La inteligencia artificial en el desarrollo de software empresarial ha abierto dudas sobre el papel de los programadores y al viabilidad del modelo SaaS. En este escenario, el 20 % de las empresas europeas ya utiliza inteligencia artificial en su operativa diaria, según Eurostat. Y al mismo tiempo, grandes compañías de software han registrado caídas de entre el 45% y el 70% en bolsa en el último año, lo que revela la presión que sufre este modelo.
Zoho, como especialista en software que cuenta con más de 55 aplicaciones en la nube con capacidades de IA integradas en su portfolio, señala que la IA no está sustituyendo al software empresarial, pero sí está dejando en evidencia las limitaciones de muchos de los sistemas sobre los que operan hoy las organizaciones. En este sentido, Gartner señala que se espera que 40 % de los proyectos de IA agéntica desaparecerán antes de 2027 al estar desarrollados sobre sistemas fragmentados y desconectados.
Zoho cree que para superar esto el software como servicio avanzará hacia lo que denomina “SaaSnacimiento”, que una nueva fase en su evolución hacia arquitecturas más coherentes, lo que supondrá que lA no sustituirá a los humanos, sino que actuará como un acelerador de sistemas mejor diseñados, en los que datos, procesos y reglas operan de forma unificada.
Sridhar Iyengar, director general de Zoho en Europa, subraya que “la industria del software está atravesando un profundo proceso de realineamiento. La IA está transformando el desarrollo y las arquitecturas de las plataformas, pero no está sustituyendo al SaaS. Lo que está haciendo es evidenciar las limitaciones de los sistemas fragmentados”.
Zoho indica que las organizaciones tienen que tener en cuenta varios aspectos para avanzar en la nueva etapa y extraer valor del software. Uno de ellos es ya no es necesario añadir más herramientas, sino en estructurar y gobernar sistemas como un todo coherente. Además, explica que la IA sin una base sólida de datos, procesos y gobernanza, la IA no resuelve ineficiencias, sino que puede amplificarlas, especialmente en entornos complejos y regulados.
El diseño de la arquitectura también es clave. Considera que la capacidad de definir reglas, permisos y flujos de datos de manera consistente permite a las organizaciones mantener el control de sus sistemas y reducir riesgos operativos, convirtiendo la arquitectura en un elemento diferencial. Y unido a esto sin una base sólida de datos, procesos y gobernanza, la IA no resuelve ineficiencias, sino que puede amplificarlas, especialmente en entornos complejos y regulados.
Al mismo tiempo, también indica que no todos los casos de uso requieren grandes modelos de lenguaje, y un enfoque de “IA ajustada al caso de uso” permite obtener resultados más relevantes, controlables y eficientes.
Finalmente, señala que el cumplimiento normativo y el control del dato dejan de ser capas externas para integrarse en el diseño del software. Y destaca que los desarrolladores actúan cada vez más como intermediarios entre la tecnología y el negocio, combinando conocimiento técnico con una comprensión profunda de los procesos empresariales.
“La próxima fase vendrá definida por arquitecturas más sólidas y coherentes, el control del dato y la capacidad de integrar la IA en contextos reales de negocio, cumpliendo además con las crecientes exigencias regulatorias y de soberanía del dato”, añade Iyengar.
