El desplome del software no es pánico: es un reprecio de modelos que vendían horas disfrazadas de suscripción
El lunes 23 de febrero de 2026, el sector software vivió una de esas jornadas que cambian conversaciones en comités de inversión y juntas directivas. El iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV) cayó 4,75% y cerró en su nivel más bajo desde el 28 de noviembre de 2023; fue su peor sesión desde el 5 de febrero de 2026, cuando cedió 4,97%. En un día, según Dow Jones Market Data citado por CNBC, la caída borró aproximadamente 223.750 millones de dólares de capitalización de mercado de los componentes del ETF.
Lo notable no fue solo el porcentaje. Fue la composición del golpe. Nombres del S&P 500 vinculados a software lideraron los descensos: IBM, Datadog, CrowdStrike y Zebra, todos con retrocesos superiores al 9% en la sesión, según el mismo reporte. Y el derrame no quedó confinado al “software puro”: Thomson Reuters acumulaba una caída del 28% en el año a mediados de febrero; Microsoft bajaba 13% en un período reciente no precisado; Adobe caía 19% en el último mes, de acuerdo con el análisis citado por CNBC.
El mercado buscó culpables inmediatos y los encontró en dos detonantes. Por un lado, un post de Citrini Research durante el fin de semana 21–22 de febrero que planteó un escenario hipotético, no una predicción: productividad por IA, recortes de empleo de cuello blanco y un circuito perverso donde cada dólar ahorrado en personal financia la IA que habilita la siguiente ronda de recortes. Por otro lado, una secuencia de anuncios de Anthropic: lanzamiento de Claude Code Security para escaneo de vulnerabilidades (presionando ciberseguridad), mensajes sobre capacidad de modernización COBOL (sensibles para IBM) y la expectativa de un evento el martes 24 de febrero sobre capacidades 2026.
Yo no leo este episodio como “miedo a la IA”. Lo leo como algo más estructural: una corrección de valor. El mercado dejó de asumir que toda suscripción es una máquina de ingresos defensiva y empezó a preguntar qué parte del software era realmente producto, y qué parte era trabajo humano bien empaquetado.
La métrica “arcana” es el síntoma, no la enfermedad
CNBC enmarcó el movimiento alrededor de una forma poco común de valorar acciones, una métrica “arcana” que habría amplificado la venta. Ese ángulo es útil para explicar la mecánica del precio, pero es insuficiente para explicar el cambio de régimen.
Cuando un sector cae de forma indiscriminada, como describieron analistas citados en el reporte, la narrativa de “una métrica técnica” suele ser el fósforo, no el bosque. El bosque es este: durante años, el software se vendió al mercado como el activo ideal por su previsibilidad. Contratos recurrentes, renovación automática, márgenes atractivos, crecimiento compuesto. Ese relato se convirtió en un atajo mental: si es SaaS, entonces es defensivo. Si es defensivo, entonces merece múltiplos altos. Si merece múltiplos altos, entonces cualquier corrección es una oportunidad.
La IA rompe el atajo. No porque “reemplace a todos”, sino porque desarma la frontera entre herramienta y trabajo. Si una nueva capa de automatización reduce el esfuerzo marginal de ejecutar tareas que antes justificaban licencias, asientos o módulos, el inversor ya no está comprando solo recurrencia: está comprando la capacidad de la empresa de sostener su precio cuando el costo de hacer la tarea tiende a cero.
Por eso la reacción a titulares es tan violenta. UBS, citado por CNBC, observó que el software empresarial se volvió extremadamente sensible a noticias de Anthropic y OpenAI. Mizuho, también citado, capturó el estado psicológico de la demanda de capital: hay interés por comprar caídas, pero primero necesitan ver que las acciones dejen de bajar con cada nuevo anuncio de IA. Esa frase es una radiografía del problema: la industria perdió control narrativo sobre su propuesta de valor.
