El fin de la interfaz: Por qué los agentes de IA están redefiniendo el software empresarial

En un panorama dominado por la ansiedad sobre la inteligencia artificial reemplazando los empleos humanos, ha surgido una predicción más matizada —y quizás más disruptiva— desde la cima de la cadena alimenticia tecnológica. Ali Ghodsi, CEO del gigante de datos e IA de 134.000 millones de dólares Databricks, ha emitido un pronóstico tajante para la industria del software: el modelo tradicional de Software como Servicio (SaaS) no está muriendo, pero se está volviendo irrelevante rápidamente.

Hablando con TechCrunch el lunes, justo cuando Databricks anunció una asombrosa tasa de ingresos de 5.400 millones de dólares, Ghodsi desafió la narrativa imperante de que la IA matará instantáneamente las aplicaciones SaaS. En su lugar, argumentó que el auge de los agentes de IA (AI agents) —sistemas autónomos capaces de ejecutar flujos de trabajo complejos— hará que el paradigma actual de "punto y clic" (point-and-click) quede obsoleto. Durante décadas, el valor del software empresarial estuvo bloqueado tras interfaces de usuario rígidas y certificaciones de expertos. Según Ghodsi, esa era está terminando, reemplazada por un futuro donde los comandos de lenguaje natural impulsan la ejecución, y la aplicación subyacente se convierte en una fontanería invisible.

El cambio agéntico: De punto y clic a "prompt" y ejecución

El núcleo del argumento de Ghodsi ataca la base misma del modelo de negocio SaaS: la interfaz de usuario (UI). Durante los últimos veinte años, el dominio de plataformas como Salesforce, SAP y Workday se ha construido sobre un tipo específico de foso (moat). Las empresas gastaron millones entrenando a empleados para navegar por tableros complejos, menús intrincados y asistentes de varios pasos. "Millones de personas en todo el mundo fueron entrenadas en esas interfaces de usuario", señaló Ghodsi. "Y ese fue el mayor foso que han tenido esos negocios".

Sin embargo, el advenimiento de los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) y los flujos de trabajo agénticos (agentic workflows) está desmantelando esta barrera de entrada. En el futuro cercano, los usuarios no necesitarán saber en qué botón hacer clic para generar un informe de ventas trimestral o cómo navegar por cinco submenús para aprobar una orden de compra. Simplemente le pedirán a un agente de IA que lo haga.

Cuando la interfaz cambia de un tablero propietario al lenguaje natural universal, la "adherencia" de la aplicación se evapora. El agente desacopla efectivamente al usuario del software, tratando la aplicación SaaS simplemente como una base de datos y un conjunto de APIs para ser manipuladas tras bambalinas. Esta transición de "punto y clic" a "prompt y ejecución" convierte en una mercancía básica (commoditization) la capa de aplicación, desplazando el valor hacia los datos y la inteligencia que alimenta al agente.

Inteligencia de datos: El nuevo eje central empresarial

Si la capa de aplicación se vuelve "vestigial", como sugiere Ghodsi, la dinámica de poder en la tecnología empresarial se desplaza drásticamente hacia la capa de datos. Esta tesis explica el posicionamiento agresivo de Databricks no solo como un proveedor de almacenamiento de datos (data warehouse), sino como una "plataforma de inteligencia de datos".

La lógica es sencilla: para que un agente de IA ejecute con éxito una tarea —como "analizar los últimos tres años de pérdida de clientes en la región EMEA"— requiere datos impecables, bien gobernados y accesibles. No requiere estrictamente una marca específica de interfaz de CRM.

Databricks ya está viendo cómo este cambio se manifiesta con sus propias herramientas. Ghodsi destacó "Genie", la interfaz impulsada por IA de la compañía, que permite a los usuarios no técnicos consultar conjuntos de datos masivos usando inglés sencillo. Anteriormente, tales tareas requerían conocimientos de SQL o Python, limitando el acceso a los datos a científicos e ingenieros de datos. Al eliminar la barrera técnica, Genie ha impulsado un aumento en el uso del producto principal de almacenamiento de datos de Databricks.

