Red Hat construyó un negocio de $34 mil millones sobre Linux. IBM la compró. Lo que el acuerdo validó fue una hipótesis que se había mantenido durante cuatro décadas: que las empresas que extraían un enorme valor del código compartido seguirían financiando, por interés propio, los proyectos de los que dependían.
Esa hipótesis está ahora en entredicho. No porque alguien haya decidido dejar de financiar el código abierto. Porque la industria que más lo financió -el SaaS- está siendo desmantelada por la industria que más depende de él: la IA.
La predicción que llegó
Hace aproximadamente un año, escribí que los agentes de IA hiperpersonalizarían el software empresarial: que los equipos empresariales construirían sus propias herramientas, evitando los retrasos de TI y las plataformas SaaS de talla única. El argumento era sencillo: cuando la IA reduce los costes de desarrollo en un 70-90% y comprime los plazos de implantación de meses a horas, la ecuación construir versus comprar se invierte.
Esa predicción se materializó más rápido de lo esperado. El 30 de enero de 2026, Anthropic puso a la venta plugins de lugares de trabajo agénticos para Claude Cowork. En cinco días de cotización, aproximadamente $285.000 millones en valor de mercado se evaporaron de las acciones de software de aplicaciones. Durante el mes siguiente, Adobe, Microsoft, Salesforce, SAP, ServiceNow y Oracle se desprendieron de más de $730.000 millones combinados. Los operadores de Jefferies lo llamaron el “SaaSpocalypse”.”
Klarna ya había demostrado la plantilla: rescindir los contratos de Salesforce y Workday, sustituir las funciones por agentes de IA y ver cómo los ingresos por empleado pasaban de $400.000 a $700.000. Un director de tecnología sanitaria desplegó tres grandes plataformas internas - CRM, HRM y helpdesk - en 90 días. Un fundador envió un mensaje de texto a su inversor comunicándole que iba a sustituir a todo su equipo de atención al cliente por un agente de codificación de IA.
La decisión de construir frente a comprar se está decantando hacia la construcción. Pero todo el mundo se centra en la propia perturbación. Las consecuencias de segundo orden son peores.
La cadena de cuatro eslabones
El código abierto no se financia a través de donaciones. Se financia a sí mismo a través del trabajo corporativo. 84% de los commits del núcleo Linux proceden de desarrolladores corporativos de 1.780 organizaciones. La Fundación Linux genera $311 millones en ingresos anuales de más de 3.000 empresas miembro. MongoDB, Elastic, HashiCorp, Databricks: cada una de ellas construyó negocios multimillonarios sobre el código abierto y vertió ingenieros y capital de vuelta aguas arriba.
El modelo funcionó porque los incentivos se alinearon. Unos proyectos upstream sanos significaban unos negocios downstream sanos.
La IA está rompiendo esa alineación. En cuatro pasos secuenciales.
1. SaaS fue la columna vertebral financiera
Aproximadamente $7.700 millones fluyen anualmente de las organizaciones al código abierto, pero 86% de ello es mano de obra de empleados - mano de obra financiada por los ingresos del SaaS. Si se eliminan esos ingresos, la mano de obra sigue.
2. La IA está desmantelando el modelo SaaS
He aquí la paradoja fundamental: un CRM con agentes de IA reduce los usuarios necesarios de 20 a 2. Eso supone una caída de los ingresos de 90% a pesar de una mejora de la capacidad de 10x. Cuando las empresas pueden construir herramientas internas más rápido de lo que pueden negociar contratos empresariales, el modelo por asiento se derrumba. Y con él, el excedente que financiaba las contribuciones de código abierto.
3. Los proyectos de código abierto están cerrando las puertas
MongoDB pasó a las licencias restrictivas en 2018. Elastic le siguió en 2021. HashiCorp en 2023, engendrando la bifurcación OpenTofu. Redis en 2024, engendrando Valkey. Cada relicenciamiento allanó el camino para el siguiente. Mientras tanto, el volumen de preguntas de Stack Overflow se ha desplomado 76% desde el lanzamiento de ChatGPT. El Open Source Collective vio una caída de 20% en patrocinios corporativos en 2023. El sesenta por ciento de los mantenedores no reciben remuneración. El sesenta por ciento ha renunciado o se ha planteado renunciar.
4. El propio entrenamiento de la IA data se degrada
Un artículo publicado en 2024 en Nature (Shumailov et al.) demostró que los modelos entrenados con resultados generados por la IA experimentan un colapso del modelo: defectos irreversibles que se agravan a lo largo de las generaciones. La larga cola del código fuente abierto -pequeñas bibliotecas, proyectos de nicho, soluciones idiosincrásicas- es la diversidad data que hace que los modelos entrenados con código sean capaces de generalizar. Cuando esa cola se reduce, la IA se vuelve más tonta precisamente en las áreas en las que necesita ser más inteligente.
