La aparición de los LLMs, el vibe coding, los agentes de IA y un ecosistema maduro de código abierto y self-hosting ha alterado la ecuación fundamental del build vs buy. Desarrollar software ya no es un privilegio exclusivo de las grandes corporaciones o de las empresas líderes de cada nicho. Es una realidad que está impactando el día a día de muchas organizaciones y que obliga a replantear supuestos que hasta hace poco parecían indiscutibles.

Actualmente, una empresa con un equipo técnico modesto, o incluso con pocos perfiles híbridos no estrictamente programadores, puede desplegar herramientas funcionales sobre su propia infraestructura con un coste y en un plazo que hace un par de años habrían parecido inimaginables. Esa posibilidad, por sí sola, ya altera la relación entre proveedor tecnológico y cliente.

Otro elemento que hace difícil mirar hacia otro lado es la reacción de los mercados financieros. Los múltiplos de valoración de muchas grandes compañías SaaS han caído con fuerza y eso apunta a preocupaciones razonadas sobre el valor concreto que pueden sostener empresas tan icónicas como HubSpot. Algo se está resquebrajando y se percibe con claridad cómo algunas de las principales placas tectónicas del sector tecnológico empiezan a moverse. Esos movimientos generan fricción. La pregunta de fondo es si estamos ante una tendencia estructural o ante un ajuste cíclico.

La digitalización basada en suscripciones y sus tres dependencias

La trayectoria de digitalización de la mayoría de empresas pequeñas y medianas ha seguido durante años un patrón similar: capas sucesivas de SaaS acumulándose unas sobre otras. Cada nueva suscripción resolvía un problema concreto con rapidez de implantación y sin necesidad de recursos técnicos propios. Durante mucho tiempo, lo más sensato era apostar por ese tipo de plataformas, y esa estrategia apenas se discutía porque realmente tenía todo el sentido del mundo.

El modelo era racional: las barreras de entrada eran bajas, las actualizaciones venían incluidas y la responsabilidad de la infraestructura recaía sobre el proveedor. En la inmensa mayoría de los casos, la mejor opción era recurrir a herramientas contrastadas que cubrían con solvencia alguno de los múltiples nichos del mercado. Los incentivos eran muchos y es precisamente esa estructura de incentivos la que hoy empieza a tambalearse. ¿Tiene sentido, por ejemplo, seguir apostando por WIX como pieza central de una arquitectura web? Resulta cada vez más difícil responder afirmativamente a esa pregunta.

Volviendo al tema, una década y media después del inicio de un largo ciclo de bonanza del SaaS, el paisaje digital de la mayoría de empresas es funcional pero estratégicamente frágil y bastante lejos de ser óptimo. Las empresas han acumulado, de media, entre 24 y 62 aplicaciones SaaS si tienen entre 50 y 500 empleados. Las organizaciones más grandes superan las 177 aplicaciones. En muchos casos, el departamento financiero descubre con sorpresa que casi la mitad de los asientos adquiridos no se han utilizado en los últimos treinta días. No se está descubriendo nada nuevo, pero cuesta negar que son cifras contundentes y que describen una realidad muy familiar.

Yendo al fondo, pueden identificarse tres grandes dependencias estructurales que con el tiempo se han hecho evidentes.

• Dependencia financiera: en muchos casos las licencias no son baratas y su coste tiende a crecer por encima de la inflación general. Esto aplica también a la IA. Es imprescindible analizar el valor concreto que aporta cada herramienta y entender si realmente justifica su precio.
• Dependencia técnica: las funcionalidades y los procesos suelen ajustarse a las lógicas previamente definidas por los proveedores. Las personalizaciones profundas exigen integraciones o desarrollos costosos. Así, muchas empresas disfrutan solo parcialmente de las ventajas de una tecnología estandarizada y acaban invirtiendo igualmente en adaptaciones sobre plataformas de terceros.
• Dependencia estratégica: este tipo de tecnologías genera un switching cost importante. Cuando una organización se acostumbra a una herramienta, cambiarla puede ser traumático y complejo. A partir de cierto volumen, apostar por un stack tecnológico concreto es una decisión que genera potentes incentivos para mantener soluciones que, aun sin ser óptimas, resultan funcionales.

El caso del CRM: un síntoma ilustrativo

El CRM es probablemente el caso de uso que mejor ilustra esta tensión que vive hoy la industria del software. El mercado SaaS de CRM tendría en estos momentos una capitalización global de 66.000 millones de dólares y un CAGR de crecimiento del 20%. Plataformas como HubSpot cerraron 2025 con cerca de 289.000 clientes de pago.

Sin embargo, los datos de uso y satisfacción apuntan a una cierta insatisfacción. Diversos estudios reflejan que una proporción relevante de usuarios de CRM en el mid-market utiliza solo una fracción de las funcionalidades disponibles, ya sea por falta de formación, por desajustes entre el producto y el proceso real de ventas o por un exceso de funciones que añaden complejidad sin aportar valor. La mayoría de las empresas no necesita todo lo que termina pagando y esa sobrecarga funcional complica la vida de quienes tienen que trabajar dentro de la plataforma.

