Marc Andreessen hizo una predicción catastrófica sobre software hace 15 años. Ahora está sucediendo de una manera que nadie imaginaba

El 20 de agosto de 2011, el legendario capitalista de riesgo Marc Andreessen publicó una entrada en su blog—y un ensayo complementario en The Wall Street Journal—que se convertirían en los textos sagrados del auge de Silicon Valley. Titulado “Por qué el software está devorando el mundo”, argumentaba que la economía global estaba atravesando un “cambio tecnológico y económico dramático y amplio” y que las empresas de software estaban preparadas para tomar el control de grandes sectores de la industria.

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Quince años después, en febrero de 2026, la profecía de Andreessen se ha cumplido de una manera que incluso los mayores optimistas no predijeron. El software efectivamente devoró el comercio minorista (Amazon), el video (Netflix), la música (Spotify) y las telecomunicaciones (Skype), tal como Andreessen predijo, pero el mercado sufrió un shock de más de un billón de dólares en febrero porque algo estaba devorando al propio software. Esa cosa, por supuesto, era la inteligencia artificial.

Los analistas de software de Morgan Stanley, liderados por Keith Weiss, ofrecieron esta semana una “revisión rápida” en una nota de investigación importante, argumentando que “la IA ES software” pero también que el software está creciendo de manera tan abrumadora que en realidad está empezando a devorar el trabajo en sí mismo. La firma a16z de Andreessen tiene una estrategia central de invertir en software empresarial, incluyendo nube, seguridad y software como servicio (SaaS), pero la venta de más de un billón de dólares, apodada la “SaaSpocalipsis”, va al corazón mismo de ese modelo. Andreessen parece haber tenido más razón de la que sabía sobre el software devorando el mundo.

La profecía original

Para entender la gravedad del cambio actual, hay que mirar atrás a la escepticismo que Andreessen enfrentaba en 2011. Tras el trauma del estallido de la burbuja puntocom, declaró que el mercado de valores “odiaba la tecnología”. Mientras Apple cotizaba con un ratio precio-beneficio de apenas 15.2x, en medio de una rentabilidad inmensa, los inversores gritaban constantemente “Burbuja!”

Andreessen afirmó que empresas como Amazon y Netflix no eran meramente apuestas especulativas, sino “negocios reales, de alto crecimiento, altos márgenes y altamente defendibles” que estaban construyendo una economía global completamente digital. Identificó correctamente que Borders entregaba sus llaves a Amazon, que Netflix estaba destrozando a Blockbuster, y que “el software también está devorando gran parte de la cadena de valor de las industrias… en el mundo físico,” como automóviles y agricultura.

Durante más de una década y media, tuvo razón. La “destrucción creativa” que invocó—citando al economista Joseph Schumpeter—destruyó a los incumbentes tradicionales y generó trillones en valor para los insurgentes del software. Sin embargo, la revolución de la IA desde 2022 en adelante y la SaaSpocalipsis de 2026 sugieren que el ciclo de destrucción creativa ha llegado a la puerta misma de la industria del software. Weiss de Morgan Stanley habló de una “Trinidad de Miedos del Software” que actualmente reduce los múltiplos de las acciones en un 33%, lo que lleva a cuestionar fundamentalmente el modelo de negocio del software.

Mientras Andreessen veía al software alterando industrias, Morgan Stanley ve a la IA alterando el trabajo en sí mismo. Los analistas señalan que la IA generativa amplía las capacidades del software para “comprender contextualmente datos no estructurados,” como correos electrónicos, presentaciones de PowerPoint y comunicaciones verbales. Estos datos no estructurados representan más del 80% de la información en las organizaciones hoy en día.

Antes, el software requería que un operador humano ingresara y manipulara estos datos. Ahora, Wall Street teme que el software pueda hacerlo todo por sí mismo. “La IA generativa representa una expansión continua de los tipos de trabajo y procesos empresariales que el software puede automatizar efectivamente,” escribió Weiss, revisando la estimación inicial de su equipo de que el mercado total direccionable del software empresarial podría crecer en 400 mil millones de dólares para 2028. Tres riesgos ponen eso en duda, principalmente que “a medida que la GenAI automatice un espectro más amplio de trabajo, las ganancias de productividad aumentadas resultarán en una reducción en el número de empleados necesarios para realizar esas tareas.”

Si el software permite a una empresa reducir su personal a la mitad, también reducirá a la mitad el número de suscripciones de software que necesita. Después de que el software devoró el mundo, parecía comenzar a devorar los ingresos de sus creadores al eliminar los empleos de sus usuarios.

La amenaza del “hazlo tú mismo”

Andreessen predijo en 2011 que “las herramientas de programación de software… facilitan lanzar nuevas startups globales impulsadas por software,” viendo esto como una ventaja para los emprendedores. Sin embargo, hoy en día, los inversores empiezan a ver esta facilidad democratizada de creación como una amenaza para los gigantes del software establecidos.

