz y cuáles por el resultado que entregan. Las primeras son las candidatas naturales a ser reemplazadas por una capa agéntica; las segundas son las que conviene proteger e integrar.

Hay una trampa que Gartner señala y que se repite en la región: creer que sumar funciones de IA equivale a mejores resultados. En la práctica suele significar más costo y más complejidad sin retorno claro. El criterio útil es exigir memoria y contexto, es decir, sistemas que acumulen conocimiento del cliente en el tiempo, en lugar de features aisladas. Antes de firmar la próxima renovación o de sumar otra herramienta con IA, vale la pena definir qué resultado de negocio se espera y cómo se medirá. Puedes seguir cómo evoluciona esta discusión en Tendencias SaaS y revisar marcos de decisión comercial en nuestro blog.