"Construir o comprar" se orienta cada vez más hacia "construir"

MMaximilian Schwarzmüller
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsBusiness News

Transcript

00:00:00Un debate que por supuesto nos afecta a todos los desarrolladores y que está ganando fuerza últimamente es si la mayoría de las empresas crearán la mayor parte de su software por su cuenta en el futuro o no.
00:00:15Y no es un debate nuevo; comenzó hace ya dos o tres años. Pero, lógicamente, a medida que los agentes de IA y los modelos subyacentes se vuelven cada vez más potentes, la pregunta cobra aún más importancia.
00:00:31Porque sí, diría sin duda que vemos a más personas —especialmente desarrolladores, como es obvio— creando su propio software.
00:00:44Por ejemplo, en mis empresas hemos reemplazado varios servicios de pago para gestión de proyectos, envío de correos y más por soluciones propias.
00:00:59Claro que yo soy desarrollador, así que me resulta fácil. Sin embargo, no lo hacía antes de la IA porque requería demasiado esfuerzo.
00:01:10Y la IA sin duda ha ayudado a lograr más cosas y abordar tareas más ambiciosas.
00:01:19Aun así, necesitas saber lo que haces. Aunque también puedes programar intuitivamente por “vibe coding” ciertos productos.
00:01:25Y para algunas herramientas de utilidad, eso es todo lo que necesitas. Por ejemplo, creé una pequeña herramienta para quitar fondos que uso en mis miniaturas para eliminar, bueno, ¿adivina qué?
00:01:36El fondo detrás de mi cara. Y la programé así, al vuelo, porque no me importaban los detalles.
00:01:42Si falla, me doy cuenta de que falla y lo arreglo sobre la marcha.
00:01:47Tampoco es una herramienta crítica en absoluto. Así que definitivamente puedes programar así ciertas herramientas.
00:01:53Y por supuesto, esto no se limita a mí; mucha gente puede hacerlo.
00:01:59Aun así, no necesariamente todo el mundo, porque ni de lejos todos conocen estas herramientas de agentes y de lo que son capaces.
00:02:09Pero sí, todos los desarrolladores o personas más con conocimientos técnicos pueden programar al vuelo ciertas herramientas.
00:02:17Sin embargo, hay ciertas herramientas donde no recomendaría programar de forma tan improvisada.
00:02:24Por ejemplo, una herramienta que envía correos electrónicos como un boletín masivo.
00:02:29Hay cosas que pueden salir mal y no quieres enviar spam a tu audiencia, hacer que se den de baja o dañar tu reputación de envío.
00:02:40Tampoco quieres que la mitad de los correos no se envíen.
00:02:45Y hay más cosas.
00:02:46Por ejemplo, tal vez olvidaste programar una función de cancelación de suscripción para que la gente se pueda dar de baja.
00:02:54Eso tampoco está muy bien.
00:02:56Hay más factores a considerar; es más complejo.
00:02:59E incluso si ignoramos esos problemas, enviar correos a gran escala requiere de mucho trabajo de fondo.
00:03:09Y empieza por saber cómo hacerlo, sabiendo que existen servicios como AWS SES que puedes usar.
00:03:15E incluso si lo sabes, configurar todo correctamente requiere más de un solo clic.
00:03:22Ahora bien, hay servicios que lo facilitan un poco, pero aun así exige cierto conocimiento técnico, diría yo.
00:03:28Y no es algo que cualquier pequeña empresa no técnica vaya a hacer rápidamente por su cuenta y le vaya a funcionar sin problemas.
00:03:36Y creo que este es un aspecto clave al reflexionar sobre esta cuestión.
00:03:42¿Qué tipo de software construirán las empresas por sí mismas en comparación con el que se comprará ahora y en el futuro?
00:03:52La complejidad de la tarea, por supuesto, juega un papel determinante.
00:03:58¿Qué puede salir mal y qué tan grave es si falla?
00:04:02A veces lees que programar software por diversión está muy bien, pero mantenerlo no.
00:04:08Y hay bastante de verdad en ello.
00:04:11Cuanto más importante es un software, más duele y más molesto resulta tener que mantenerlo, sobre todo si no tienes idea de lo que pasa por dentro.
00:04:22Por supuesto, las empresas más grandes también pueden asumir proyectos más ambiciosos.
00:04:26Tienen el personal.
00:04:27Tienen los agentes de IA.
00:04:28Tienen el conocimiento.
00:04:29Y por lo tanto pueden reemplazar ciertas herramientas que empresas menos técnicas o desarrolladores independientes no pueden sustituir.
