Microsoft: Agentes de IA reemplazarán el SaaS para 2030, desatando debate

La alta dirección de Microsoft está haciendo una predicción audaz y controvertida: las aplicaciones empresariales tradicionales de Software como Servicio (SaaS), durante mucho tiempo la base de las operaciones corporativas, están en curso de colisión con la obsolescencia. Esta visión clara, insinuada por primera vez por el CEO Satya Nadella el pasado diciembre, ha sido elaborada con más detalle por Charles Lamanna, vicepresidente corporativo de Microsoft que supervisa las aplicaciones y plataformas empresariales, quien ahora ofrece un cronograma y una hoja de ruta agresivos para este cambio transformador.

Hablando en el podcast “Founder and Funded” de la firma de capital de riesgo Madrona VC, Lamanna no se anduvo con rodeos, afirmando que las aplicaciones empresariales actuales se convertirán en los “mainframes de la década de 2030”, aún operativas y consumiendo presupuestos, pero en última instancia, reliquias osificadas. El futuro, sostiene, pertenece a los agentes de IA. Lamanna argumenta que las aplicaciones empresariales actuales, caracterizadas por interfaces basadas en formularios para la entrada de datos, flujos de trabajo rígidos y bases de datos relacionales, no han cambiado fundamentalmente desde la era de los mainframes. Este modelo, cree, es insostenible. “Si observas una aplicación de negocios que se ejecutaba en un mainframe, se parece notablemente a una aplicación de negocios basada en la web de hoy”, afirmó Lamanna, añadiendo: “Eso no será cierto en 10 años”.

El reemplazo propuesto es lo que Microsoft denomina “agentes de negocios”: entidades impulsadas por IA que presentan interfaces de usuario de IA generativa (GenAI) que se adaptan dinámicamente a las necesidades del usuario. Estos agentes orientados a objetivos encontrarán rutas óptimas en lugar de adherirse a flujos de trabajo predeterminados, aprovechando bases de datos vectoriales diseñadas específicamente para operaciones nativas de IA. El cronograma de Lamanna para esta transición es ambicioso, prediciendo que los nuevos patrones se codificarán claramente en los próximos 6 a 18 meses, lo que llevará a una adopción masiva para 2030.

Este pronóstico agresivo ha recibido reacciones mixtas de los observadores de la industria. Rocky Lhotka, MVP de Microsoft y vicepresidente de estrategia en Xebia, expresó escepticismo con respecto a la fecha límite de 2030. Enfatizó las importantes inversiones de capital en sectores como la fabricación, el transporte y la construcción, donde las empresas no pueden simplemente reemplazar a los empleados, la maquinaria y el equipo existentes con agentes virtuales.

Mary Jo Foley, editora en jefe de Directions on Microsoft, ofreció una perspectiva menos idealista sobre la estrategia de Microsoft. Sugirió que la compañía podría recurrir a su “libro de jugadas existente de convertir a los agentes en la próxima ola de complementos de pago” para sus aplicaciones Dynamics y Office. Este enfoque implicaría suscripciones adicionales, aclimatando gradualmente a los clientes al modelo de agentes mientras aumenta el ingreso promedio por usuario. Foley se hizo eco del sentimiento de que “las aplicaciones empresariales tal como las conocemos están muertas”, un mensaje de moda de grandes actores como Microsoft y Salesforce. Sin embargo, advirtió que transformar las aplicaciones heredadas de ERP, CRM y Office en plataformas “nativas de agentes” sería un “proceso largo y doloroso, si es que alguna vez sucede realmente”.

Foley también destacó importantes obstáculos de implementación. Si bien reemplazar formularios y paneles con interfaces de lenguaje natural es factible, argumentó que convertir los flujos de trabajo empresariales existentes en agentes interconectados presenta un desafío mucho mayor, especialmente al soportar y migrar clientes y cargas de trabajo heredadas grandes. Richard Campbell, fundador de Campbell & Associates y MVP de Microsoft desde hace mucho tiempo, ofreció una visión más matizada, sugiriendo que no se trata de reemplazar aplicaciones, sino de reimaginarlas por completo. Planteó una pregunta que invita a la reflexión sobre los sistemas CRM: si un modelo de lenguaje grande (LLM) tiene acceso a las interacciones de Teams y correo electrónico de una empresa con los clientes, ¿podría servir eficazmente como un CRM bajo demanda? Esto, sostuvo, repiensa fundamentalmente el significado mismo del software en un mundo que prioriza la IA.

