Por Canuto  

El CEO de Bitwave sostiene que las empresas podrían comenzar a desinvertir de forma significativa en productos tradicionales de ERP y CRM en un plazo de entre seis meses y dos años.
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  • Patrick White, CEO de Bitwave, afirmó que la gobernanza y los controles siguen siendo el principal obstáculo para adoptar agentes de IA en sistemas críticos.
  • El ejecutivo estimó que grandes empresas podrían reemplazar partes sustanciales de sus plataformas ERP con código agéntico para reducir costos.
  • La predicción contrasta con análisis que advierten que la disrupción del software empresarial podría desarrollarse durante varios años.

 

La discusión sobre el impacto de la inteligencia artificial en el software empresarial dejó de centrarse únicamente en la capacidad técnica de los modelos y comenzó a trasladarse hacia una pregunta más incómoda: cuándo las compañías estarán dispuestas a confiarles procesos críticos. Patrick White, CEO de Bitwave, considera que ese cambio podría producir movimientos significativos mucho antes de lo que anticipan varios analistas de Wall Street, aunque reconoce que todavía existen barreras importantes de control y supervisión.

Durante la cumbre Fintech on the Seas, organizada por BVI Finance, White planteó que las empresas podrían comenzar a desinvertir en productos tradicionales de planificación de recursos empresariales, conocidos como ERP, dentro de un plazo de seis meses a dos años. Su pronóstico no implica necesariamente que el software corporativo desaparezca de inmediato, sino que partes relevantes de sus funciones podrían migrar hacia agentes de IA capaces de ejecutar tareas mediante código y reglas diseñadas para cada organización, detalla Yahoo Finance.

La cuenta regresiva para el software corporativo

Los agentes de IA son sistemas capaces de recibir objetivos, consultar información, tomar decisiones dentro de ciertos límites y ejecutar acciones en nombre de un usuario o una empresa. En teoría, podrían realizar procesos que hoy dependen de plataformas especializadas, desde conciliaciones contables hasta compras, reportes internos y administración de relaciones con clientes, pero su adopción en compañías grandes exige algo más que una demostración funcional.

Una empresa que gestiona cientos de miles de millones de dólares necesita garantías sobre seguridad, trazabilidad, cumplimiento y responsabilidad operativa. Esa exigencia marca una diferencia frente a un consumidor que puede cancelar una suscripción de presupuesto y conectar un agente experimental para realizar una tarea similar, porque un error en un sistema corporativo puede afectar libros contables, cadenas de suministro, nóminas y decisiones financieras.

White coincidió con esa objeción cuando se le planteó el contraste entre una aplicación de pagos sustituida por un agente construido internamente y una firma como BlackRock, que requiere estándares superiores a los de un proyecto desarrollado informalmente. El CEO de Bitwave respondió que esa cautela es válida en el presente, pero advirtió que no representa una postura permanente para las grandes organizaciones.

“Sí, absolutamente, cien por ciento, pero esa no es una postura para siempre”, afirmó White, según el reporte de TheStreet publicado a través de Yahoo Finance. A su juicio, el incentivo económico de reemplazar una porción de plataformas empresariales costosas podría acelerar la transición tan pronto como las herramientas de IA ofrezcan controles suficientemente sólidos y auditables.

El obstáculo no es el rendimiento, sino la gobernanza

En la actualidad, la principal limitación para desplegar agentes en funciones críticas no sería el rendimiento de los modelos, sino la falta de un marco convincente para gobernar sus decisiones. Las empresas necesitan saber qué instrucciones siguió un agente, qué datos consultó, por qué eligió una acción determinada y quién puede revisar o revertir sus resultados.

“Hoy, todavía es arriesgado”, dijo White, quien añadió que el sector aún no cuenta con un lenguaje suficientemente desarrollado para describir las garantías y los controles alrededor de estos sistemas. La declaración resulta relevante porque los directores financieros difícilmente retirarían un sistema de registro central mientras no puedan demostrar ante auditores, reguladores y accionistas que la alternativa automatizada mantiene niveles comparables de confiabilidad.

El ERP ocupa una posición especialmente sensible dentro de las compañías grandes, ya que integra contabilidad, adquisiciones, nóminas y operaciones de la cadena de suministro. SAP, el grupo de software alemán, es uno de los principales vendedores de este tipo de plataformas, cuyos contratos suelen extenderse durante años y acumular costos de ocho o nueve cifras a lo largo de su vida útil.

Esa duración contractual suele considerarse una barrera defensiva para los proveedores, porque cambiar de plataforma implica migrar datos, capacitar empleados y modificar procesos internos. White interpreta el mismo arraigo de otra manera: cuanto más dinero paga una empresa por un sistema, mayor es el ahorro potencial si puede reemplazar una parte relevante de sus funciones sin sacrificar controles ni continuidad operativa.

El incentivo económico detrás de la migración

“Si tienes un acuerdo de nueve cifras con SAP y has estado pagando a SAP cientos de millones de dólares, te tomará un poco más de tiempo sentirte cómodo dejándolo”, explicó White. Sin embargo, sostuvo que esas mismas compañías podrían ser las primeras en actuar si el código agéntico consigue reemplazar partes sustanciales de sus plataformas, debido al tamaño de la oportunidad de ahorro.

La lógica de White no supone que una empresa abandone toda su infraestructura tecnológica de un día para otro. El escenario más probable descrito en sus declaraciones es una sustitución gradual de módulos o procesos, en la que los agentes se encarguen inicialmente de tareas delimitadas mientras los sistemas tradicionales conservan funciones de registro, autorización y cumplimiento.