Y cuando una industria pierde el control narrativo, el mercado deja de valorar “lo que es” y pasa a valorar “lo que podría dejar de ser”. Ahí es donde las métricas raras ganan poder: en entornos de incertidumbre, cualquier instrumento que prometa distinguir durabilidad de fragilidad se vuelve un arma.
La verdadera presión: SaaS que dependía de fricción humana
El post de Citrini Research funcionó como catalizador porque puso en palabras algo que muchas empresas evitan admitir en su propio P&L: gran parte del valor capturado por software de oficina, operaciones y funciones corporativas se apoya en fricción humana. No hablo de “ineficiencia” como insulto moral; hablo de una realidad económica: procesos diseñados alrededor de personas, controles, revisiones, tickets, aprobaciones y capas.
Cuando la automatización avanza, el primer impacto no es la desaparición del software, sino la reconfiguración del comprador. Si un cliente reduce headcount administrativo, legal o de TI, reduce también el número de asientos, el volumen de workflows manuales y el apetito por suites gigantescas. El software que no está pegado a un resultado medible pasa a ser visto como impuesto.
La secuencia de Anthropic lo ilustra por verticales, no por teoría.
- Con Claude Code Security, el mercado castiga ciberseguridad. No necesariamente porque el producto reemplace a un líder, sino porque introduce un mensaje: ciertas funciones que se monetizaban como plataforma pueden parecer, ante el CFO, “capacidades” que se compran como servicio o se consumen como API.
- Con la narrativa de modernización COBOL, se toca una fibra sensible: el legado. El legacy siempre fue una renta por escasez de talento y complejidad acumulada. Si aparece una vía para reducir esa escasez, el valor se reprecifica, aunque el camino real sea más largo y complejo de lo que sugiere un titular.
- Con plug-ins orientados a automatización legal, el golpe a Thomson Reuters —citado en el análisis de deVere en el reporte— muestra un patrón: el mercado teme que el “software” en ciertas industrias fuera, en realidad, un peaje por acceso a procesos, no una superioridad tecnológica sostenida.
En paralelo, Jefferies degradó a mantener a Workday, DocuSign, Monday.com y Freshworks. No es un juicio moral sobre esas empresas; es un reconocimiento de exposición: productos que viven cerca de tareas repetibles, flujos documentales, coordinación operativa y administración. Si la IA se vuelve capa transversal, ese terreno se convierte en una guerra de precio y distribución.
Y aquí viene lo que muchos directivos no quieren escuchar: copiar características ya no es una estrategia defensiva; es un acelerante del colapso. Si todos corren a “poner IA” en el roadmap, terminan homogeneizando la oferta y enseñándole al cliente a negociar.
El nuevo eje de diferenciación: de software como herramienta a software como garantía de resultado
Mientras el mercado vendía en bloque, también aparecieron listas de “modelos durables”. En el reporte de CNBC se mencionan nombres como Intuit, Procore, Atlassian y Salesforce como mejor posicionados por adopción de IA y resiliencia percibida. Ese contraste importa menos por las marcas y más por el tipo de promesa.
Los modelos que van a sostener prima en valoración no son los que tengan más funciones, sino los que puedan demostrar tres cosas con frialdad financiera.
Primero, capacidad de convertir costos fijos en variables. En software, esto no es un eslogan: es arquitectura. Si tu entrega de valor depende de consultoría pesada, implementaciones eternas o soporte humano como muleta, tu margen operativo es un castillo de arena. La IA, paradójicamente, debería permitirte entregar el mismo resultado con menos fricción interna. Si no ocurre, el mercado asume que tu “IA” es marketing.
Segundo, resistencia a la compresión de asientos. La conversación de licencias por usuario es una reliquia cuando el cliente empieza a comprar resultados por proceso. Si el valor está atado al número de personas, el cliente puede “optimizar” y tu ARR se convierte en un indicador engañoso. En cambio, si monetizas por resultado, por riesgo reducido o por tiempo evitado, tu modelo aguanta incluso con plantillas más pequeñas.