La visión de Lamanna se extiende más allá de la tecnología a la reestructuración organizacional. Prevé que los trabajadores evolucionen hacia generalistas apoyados por agentes de IA expertos, citando su propia experiencia usando un agente para investigación de ventas a pesar de ser ingeniero. Las fronteras departamentales tradicionales, predijo, podrían disolverse, con roles como ventas, marketing y soporte al cliente potencialmente fusionándose. La definición misma de “equipo” también cambiaría, convirtiéndose en un grupo de personas y agentes de IA.

Sin embargo, Lhotka planteó preocupaciones críticas sobre el determinismo y la innovación. Señaló que los modelos LLM actuales no son deterministas, mientras que las funciones comerciales como la contabilidad y el inventario requieren reglas precisas y deterministas para reflejar el mundo real con precisión. Señaló que no está claro cómo los LLM salvarán esta brecha, especialmente en escenarios donde el no determinismo podría tener graves consecuencias, como en la logística. Lhotka también advirtió sobre una forma diferente de “osificación”: si la mayoría de las funciones comerciales son ejecutadas por agentes, la innovación podría cesar, ya que los LLM, en su opinión, no innovan ni crean. Esto, paradójicamente, podría crear oportunidades para empresas “centradas en el ser humano” que priorizan la innovación mientras sus competidores centrados en la IA se estancan.

A pesar de estos desafíos, Lamanna destacó una convergencia significativa de la industria en torno a los estándares abiertos. Señaló que protocolos como Model Context Protocol (MCP) y Agent2Agent Protocol (A2A) están viendo tasas de adopción que recuerdan los primeros días de la web con HTML y HTTP. Somasegar de Madrona expresó sorpresa por la rápida consolidación, citando el MCP de Anthropic como ejemplo, con los principales actores adoptándolo y contribuyendo rápidamente a él. Brad Shimmin, analista de The Futurum Group, ve esta convergencia como potencialmente liberadora para las empresas, liberándolas de la complejidad y la dependencia del proveedor. Sin embargo, cuestionó si este cambio eliminaría la necesidad de software tradicional como Microsoft Excel o de socios proveedores de software independientes (ISV) que desarrollan extensiones para paquetes existentes.

Para las empresas que navegan esta transformación, Lamanna identificó tres factores críticos de éxito observados en la base de clientes de Microsoft: crear deliberadamente presión presupuestaria para impulsar mejoras genuinas de productividad, democratizar las herramientas de IA para que todos los usuarios —técnicos o no técnicos— puedan usarlas a diario, y centrar los esfuerzos en unos pocos proyectos clave en lugar de dispersar los recursos demasiado.

La pregunta fundamental sigue siendo: ¿los agentes reemplazarán las aplicaciones, o las aplicaciones simplemente evolucionarán hacia agentes? Richard Campbell sugirió un futuro en el que se vuelva difícil incluso definir algo como una “aplicación”, viéndolo como un concepto obsoleto. En cambio, imaginó un panorama de almacenes de datos y herramientas de interacción dinámica, donde la gobernanza pasa de las aplicaciones que actúan como guardianes a los propios datos que se etiquetan para la sensibilidad y los privilegios de acceso.

La visión de Microsoft de plataformas empresariales nativas de agentes representa la transformación más significativa en el software empresarial desde el advenimiento de internet o una predicción excesivamente optimista que subestima la inercia de la TI empresarial. Si bien el cronograma de Lamanna para 2030 puede ser ambicioso, la dirección parece inevitable. Advirtió que las empresas deben elegir entre observar esta transformación o participar activamente en ella, especialmente porque las startups ya están integrando agentes de IA como miembros centrales del equipo. Esperar la certeza, implicó, puede significar esperar demasiado. Independientemente de si la transformación se completa para 2030 o si toma otra década, el panorama del software empresarial de 2035 será fundamentalmente diferente, y Microsoft está apostando por liderar ese cambio.