Una de las principales preocupaciones citadas por Morgan Stanley es el auge del “hazlo tú mismo” (DIY) en software. Esto se conoce coloquialmente como “vibe coding,” donde un usuario pide a la IA que programe cosas en línea con cierto estilo o “vibe” que busca. A medida que las herramientas de generación de código con IA reducen drásticamente el costo y la habilidad necesaria para programar, crece el temor de que “las empresas opten por desarrollar más software ellas mismas” en lugar de pagar a proveedores externos costosos.

Además, está la amenaza inminente de los “proveedores de modelos”—los creadores de modelos de IA de frontera—que podrían hacer que las aplicaciones tradicionales queden obsoletas. El temor es que un agente de IA pueda actuar como una “interfaz de usuario inteligente,” reuniendo datos y herramientas para automatizar flujos de trabajo en tiempo real. En este escenario, la “app” distinta desaparece, reemplazada por un solo modelo omnisciente que funciona como el sistema operativo de toda la empresa.

¿Resistirán los incumbentes?

Como otros analistas (y varios ejecutivos de SaaS nerviosos), Morgan Stanley argumentó que la reacción del mercado está sobredimensionada, haciendo eco del sentimiento de Andreessen en 2011 de que los inversores ignoraban el “valor intrínseco” justo frente a ellos. El banco sugirió que los “argumentos bajistas sobre GenAI parecen dar muy poca importancia a la capacidad de los proveedores de software incumbentes para participar en este ciclo de innovación.”

Andreessen advirtió una vez que “las empresas de software incumbentes como Oracle y Microsoft están cada vez más amenazadas por la irrelevancia.” Sin embargo, en 2026, Morgan Stanley identificó a Microsoft, junto con Salesforce y ServiceNow, como los “Mejores Atletas” posicionados para ganar. Es cierto que Salesforce está en “el ojo de la tormenta” en términos de flujos de trabajo que se espera sean disruptados por GenAI. Pero Weiss dijo que incumbentes como Salesforce están pivotando con éxito para convertirse en “seguidores rápidos,” integrando IA para fortalecer sus fortalezas en lugar de perderlas. Por ejemplo, Salesforce ha visto un aumento del 114% en sus ingresos recurrentes anuales relacionados con IA, año tras año.

En una visión más amplia, Morgan Stanley ve un “camino de innovación que en realidad parece relativamente familiar”: una combinación de mejorar la productividad, un mejor uso de las herramientas para automatizar funciones y un valor del software “basado en el desplazamiento laboral.” La diferencia ahora es el ritmo acelerado de innovación en comparación con ciclos anteriores y mejores herramientas en el mercado. Se fijan en Amazon Web Services y en el cambio en los primeros años de la década de 2010 hacia la computación en la nube. Incluso con la caída del 33% en el valor de las acciones del software/múltiplo de ventas desde octubre, el grupo cotiza aproximadamente un 15% por encima del inicio de la era de la nube.

En una especie de secuela del famoso ensayo de Andreessen, su propia firma ha publicado nuevo liderazgo de pensamiento (como hace bastante regularmente). Steven Sinofsky de a16z descartó la idea de la “muerte del software” a principios de este mes, argumentando que “la IA cambia lo que construimos y quién lo construye, pero no cuánto necesita construirse. Necesitamos mucho más software, no menos.” Ofreció cinco predicciones, incluyendo que más software será creado con nuevas herramientas de manera mucho más sofisticada, pero también una admisión de que “es absolutamente cierto que algunas empresas no lo lograrán,” y que la invención y reinvención sin fin son la forma del capitalismo. Una mirada a los archivos de la Fortune 500 demuestra que eso sin duda es así.

En su ensayo de 2011, Andreessen concluyó con optimismo, llamando a la revolución del software una “historia profundamente positiva para la economía estadounidense.” Reconoció los desafíos, específicamente que “muchos trabajadores en industrias existentes quedarán varados en el lado equivocado de la disrupción basada en software.”

Eso es donde las cosas pueden ser peligrosamente diferentes esta vez. Incluso si el software logra recuperar su múltiplo y continuar su trayectoria ascendente, los analistas ven cada vez más un futuro de crecimiento del PIB y productividad sin necesidad de tanta mano de obra humana. Michael Pearce de Oxford Economics se unió recientemente a un grupo que incluye a Bank of America Research y Goldman Sachs, advirtiendo que la economía de EE. UU. se acerca a un punto en el que no será necesario seguir creando nuevos empleos para seguir aumentando la producción.

El cofundador de DeepMind, Demis Hassabis, galardonado con el Nobel, dijo recientemente a la editora en jefe de Fortune, Alyson Shontell, que estaba entusiasmado con el mundo de la “abundancia radical,” incluso una “renacimiento” por delante, pero que habrá una sacudida de 10 a 15 años hasta que lleguemos allí. Eso podría suceder mientras la economía descubre qué hacer con toda la mano de obra que el software ha devorado.

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