00:04:39Pero en esas empresas grandes hay capas de software más difíciles de reemplazar por cumplimiento normativo o complejidad, como SAP o Salesforce, integradas tan profundamente que prefieres seguir pagando antes que cambiarlas.
00:05:02Puede que eso cambie en los próximos 10 años, pero no veo a todas esas grandes empresas reemplazando de golpe todo el software que utilizan.
00:05:15Lo que sí vemos a todos los niveles, ya sean grandes corporaciones o desarrolladores individuales, es que parte del software se está reemplazando.
00:05:24Y creo que sobre eso no hay duda alguna.
00:05:28Y sobre todo para los creadores independientes, si tu público objetivo eran otros desarrolladores, se está volviendo más difícil porque el tipo de software que vendías suele ser el que ahora se reemplaza.
00:05:43Aun así, puede haber barreras defensivas si tu servicio no trata solo del software, sino de datos valiosos difíciles de conseguir, o si es un negocio complejo a nivel legal o normativo.
00:06:00Ahí no estás pagando realmente por el software.
00:06:03Estás pagando por algo más.
00:06:04Y por lo tanto, resulta más difícil o imposible de reemplazar.
00:06:09Bueno, obviamente no imposible, pero sí mucho más difícil.
00:06:12Así que hay cierta protección allí.
00:06:14Si la ventaja era solo un software que resolvía un problema pequeño, ahora será más complicado.
00:06:22Y creo que ese es un cambio que ya estamos viendo con la IA y que se acelerará.
00:06:27Porque lo que hoy es posible para desarrolladores, pronto también lo será en cierta medida para otros negocios y personas comunes.
00:06:37No todo, por supuesto; el ejemplo del envío de correos con AWS seguirá fuera de su alcance, aunque con otros proveedores que lo faciliten, tal vez no lo esté en el futuro.
00:06:48Pero hay muchas herramientas de utilidad, pequeños gestores de proyectos y demás, donde creo que más empresas y personas desarrollarán su propio software de forma intuitiva.
00:07:02Hace un par de años, un servicio que generaba imágenes con IA, como retratos o caricaturas basadas en fotos que subías, habría funcionado bien.
00:07:17Esos servicios habrían funcionado bien hace uno o dos años, pero todo cambia muy rápido porque la gente común ahora tiene más formas de generar esas imágenes con IA desde sus teléfonos.
00:07:35Quizá porque está integrado en el sistema operativo o lo usan con su suscripción de ChatGPT; aunque la mayoría no paga, hay límites gratuitos y cada vez más gente pagará.
00:07:47Este es un buen ejemplo de un modelo de negocio que funcionaba de maravilla hace dos años y que ahora está bajo mucha presión.
00:07:57Y creo que veremos lo mismo en otros servicios y software, dependiendo simplemente de cuál sea tu ventaja competitiva.
00:08:04Nada de esto es una novedad impactante, lo sé, pero tiene implicaciones importantes para los desarrolladores que se deben analizar ahora mismo.
00:08:12Porque no solo nuestra profesión está cambiando al escribir menos código, sino que también cambia la forma en que revisamos código línea por línea.
00:08:24Es muy probable que no lo hagamos así en el futuro, por lo que todo cambia, pero también el lugar donde trabajas juega un rol clave.
00:08:31Y sé que hoy en día cuesta conseguir empleo, y tener trabajo es mejor que no tenerlo, obviamente.
00:08:37Pero si trabajas en una empresa que crea una de estas herramientas o software que parece estar en el lado reemplazable,
00:08:48eso es una señal de alerta, y no significa que debas renunciar de inmediato,
00:08:52sino que debes ser cauteloso con la planificación de tu futuro, por así decirlo, porque esto se acelerará.
00:09:01Y creo firmemente que siempre habrá, en los próximos 10 años —difícil de saber hoy en día—,
00:09:10software que la gente no creará por sí misma porque es demasiado crítico, complejo o porque el valor no está en el software.
00:09:20Pero habrá muchos casos en los que empresas y personas crearán sus propias herramientas y software de forma intuitiva,
00:09:30o usarán sus conocimientos de desarrollo actuales para reemplazar el software por el que antes pagaban.
00:09:39Así que sí, creo que es una tendencia que se acelera, lo que significa que independizarse
00:09:48creando soluciones SaaS es hoy mucho más difícil que hace unos años,
00:09:54porque realmente debes pensar en qué puedes vender que ofrezca un beneficio real.
00:10:00Y eso es definitivamente más complicado de lo que solía ser, diría yo.

