Software a medida e IA: la nueva modernización empresarial

El software estándar ya no aguanta el ritmo del negocio

El 21,1% de las empresas españolas de 10 o más empleados ya utiliza inteligencia artificial, según el INE recogido por ISDI, y casi el 20% la emplea en algún proceso, de acuerdo con el último informe del Banco de España citado por Interempresas. Son cifras modestas sobre el papel, pero doblan lo que se veía hace dos años: la IA ha pasado de proyecto experimental a infraestructura con presupuesto propio. Como resume Basola Vallés, directora general de ISDI, ya no estamos ante un cambio de era, sino en una era de cambio.

El empujón coincide con un agotamiento del modelo de software «listo para usar». El reportaje de Diario Estrategia describe un patrón que cualquier founder reconoce: un CRM para comerciales, una base de datos paralela para administración, una plataforma logística distinta para operaciones y, mientras tanto, hojas de cálculo que reconcilian lo que los tres sistemas no hablan entre sí. Cuando la empresa crece, ese collage deja de ser un desorden menor y se convierte en un lastre de horas, errores y decisiones a ciegas.

Por qué los SaaS genéricos chocan con la operativa real

Las soluciones comerciales tipo ERP o CRM resuelven el 80% del trabajo en el día uno. El problema aparece en el 20% restante: flujos propios, excepciones regulatorias, integraciones con proveedores o con pasarelas de pago que el proveedor no priorizó porque no son su foco. Cada adaptación cuesta una licencia extra, un conector certificado o un desarrollo a medida del integrador.

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La consecuencia operativa es predecible: departamentos trabajando con sistemas independientes, exportaciones manuales y duplicación de información. El reportaje lo describe como un problema de «trazabilidad»; traducido a métricas de founder, es tiempo de equipo senior dedicado a reconciliar datos en vez de tomar decisiones. En banca, seguros, energía e industria, los más maduros digitalmente en España, la presión por integrar fuentes de datos dispersas es ya el cuello de botella número uno, según el director de Data & IA de Accenture en España, Alberto García Arrieta.

La personalización vuelve al centro de la modernización

Frente a ese límite, el software a medida recupera protagonismo. No como dogma, sino como respuesta a una pregunta concreta: ¿qué parte de mi operativa me diferencia del competidor y, por tanto, no puede vivir sobre una solución estándar? Esa parte es la candidata a ser plataforma propia, conectada vía APIs al resto del stack (CRM, ERP, logística, pagos).

El artículo subraya tres factores que hacen de este enfoque algo más que una moda: escalabilidad (absorber más volumen sin renegociar licencias), integración (conectar APIs con proveedores y sistemas logísticos) y seguridad (controlar datos sensibles sin depender de un proveedor genérico). En la práctica, lo que están haciendo las empresas avanzadas no es «tirar el SaaS», sino encapsularlo: usan la plataforma estándar para lo común y construyen capas específicas para lo que aporta margen o compliance.

La IA sale del piloto y entra en producción (con cifras)

El contexto global confirma la dirección. Según TechRepublic, el gasto empresarial en IA saltó de menos de 2.000 millones de dólares en 2023 a unos 37.000 millones en 2025, y el 78% de las organizaciones ya la usaba en 2024, frente al 55% del año anterior. Pero atención al dato incómodo: solo el 8,6% de las empresas tiene agentes de IA desplegados en producción, según una encuesta de Recon Analytics a más de 120.000 organizaciones entre marzo de 2025 y enero de 2026.

El resto sigue en lo que la industria llama pilot purgatory: pruebas aisladas que no escalan. ¿Por qué? El reportaje de ISDI identifica la causa con claridad: el 71% de las empresas europeas que consideraron usar IA y todavía no la utilizan señala la falta de conocimiento especializado como principal barrera, por delante de dudas legales o de privacidad. No es un problema de tecnología disponible, es un problema de capacidad interna para adoptarla.

En España, además, la desconexión es visible dentro de las propias organizaciones: el 90% de los directivos españoles cree que su plantilla está formada para la IA, pero solo el 52% de los empleados se siente preparado, según el informe Pulse of Change de Accenture recogido por El Periódico. Esa brecha entre percepción de liderazgo y realidad del equipo es, hoy, el mayor freno a la modernización.

Comprar antes que construir: lo que dice el mercado

Un matiz que el reportaje no aborda y que conviene tener en mente: en 2025, el 76% de las soluciones de IA desplegadas por empresas fueron compradas a terceros, no desarrolladas internamente, frente al 47% de 2024, según los datos recogidos por TechRepublic. El péndulo se movió con fuerza hacia el buy over build.

La lectura para un founder no es «olvídate del código propio», sino más bien: diseña tu arquitectura para absorber lo que compres mañana. Una plataforma a medida bien pensada no compite con el SaaS, sino que orquesta SaaS, modelos de IA y datos propios detrás de una capa común. Eso explica por qué la IA ya absorbe entre el 10% y el 15% del presupuesto tecnológico en muchas empresas, según Accenture: deja de ser una iniciativa y se integra en los grandes programas de transformación.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si estás construyendo un SaaS B2B o una solución vertical, el mensaje del mercado es claro: el cliente quiere resultados, no plataformas. Comprará lo que le resuelva el caso de uso concreto y le permita integrar lo que ya tiene. Aquí van tres acciones que puedes aplicar esta semana:

Audita los silos antes de comprar otra herramienta. Antes de evaluar un nuevo CRM o ERP, mapea durante una semana cuántas hojas de cálculo, exportaciones manuales y bases paralelas viven en cada área. El reporte de Diario Estrategia lo señala como paso previo obligatorio: sin diagnóstico, la nueva plataforma hereda las ineficiencias del proceso anterior.
Diseña una capa de integración desde el día uno. Tanto si vendes software como si lo compras, presupuesta APIs, webhooks o conectores certificables. La capacidad de «hablar» con el resto del stack es ya un requisito de compra, no un nice-to-have. El 60% de los líderes de IA cita la integración con sistemas legacy como su principal reto técnico, según TechRepublic; llegar a tu cliente con esa pieza resuelta te diferencia.
Capacita antes de desplegar. El desajuste entre lo que cree la dirección y lo que sabe el equipo es la causa número uno de proyectos IA que no escalan. Reserva entre el 5% y el 10% del presupuesto del proyecto a formación interna: sin ella, tu herramienta morirá en el cajón del pilot purgatory.