Agentes de IA: qué partes del software seguir pagando

🕒 Publicado en Zendoric: 5 de octubre de 2026 · 00:06
✨ Generado con IA · cómo se hace
El boletín plantea una idea central: los agentes de IA están separando el software empresarial en tres componentes que antes se vendían como un paquete único -los datos, la interfaz y los flujos de trabajo que convierten esa información en acción-.
Por Nate from Nate's Substack · 4 de octubre de 2026.
El boletín plantea una idea central: los agentes de IA están separando el software empresarial en tres componentes que antes se vendían como un paquete único -los datos, la interfaz y los flujos de trabajo que convierten esa información en acción-. Según el autor, las personas de cada equipo que ya usan IA están tomando, sin que la dirección lo note, decisiones de facto sobre qué datos importan, qué pasos de una aplicación se pueden saltar, qué flujos de trabajo siguen mereciendo confianza y qué agente debe encargarse de cada tarea. Su argumento es que buena parte de la estrategia de software de una compañía ya existe implícita en esas decisiones individuales, y que el equipo directivo tiene la tarea pendiente de salir a descubrirla.
La pieza invita a 'desmontar' lo que la empresa ha estado comprando. Una suscripción de software tradicional combina datos, una interfaz y las reglas de flujo que ejecutan el trabajo. Cuando un agente se vuelve competente en buscar, ordenar o actuar sobre esa información, el cliente tiene de pronto motivos para replantearse el paquete completo. Pero, advierte Nate, cada pieza tiene un futuro distinto: se puede dejar de usar la pantalla de una aplicación y seguir dependiendo de sus registros, sus reglas de aprobación y su ejecución; se puede construir un proceso de búsqueda propio y aun así necesitar los datos de un tercero; y se puede comprar un agente por ser excelente en una tarea concreta mientras se prefiere otro agente distinto para la siguiente.
Esto, según el autor, cambia la conversación de compra de software. Las empresas deben decidir qué capacidades seguir comprando a terceros, dónde invertir su propio esfuerzo de ingeniería y cuánta libertad quieren conservar para cuando llegue un modelo mejor. Del lado de quien vende, ya no basta con decir 'tenemos IA': hay que convencer al cliente de que la compañía seguirá mejorando su negocio a medida que cambien las herramientas subyacentes.
El briefing de esta semana se estructura en cuatro bloques, según el propio índice que incluye el correo:
1. Aprender lo que los equipos ya saben: qué preguntas hacer a las personas que ya usan agentes en el día a día, para que sus flujos de trabajo informen qué se estandariza y qué contratos se renuevan.
2. Decidir dónde compensa ser dueño del flujo de trabajo: cómo distinguir un proceso que merece construirse internamente -se menciona como ejemplo 'la búsqueda de candidatos de The Firm'- de otro, como la nómina, que conviene seguir comprando a un proveedor externo.
3. Dar a los compradores una razón para seguir pagando: qué deben demostrar los vendedores de software más allá de 'tenemos IA', usando como ejemplos a Salesforce y Crustdata.
4. Saber qué se puede cambiar realmente: qué partes de un flujo de trabajo con agentes son portables si se cambia de proveedor, y por qué ese coste de cambio condiciona qué mejoras puede adoptar realmente una empresa.
Nate explica que todo este análisis acompaña a un vídeo (enlazado en el post original) que desarrolla cómo los agentes afectan al valor del software, mientras que el texto del briefing se centra en las decisiones que se derivan de ello: qué aprender de los propios equipos, dónde construir una ventaja propia, y cómo deben posicionarse compradores y vendedores de cara a modelos que no dejan de mejorar.
El correo cierra con una mención a los beneficios de ser miembro del 'Executive Circle' de Nate's Substack, que incluye el acceso a estos briefings dominicales, a 'Nate's Library MCP' y a un chat privado de Slack para ejecutivos.
🔗 Relacionadas en Zendoric
- Por qué los agentes de IA fallan con confianza: no es el modelo ni el contexto, es la ingeniería de datos · 2026-07-24
- McKinsey: la adopción de IA agéntica se dispara, pero el ROI se estanca · 2026-09-04
- OpenAI lanza Presence, una plataforma para desplegar y gestionar agentes de voz y chat en empresas · 2026-07-24