El coste acumulado de un CRM SaaS de gama media para un equipo pequeño puede situarse, en un horizonte de tres años, entre 15.000 y 50.000 euros, y puede superar ampliamente esa cifra cuando se suman usuarios, módulos e integraciones de terceros. No es poco dinero para muchas organizaciones y es lógico que algunas se pregunten si esa inversión está bien empleada.

Mientras tanto, el mercado de alternativas open-source y self-hosted ha madurado de forma notable. Opciones como SuiteCRM, EspoCRM, Twenty o Vtiger ofrecen un valor funcional comparable al de plataformas de pago. Con coste de licencia nulo y un coste total de propiedad que, para equipos de más de diez personas, puede ser entre un 80% y un 90% inferior al de un CRM SaaS equivalente. No pueden sustituir a herramientas como Salesforce o HubSpot en toda su propuesta de valor, pero sí pueden funcionar para una gran mayoría de organizaciones, y ahí reside precisamente la tensión. HubSpot es una herramienta formidable y cubre las necesidades de la mayoría de empresas. Y donde no llega HubSpot llega Salesforce. El problema es que integran y cobran funciones que esa mayoría nunca utilizará. ¿Disponen esas organizaciones de capacidad para implantar, adaptar y mantener con el tiempo herramientas más ligeras y propias? Esa es la gran pregunta.

La respuesta rápida es que no tantas empresas pueden justificar el coste de seguir trabajando con un SaaS tradicional si hablamos del CRM, y esa misma lógica empieza a extenderse a muchos otros rincones del mercado tecnológico. El mundo se mueve muy deprisa.

LLMs, vibe coding y la generalización de capacidades de desarrollo

Del cuello de botella al multiplicador

Durante décadas, el principal obstáculo para plantear soluciones de software a medida ha sido el mismo: la escasez de programadores y el elevado coste de acceder a sus servicios. Dejando a un lado otros problemas, el precio del desarrollo y la dificultad para encontrar oferta razonable eran frenos poderosos para cualquier impulso de construir herramientas propias.

Construir un CRM interno, una herramienta de automatización de flujos o un cuadro de mando sobre datos propios requería a menudo un equipo técnico estable, un ciclo de desarrollo largo y un presupuesto que muy pocas empresas medianas podían justificar. El SaaS prosperó porque cubría un vacío real del mercado, aportaba valor y en muchos casos ofrecía rendimiento desde el primer minuto.

Entre 2024 y 2026 se ha producido un cambio de escala en la capacidad de los LLMs para generar código funcional. Los datos disponibles apuntan a que en torno al 41% del código escrito en 2025 ya tiene origen en sugerencias de IA, que el 84% de los desarrolladores utiliza o planea utilizar herramientas de IA en su flujo de trabajo y que el 51% de los profesionales del sector las usa a diario. En empresas como Microsoft y Google, entre el 20% y el 30% del código de sus repositorios internos ya es generado por IA. En proyectos del ecosistema startup la proporción puede llegar al 95%.

El efecto sobre el coste y el tiempo de construcción de software es medible. Lo que hasta hace poco exigía diez meses de trabajo y un coste superior a 100.000 dólares puede construirse hoy en tres meses por entre 20.000 y 40.000 dólares, una reducción de dos a tres veces tanto en tiempo como en coste gracias a herramientas como Claude Code, Cursor o GitHub Copilot.

Vibe coding: un cambio de paradigma que va más allá de los programadores

El término vibe coding, utilizado por primera vez por Andrej Karpathy, designa una práctica de desarrollo en la que el usuario describe lo que quiere en lenguaje natural y la IA genera una propuesta muy avanzada de código funcional. Lo que en su momento era una idea experimental hoy ya es una práctica popular y son muchos quienes, sin conocimientos profundos de programación, se han atrevido a impulsar soluciones útiles para el día a día de sus empresas.

El impacto es al menos doble.

• Por un lado, los desarrolladores disponibles se vuelven sustancialmente más productivos. Los estudios muestran ganancias de productividad de entre el 25% y el 39% en tareas de codificación y de entre el 50% y el 70% en boilerplate, testing y documentación.
• Por otro, se produce un cambio estructural: equipos sin gran músculo técnico pueden orquestar la construcción de herramientas funcionales sin depender por completo de un equipo de ingeniería. Casi cualquiera que haya experimentado mínimamente con estas herramientas entiende ya de qué se está hablando.

La distancia entre un prototipo funcional y una herramienta en producción, con seguridad, permisos e integración con datos reales, sigue existiendo y sigue siendo importante. Aun así, el vibe coding democratiza el punto de partida y reduce el tiempo de prueba. No elimina la necesidad de criterio técnico en despliegue y mantenimiento, pero sí altera el flujo general del trabajo. Ese es precisamente el terreno ideal para empresas especializadas en integración digital y también el espacio por el que una parte del sector tecnológico intentará reinventarse.