Esto valida la tendencia más amplia: a medida que los agentes de IA democratizan el acceso a capacidades complejas, las organizaciones que controlan la infraestructura de datos —en lugar de la interfaz de flujo de trabajo— capturarán el mayor valor.

El cronograma de la "irrelevancia" frente a la narrativa de la "muerte"

Fundamentalmente, Ghodsi distingue entre "muerte" e "irrelevancia". La narrativa de que el "SaaS ha muerto", popular entre los capitalistas de riesgo que consumen noticias pesimistas, sugiere un evento de extinción repentina donde las empresas eliminan sus sistemas de registro de la noche a la mañana. Ghodsi descarta esto como poco realista.

Las empresas se mueven lentamente. Los requisitos regulatorios, la masiva gravedad de los datos y la inercia organizacional significan que los sistemas de registro heredados persistirán durante años, tal vez décadas. "¿Por qué moverías tu sistema de registro? Sabes que es difícil moverlo", admitió Ghodsi.

En cambio, el declive reflejará la transición del software local (on-premise) a la nube. Los servidores locales no desaparecieron el día que se lanzó Amazon Web Services. Sin embargo, dejaron de ser el centro de la innovación y el crecimiento. Se volvieron "irrelevantes" para la estrategia futura del negocio. De manera similar, las aplicaciones SaaS tradicionales probablemente seguirán funcionando en segundo plano, manteniendo libros de contabilidad y bases de datos, pero la fuerza laboral humana dejará de iniciar sesión directamente en ellas. La "puerta principal" de la empresa se convertirá en el agente de IA, relegando la aplicación SaaS al estatus de un proveedor de servicios públicos.

Validación financiera: El auge de Databricks en el mercado

Las predicciones de Ghodsi tienen peso no solo por su cargo, sino por el desempeño financiero de su empresa. El anuncio de Databricks de una tasa de crecimiento del 65% interanual, alcanzando los 5.400 millones de dólares en ingresos anualizados, indica que el mercado ya está votando con su billetera.

Significativamente, más de 1.400 millones de dólares de esos ingresos se atribuyen ahora específicamente a productos de IA. Este rápido crecimiento en los ingresos relacionados con la IA sugiere que las empresas están superando la fase de experimentación y están construyendo activamente la infraestructura necesaria para el futuro agéntico.

La compañía también confirmó que ha cerrado una masiva ronda de financiación de 5.000 millones de dólares, valorando la firma en 134.000 millones de dólares. Este fondo de reserva, combinado con una línea de crédito de 2.000 millones de dólares, posiciona a Databricks para resistir cualquier volatilidad del mercado mientras invierte fuertemente en las mismas tecnologías que amenazan con desestabilizar a los titanes heredados (legacy incumbents).

Análisis comparativo: SaaS tradicional frente al modelo de agentes de IA

La siguiente tabla describe los cambios estructurales fundamentales predichos por Ghodsi, contrastando el paradigma establecido de SaaS con el modelo emergente nativo de IA.

Conclusión: El futuro invisible del software

La predicción de que la IA hará que el modelo SaaS tradicional sea irrelevante sirve como una llamada de atención para todo el sector tecnológico. Durante décadas, los proveedores de software se han centrado en construir mejores trampas para ratones: mejores botones, mejores diseños, mejores tableros. La visión de Ali Ghodsi sugiere que el futuro pertenece a aquellos que dejen de construir trampas para ratones y comiencen a construir el "genio" que atrapa al ratón por ti.

Para los titulares (incumbents), el desafío es existencial: ¿pueden canibalizar sus propios modelos de negocio basados en interfaces pesadas para adoptar flujos de trabajo agénticos e invisibles? ¿O se desvanecerán lentamente en el fondo, como los gigantes del software local antes que ellos, alimentando al mundo pero ya sin liderarlo? A medida que Databricks continúa su ascenso, la respuesta parece cada vez más clara: la interfaz ha muerto; larga vida a los datos.