La cadena se cierra en un bucle: La IA necesita código abierto. La IA perturba el SaaS. La financiación del SaaS se seca. El código abierto se reduce. La formación en IA data se degrada. Y, finalmente, las herramientas internas creadas con IA dejan de ser mejores que los productos SaaS a los que sustituyen, lo que devuelve a las empresas a proveedores cuyos propios cimientos se han erosionado.
La señal ya es visible
Esto no es una proyección. Daniel Stenberg cerró la recompensa por fallos de cURL después de que los reports enviados por IA alcanzaran los 20% de envíos con sólo 5% de validez. Los mantenedores se están ahogando en lo que la comunidad llama “slop PRs”. Las pequeñas bibliotecas se están quedando inactivas porque los LLM generan funciones de utilidad equivalentes bajo demanda, eliminando a los usuarios que habrían contribuido con correcciones.
El código abierto se está bifurcando. Los proyectos masivos respaldados por empresas -Linux, Kubernetes, PyTorch- sobreviven. Las bibliotecas de nivel medio y las pequeñas permanecen silenciosamente inactivas. Esa larga cola es exactamente lo que da a la formación en IA data su amplitud. Su desaparición no es un riesgo futuro. Es la trayectoria actual.
Quién paga la factura
Meta es el caso atípico que confirma la regla. Llama se ha descargado más de 600 millones de veces en Hugging Face. PyTorch fue donado a la Fundación Linux. La lógica de Zuckerberg es transparente: mercantilizar la capa inferior, hacer crowdsourcing de I+D, establecer un valor por defecto del mismo modo que Linux se convirtió en el valor por defecto para los servidores. Interesado y correcto.
El resto de la industria de la IA no le ha seguido. Las empresas de IA recaudaron colectivamente más de $202 billones en 2025. Un estudio de la Harvard Business School valoró el software de código abierto del que dependen en $8,8 billones. Sus contribuciones financieras directas combinadas a esos proyectos de código abierto: probablemente menos de $50 millones al año.
Anthropic anunció una asociación de dos años por valor de $1,5 millones con la Python Software Foundation. TechCrunch lo llamó “cambio de sofá”. Es difícil discutir ese encuadre.
Los mecanismos emergentes - el Open Source Pledge que pide $2.000 por desarrollador al año, el Open Source Endowment targeting $100 millones en siete años, el Sovereign Tech Fund de Alemania que invertirá 23,5 millones de euros en 2024 - son reales, e insuficientes. Frente a un proyecto de $8,8 billones. He aquí lo que ambas partes parecen olvidar: el código abierto es la razón de ser de cualquiera de las dos industrias.
Todas las empresas de SaaS que se convirtieron en un negocio de miles de millones de dólares lo hicieron sobre marcos, databases y bibliotecas de código abierto. Dos desarrolladores en un garaje podían desafiar a un incumbente porque los bloques de construcción eran gratuitos. Ese acceso -no el capital riesgo, no el talento por sí solo- es lo que creó el mercado del SaaS. Es lo que permitió a una generación de emprendedores construir Salesforce, Elastic, Databricks y miles de otros sin pedir permiso a nadie primero.
Y los modelos de IA pueden escribir código hoy porque han aprendido de millones de repositorios de código abierto. Cada línea que genera Claude o Copilot tiene su origen en desarrolladores que compartieron su trabajo libremente. El estudio de Harvard lo dice claramente: 96% del software comercial incluye código fuente abierto. Sin él, las empresas pagarían 3,5 veces más por construir lo que construyen hoy.
Ambas industrias deben su existencia a los proyectos de código abierto. Ambas están ahora, a través de diferentes mecanismos, matándola de hambre. Mientras tanto, 60% de los mantenedores que lo mantienen todo unido no cobran. El 60% ha renunciado o se ha planteado renunciar. El mantenedor medio no remunerado dedica casi nueve horas a la semana, y cuando se agotan, la infraestructura crítica se queda a oscuras. Kubernetes retiró Ingress NGINX a finales de 2025 no porque estuviera obsoleto, sino porque las personas que lo mantenían por las noches y los fines de semana no podían seguir adelante.
No se trata de un problema que resuelva una sola parte. Las empresas de SaaS, que luchan por sobrevivir, no pueden financiar el código abierto como solían hacerlo. Los laboratorios de IA, con $202 mil millones de capital fresco, no han empezado de forma significativa. El único camino que no acaba en colapso es la colaboración: la inversión compartida y deliberada en la infraestructura de la que ambos dependen.
Red Hat comprendió esto hace cuarenta años. IBM pagó $34.000 millones por la prueba. El modelo funcionó porque las entidades que extraían valor de los proyectos de código abierto también financiaban los proyectos de código abierto. Es necesario reconstruir esa alineación, esta vez, con los laboratorios de SaaS y de IA en la mesa.
Si en lugar de eso eligen pelearse por las ruinas, los que pagarán no serán los ejecutivos ni los inversores. Será la próxima generación de desarrolladores y empresarios que habrán utilizado esos cimientos abiertos para construir lo que vendrá después, tal y como hicieron todas las generaciones anteriores.
Cuando dos reinos luchan por la misma tierra, es el suelo el que deja de producir.