Key Takeaway

La IA impulsa la creación de software propio para tareas simples o de gestión interna, desplazando al SaaS tradicional de utilidad pequeña hacia modelos con barreras defensivas basadas en datos o complejidad legal.

Highlights

  • Los agentes de IA permiten reemplazar herramientas de pago como gestores de proyectos o plataformas de correo por soluciones internas hechas a medida.

  • Herramientas simples como eliminadores de fondo para miniaturas se construyen al vuelo sin preocuparse por la arquitectura o fallos ocasionales.

  • Servicios complejos como el envío masivo de correos exigen configuraciones como AWS SES, gestión de reputación y sistemas anti-spam que evitan el reemplazo improvisado.

  • Sistemas empresariales profundamente integrados como SAP o Salesforce mantienen su lugar debido a normativas, cumplimiento legal y fricción de cambio.

  • El software cuyo valor radica únicamente en resolver un problema técnico menor pierde viabilidad frente al software respaldado por datos valiosos o barreras legales.

Timeline

El cambio de paradigma impulsado por agentes de IA

  • El avance de los modelos de IA aceleró la transición hacia el desarrollo de software interno.
  • Múltiples servicios de suscripción para gestión de proyectos o envío de correos sufren reemplazo directo por código propio.
  • La programación intuitiva permite crear utilidades sencillas como quitafondos de imágenes sin requerir mantenimiento riguroso.

El debate entre construir o comprar software cambió de escala con los agentes de IA. Tareas que requerían demasiado esfuerzo técnico ahora se ejecutan de forma inmediata. Herramientas secundarias para flujos de trabajo diarios se crean al vuelo, aceptando fallos menores que se corrigen sobre la marcha sin afectar la operación central.

Límites técnicos y riesgos de sustitución

  • Sistemas críticos como el envío masivo de boletines conllevan riesgos de spam, pérdida de reputación de dominio y fallos de entrega.
  • La infraestructura subyacente de plataformas como AWS SES requiere conocimientos técnicos que van más allá de un solo clic.
  • El mantenimiento continuo de código interno genera fricción a medida que aumenta la importancia del sistema.

Existen barreras claras para la creación improvisada de herramientas. La gestión de listas de correo exige funciones de cancelación de suscripción y configuraciones de servidor precisas para evitar el bloqueo de dominios. El costo de mantener software aumenta si los usuarios desconocen la arquitectura interna del código generado.

Diferencias de adopción entre grandes empresas y desarrolladores

  • Las corporaciones poseen personal e infraestructura para reemplazar software secundario, pero mantienen plataformas centrales.
  • Sistemas como SAP o Salesforce permanecen intactos debido a su alta integración y exigencias de cumplimiento normativo.
  • Las barreras defensivas del software moderno dependen de datos exclusivos y complejidad legal más que del código en sí.

Grandes organizaciones asumen proyectos ambiciosos con agentes de IA para eliminar suscripciones menores. Sin embargo, las capas de software sujetas a regulaciones estrictas resultan demasiado costosas de sustituir. Los desarrolladores independientes que venden a otros programadores pierden mercado si su solución no ofrece datos difíciles de obtener o cobertura legal.

Evolución de modelos de negocio y el mercado de desarrolladores

  • Servicios independientes como generadores de retratos con IA perdieron viabilidad tras la integración de estas funciones en sistemas operativos y suscripciones de ChatGPT.
  • El trabajo del desarrollador migra de la escritura de código línea por línea hacia la evaluación estratégica de la arquitectura.
  • Trabajar en empresas que producen software fácilmente reemplazable representa un riesgo laboral a mediano plazo.

Las herramientas de utilidad generalizada quedan absorvidas por funciones nativas o herramientas de acceso masivo. Lanzar un SaaS rentable requiere identificar ventajas competitivas reales que vayan más allá de resolver un problema pequeño. La automatización de tareas exige cautela al planificar la carrera profesional y la creación de nuevos productos.

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