GitHub y muchas más

Últimamente, la atención mediática se ha concentrado mucho en GitHub, pero el fenómeno es más amplio. Tanto GitHub como otras plataformas similares han pasado de ser simples repositorios de código a convertirse en un almacén de capacidades reutilizables. Hoy existen millones de proyectos open-source maduros, agentes de programación, frameworks de despliegue y builders que permiten montar herramientas internas sin partir de cero. Es algo que impacta a diario a cualquiera que trabaje mínimamente cerca de lo digital.

Sin ir más lejos, el mercado de agentes de software basados en IA estaba valorado en 10.400 millones de dólares en 2025 y se proyecta que alcance los 149.600 millones en 2034. Plataformas de internal tools como Retool, WeWeb o Glide permiten construir interfaces, flujos e integraciones sobre APIs y bases de datos propias, con opciones de self-hosting y propiedad completa de los datos. El mercado de código abierto aplicado al CRM crece a un CAGR del 13% y ya ofrece alternativas maduras para la mayoría de los casos de uso del mid-market.

El resultado es un ecosistema en el que el coste marginal de tener software propio se ha reducido de forma sostenida y en el que la barrera de entrada para tener código propio ya no es solo la escasez de talento técnico, sino la capacidad de estructurar bien el problema, diseñar una arquitectura razonable y garantizar el mantenimiento. Y esos tres aspectos son precisamente ámbitos donde los integradores externos pueden desempeñar un papel crítico y económicamente justificable.

La reacción de los mercados financieros

A comienzos de 2026, el sector del software vivió una sacudida brusca en términos de capitalización bursátil. Eso significa, en términos simples, que el consenso sobre el valor de este tipo de empresas cambió y que ese cambio apuntaba a una pérdida de atractivo del SaaS como negocio. Plataformas horizontales como Salesforce, HubSpot y ServiceNow sufrieron caídas de entre el 30% y el 50% en bolsa, mientras infraestructuras especializadas como Cloudflare subían. En bolsa puede haber accidentes, pero no casualidades.

Entre los factores relacionados con este momento del mercado destaca el caso Klarna. Su CEO, Sebastian Siemiatkowski, anunció que prescindirían de herramientas como Salesforce o Workday dentro de un proceso de consolidación de más de 1.200 herramientas SaaS en un único marco de datos unificado y construido internamente con apoyo de herramientas de IA. Fue un caso con enorme repercusión mediática, aunque probablemente solo sea la punta del iceberg.

La encuesta de Retool ilustra bastante bien la dimensión real del cambio. El 35% de las organizaciones participantes ha sustituido la funcionalidad de al menos una herramienta SaaS por una solución construida internamente y el 78% planea construir más herramientas propias durante 2026. ¿Es el inicio de una ola mucho mayor? No puede descartarse. Las categorías bajo mayor presión de sustitución serían la automatización de workflows, las herramientas de administración interna, BI y dashboards, CRM y herramientas de ventas, gestión de proyectos y soporte al cliente. Que todas las categorías experimenten presión es significativo y sugiere una tendencia emergente que puede extenderse por muchos rincones del mercado.

Existe un segmento creciente de organizaciones con capacidad técnica suficiente que sustituye activamente herramientas SaaS por soluciones propias en categorías específicas. Y existe otro segmento más amplio que sigue prefiriendo comprar, pero lo hace con expectativas más realistas y aplicando criterios de compra más exigentes. Esa circunstancia ya ha sido recogida por los mercados financieros y la evolución de las cotizaciones seguirá ofreciendo pistas valiosas para entender el futuro de los grandes SaaS más allá del discurso corporativo.

Quién puede salir ganando y quién tiene mucho que perder

El cambio en la frontera del build vs buy no beneficiará automáticamente a todas las empresas y conviene tenerlo claro desde el principio. Construir software propio implica asumir costes de diseño, mantenimiento, seguridad y evolución que muchas organizaciones subestiman de manera sistemática. La construcción sin gobierno suele generar herramientas internas desconectadas, difíciles de auditar y complicadas de mantener a largo plazo. Subirse a esta ola tiene un precio que puede ser menor que el de pagar licencias, pero no es gratuito.

Es aquí donde encontrarán su oportunidad aquellas empresas con capacidad de posicionarse como integradores digitales capaces de ayudar a las organizaciones a decidir con criterios objetivos dónde tiene sentido construir, cuándo conviene comprar y cómo combinar las soluciones elegidas en un catálogo de herramientas optimizado y adaptado a cada situación. La integración digital no es, y menos aún será, un servicio marginal, sino una palanca estratégica de primer orden y rentable desde el inicio.

El hecho de que el panorama tecnológico se mueva tan rápido también genera una fractura entre las empresas que pueden seguir el ritmo y aquellas que no pueden dedicar tiempo a hacerlo. Seguir el ritmo no consiste solo en consumir noticias; tiene mucho que ver con construir criterio y convertirlo en una visión accionable.

La decisión de construir software o comprarlo no ha cambiado de naturaleza, pero sí ha cambiado de escala. Allí donde antes apenas se planteaba para empresas sin gran equipo técnico, ahora es una pregunta legítima para una franja mucho más amplia de organizaciones. ¿Comprar o construir? Dependerá de cada caso.