Tercero, control del punto de integración. D.A. Davidson, citado por CNBC, sugiere que Anthropic está enfocada en tráfico vía APIs más que en dominar categorías. Esa frase revela el campo de batalla: quien controle el punto donde se decide el trabajo —el lugar donde se conectan datos, permisos, cumplimiento y decisión— captura valor. Quien solo provea “una app más” termina en un estante de plug-ins.
Esto también explica por qué algunos analistas restaron dramatismo. Bernstein, citado por CNBC, dijo que escribir software de ciberseguridad no ha sido el cuello de botella. JP Morgan, según el reporte, caracterizó la venta como indiscriminada y vio la IA más como aditiva que sustitutiva. Ambos pueden tener razón en el detalle técnico y aun así convivir con la tesis de fondo: aunque la IA no reemplace productos hoy, ya cambió el estándar de evidencia que el mercado exige para valorar mañana.
La jugada ganadora exige Eliminar y Reducir, no añadir módulos
La respuesta típica del incumbente será ampliar suite, añadir copilotos, sumar tableros, y prometer que ahora sí todo es “inteligente”. Esa reacción es comprensible, pero es exactamente el tipo de sobre-servicio que crea no-clientes.
En mi experiencia, cuando una categoría entra en pánico por disrupción, los equipos de producto tienden a defender su identidad con más complejidad. El resultado es una propuesta de valor que sube el costo de adopción justo cuando el comprador quiere lo contrario: menos fricción, menos dependencia, menos entrenamiento, menos consultores.
El movimiento estratégico más potente en software empresarial para este ciclo no es “añadir IA”. Es rediseñar la curva de valor con decisiones impopulares.
- Eliminar piezas del modelo que existen para justificar precio, no para entregar resultado: capas de configuración que solo entienden especialistas, reportes redundantes, catálogos de funciones que nadie usa.
- Reducir la dependencia de servicios profesionales como motor de crecimiento. No porque los servicios sean malos, sino porque el mercado está dejando de pagar por acompañamiento humano como si fuera ventaja estructural.
- Aumentar la trazabilidad de impacto: métricas que conecten uso con ahorro real, riesgo evitado, cumplimiento acelerado, ciclo de ventas acortado. Si el cliente no puede defender internamente el gasto con evidencia, el gasto se recorta.
- Crear una oferta que viva donde el cliente siente el dolor económico: garantías de desempeño, empaques de precio alineados al resultado, y una integración tan sencilla que la IA del cliente no necesite “tu suite” para ejecutar el trabajo.
Esta es la parte incómoda para el C-Level: muchas empresas de software no están siendo atacadas por un competidor, sino por la exposición de su propia economía. El mercado está revalorizando quién vendía producto y quién vendía horas enmascaradas.
Liderar en 2026 significa validar demanda nueva, no defender la demanda vieja
El próximo hito informativo, según CNBC, era el evento de Anthropic del martes 24 de febrero de 2026 sobre capacidades 2026. Ese tipo de momentos seguirá generando volatilidad de corto plazo, porque el mercado está hipersensible a cualquier señal que sugiera sustitución.
Pero el verdadero partido se juega lejos de la pantalla. Se juega en el terreno donde se valida si existe demanda nueva por una propuesta distinta, no por una versión maquillada de la anterior. Los equipos directivos que intenten sostener múltiplos con el mismo playbook de expansión de funcionalidades van a entrenar al comprador a exigir más por menos.
La salida real es estratégica y brutalmente práctica: recortar lo que el cliente no valora, rediseñar el precio alrededor del resultado y demostrarlo con ventas repetibles, no con presentaciones. El liderazgo que importa no quema capital para pelear por migajas en un mercado saturado; elimina lo irrelevante para construir su propia demanda, validada en el terreno con compromisos reales de compra.