Ese modelo híbrido podría modificar la economía del software empresarial incluso antes de que ocurra un reemplazo completo. Si una compañía reduce el número de módulos que necesita contratar o utiliza agentes internos para ejecutar tareas que antes requerían licencias adicionales, los proveedores tradicionales enfrentarían presión sobre sus ingresos, sus márgenes y la renovación de contratos.

El plazo anticipado por el CEO de Bitwave es de seis meses, un año o dos años como máximo para que las empresas realicen movimientos muy significativos hacia la desinversión de productos tradicionales de ERP y CRM. La afirmación es una previsión de un ejecutivo del sector, no una confirmación de que ese proceso ya se haya producido de forma generalizada, por lo que su validez dependerá de la evolución de los controles y de las decisiones de los clientes corporativos.

Una visión más rápida que la de Wall Street

La estimación de White comprime los tiempos frente a análisis que advierten que la disrupción del software empresarial podría desarrollarse durante varios años. En un comentario sobre el mercado, JPMorgan describió una venta generalizada de acciones de software pese a la existencia de ganadores potenciales de largo plazo vinculados con la IA, una señal de que los inversores aún debaten la velocidad y el alcance del cambio.

Ambas perspectivas no son completamente incompatibles, porque hablan de etapas distintas de una misma transformación. White se refiere a movimientos relevantes de desinversión en productos tradicionales, mientras que los análisis más cautelosos apuntan a un reemplazo agéntico completo, una transición mucho más exigente desde el punto de vista operativo, financiero y regulatorio.

Los próximos años serán una referencia para observar el desempeño de las empresas de software. Si los clientes comienzan a reducir licencias, renegociar contratos o construir agentes capaces de asumir procesos centrales, el mercado podría revisar rápidamente las valoraciones de los proveedores tradicionales.

Por el contrario, si la falta de auditabilidad, responsabilidad y controles frena los proyectos piloto, los contratos de ERP podrían conservar su importancia durante más tiempo. En ese caso, la IA serviría primero como una capa adicional sobre las plataformas existentes, en lugar de convertirse en un sustituto directo de los sistemas que actualmente funcionan como registro principal.

El papel de las Islas Vírgenes Británicas

La conversación tuvo lugar en Fintech on the Seas, la cumbre insignia de las Islas Vírgenes Británicas, celebrada en Oil Nut Bay y en la isla Necker, asociada con Richard Branson. La edición de 2026 se diseñó alrededor de la convergencia entre inteligencia artificial y activos digitales, un enfoque que conecta la discusión sobre automatización empresarial con el desarrollo de nuevos instrumentos financieros.

Los organizadores han presentado al territorio como un posible punto de encuentro para esa convergencia tecnológica. Según los datos citados en la información de origen, a junio las Islas Vírgenes Británicas representaban más de 10% del mercado global de bonos del Tesoro estadounidense tokenizados, valorado en casi USD 16.000 millones, además de USD 1.200 millones en stablecoins.

La tokenización de bonos del Tesoro consiste en representar digitalmente instrumentos financieros tradicionales mediante registros basados en blockchain. Las stablecoins, por su parte, son activos digitales diseñados para mantener un valor relativamente estable frente a una moneda o referencia determinada, aunque su funcionamiento, respaldo y riesgos dependen de cada proyecto y del marco regulatorio aplicable.

El territorio también ha expresado su intención de ayudar a construir un bloque caribeño de reglas para los activos digitales. Ese objetivo añade una dimensión regulatoria a la conversación, porque la adopción de agentes de IA y la expansión de instrumentos tokenizados requieren normas capaces de definir responsabilidades, estándares de transparencia y mecanismos de supervisión.

Qué deberían observar los inversores

La tesis de White combina una amenaza tecnológica con un argumento financiero: el software empresarial podría conservar su posición mientras los costos de cambio sean demasiado altos, pero esa protección se debilitaría si los agentes ofrecen ahorros considerables con controles verificables. Para los inversores, la señal no estaría únicamente en el lanzamiento de nuevos productos de IA, sino en la conducta de los grandes clientes y en la evolución de sus presupuestos tecnológicos.

Entre los indicadores relevantes estarían las renegociaciones de contratos, la reducción de módulos contratados, el crecimiento de herramientas internas y la capacidad de los proveedores para integrar agentes sin canibalizar completamente sus ingresos. También será importante distinguir entre proyectos piloto y migraciones de producción, ya que una prueba de concepto puede demostrar capacidad técnica sin probar que el sistema resiste auditorías, incidentes y exigencias regulatorias.

El debate puede repercutir en empresas de ERP, CRM y otros segmentos del software empresarial, aunque la información disponible no identifica compañías específicas que ya hayan decidido abandonar esas plataformas. Por eso, cualquier reacción del mercado basada únicamente en la predicción de un ejecutivo podría exagerar tanto la velocidad del cambio como el daño potencial para los proveedores establecidos.

Antes de que los agentes sustituyan sistemas críticos, las empresas deberán resolver cómo auditar sus decisiones, limitar sus permisos, explicar sus resultados y asignar responsabilidades cuando una automatización falle.

El futuro del software empresarial dependerá menos de si la IA puede realizar una tarea aislada que de si las compañías confían en ella para sostener operaciones completas. Si la gobernanza alcanza al incentivo económico, la cuenta regresiva de White podría acelerarse; si no, el ERP seguirá siendo el sistema central mientras la IA trabaja a su alrededor.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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