Red Hat construyó un negocio de 34 000 millones de dólares basado en Linux. IBM lo compró. Lo que el acuerdo confirmó fue una hipótesis que se había mantenido durante cuatro décadas: que las empresas que obtenían un enorme valor del código compartido seguirían financiando, en su propio interés, los proyectos de los que dependían.

Esa hipótesis se ve ahora puesta a prueba. No porque alguien haya decidido dejar de financiar el código abierto, sino porque el sector que más lo financiaba —el SaaS— está siendo desmantelado por el sector que más depende de él: AI.

La predicción que llegó

Hace aproximadamente un año, escribí que AI hiperapersonalizarían el software empresarial, es decir, que los equipos de las empresas crearían sus propias herramientas, evitando así los retrasos de los departamentos de TI y las plataformas SaaS «talla única». El argumento era sencillo: cuando AI los costes de desarrollo entre un 70 % y un 90 % y acorte los plazos de implementación de meses a horas, la ecuación «crear frente a comprar» se invertirá.

Esa predicción se hizo realidad antes de lo esperado. El 30 de enero de 2026, Anthropic lanzó unos complementos de trabajo colaborativo para Claude Cowork. En cinco días hábiles, las acciones de las empresas de software de aplicaciones perdieron aproximadamente 285 000 millones de dólares en valor de mercado. Durante el mes siguiente, Adobe, Microsoft, Salesforce, SAP, ServiceNow y Oracle perdieron en conjunto más de 730 000 millones de dólares. Los operadores de Jefferies lo bautizaron como el «SaaSpocalypse».

Klarna ya había puesto en práctica el modelo: rescindir los contratos con Salesforce y Workday, sustituir las funciones por AI y ver cómo los ingresos por empleado pasaban de 400 000 a 700 000 dólares. El director técnico de una empresa del sector sanitario implementó tres plataformas internas principales —CRM, HRM y servicio de asistencia— en 90 días. Un fundador envió un mensaje de texto a su inversor para comunicarle que iba a sustituir a todo su equipo de atención al cliente por un agente AI .

La decisión entre desarrollar o comprar se está inclinando hacia el desarrollo. Pero todo el mundo se centra en la propia disrupción. Las consecuencias de segundo orden son peores.

La cadena de cuatro eslabones

El software libre no se financia a través de donaciones, sino mediante el trabajo de las empresas. El 84 % de las modificaciones del núcleo de Linux provienen de desarrolladores de empresas pertenecientes a 1.780 organizaciones. La Fundación Linux genera unos ingresos anuales de 311 millones de dólares procedentes de más de 3.000 empresas afiliadas. MongoDB, Elastic, HashiCorp, Databricks: todas ellas han construido negocios valorados en miles de millones de dólares sobre la base del software libre y han reinvertido ingenieros y capital en la comunidad de desarrollo.

El modelo funcionó porque los incentivos estaban alineados. La solidez de los proyectos en las fases iniciales se traducía en la solidez de las empresas en las fases posteriores.

AI rompiendo esa alineación. En cuatro pasos consecutivos.

1. El SaaS fue el pilar financiero

Cada año, las organizaciones destinan aproximadamente 7.700 millones de dólares al software de código abierto, pero el 86 % de esa cantidad corresponde a la mano de obra de los empleados, financiada con los ingresos del SaaS. Si se eliminan esos ingresos, la mano de obra desaparece.

2. AI desmantelando el modelo SaaS

He aquí la paradoja fundamental: un CRM con AI reduce el número de usuarios necesarios de 20 a 2. Esto supone una caída de los ingresos del 90 %, a pesar de que la capacidad se ha multiplicado por diez. Cuando las empresas pueden desarrollar herramientas internas más rápido de lo que tardan en negociar contratos corporativos, el modelo de pago por usuario se derrumba. Y con él, el excedente que financiaba las contribuciones al código abierto.

3. Los proyectos de código abierto están cerrando sus puertas

MongoDB adoptó una licencia restrictiva en 2018. Elastic hizo lo propio en 2021. HashiCorp, en 2023, lo que dio lugar a la bifurcación OpenTofu. Redis, en 2024, lo que dio lugar a Valkey. Cada cambio de licencia allanó el camino para el siguiente. Mientras tanto, el volumen de preguntas en Stack Overflow se ha desplomado un 76 % desde el lanzamiento de ChatGPT. The Open Source Collective registró una caída del 20 % en los patrocinios corporativos en 2023. El 60 % de los mantenedores no reciben remuneración. El 60 % ha dejado el proyecto o ha considerado dejarlo.

4. data de entrenamiento AI data

Un artículo publicado en 2024 en *Nature* (Shumailov et al.) demostró que los modelos entrenados con resultados AI sufren un «colapso del modelo»: defectos irreversibles que se acumulan a lo largo de las generaciones. La «cola larga» del código abierto —pequeñas bibliotecas, proyectos especializados, soluciones peculiares— es la data que permite a los modelos entrenados con código ser capaces de generalizar. Cuando esa cola se reduce, AI más torpe precisamente en aquellas áreas en las que necesita ser más inteligente.
La cadena se cierra en un bucle: AI el código abierto. AI el SaaS. La financiación del SaaS se agota. El código abierto se reduce. data AI data . Y, finalmente, las herramientas internas AI dejan de ser mejores que los productos SaaS a los que sustituyeron, lo que hace que las empresas vuelvan a los proveedores cuyos propios cimientos se han erosionado.

La señal ya es visible

Esto no es una especulación. Daniel Stenberg cerró el programa de recompensas por errores de cURL después de que reports AI reports el 20 % del total de envíos, con solo un 5 % de validez. Los mantenedores se ven desbordados por lo que la comunidad denomina «PR basura». Las bibliotecas pequeñas están quedando inactivas porque los modelos de lenguaje grande (LLM) generan funciones de utilidad equivalentes bajo demanda, lo que elimina a los usuarios que habrían aportado correcciones.
El código abierto se está bifurcando. Los proyectos masivos respaldados por empresas —Linux, Kubernetes, PyTorch— sobreviven. Las bibliotecas medianas y pequeñas caen silenciosamente en desuso. Esa «cola larga» es precisamente lo que da amplitud data AI . Su desaparición no es un riesgo futuro. Es la trayectoria actual.

¿Quién paga la cuenta?

Meta es la excepción que confirma la regla. Llama se ha descargado más de 600 millones de veces en Hugging Face. PyTorch fue cedido a la Fundación Linux. La lógica de Zuckerberg es clara: convertir en un producto básico la capa que está por debajo, externalizar la I+D y establecer un estándar por defecto, del mismo modo que Linux se convirtió en el estándar para los servidores. Interesado, pero acertado.

El resto del AI no ha seguido su ejemplo. AI recaudaron en conjunto más de 202 000 millones de dólares en 2025. Un estudio de la Harvard Business School valoró el software de código abierto del que dependen en 8,8 billones de dólares. Sus contribuciones financieras directas combinadas a esos proyectos de código abierto: probablemente menos de 50 millones de dólares al año.

Anthropic anunció una colaboración de dos años por valor de 1,5 millones de dólares con la Python Software Foundation. TechCrunch lo calificó de «calderilla». Es difícil rebatir esa descripción.

Los mecanismos que están surgiendo —el «Open Source Pledge», que solicita 2000 dólares anuales por desarrollador; el «Open Source Endowment», targeting millones targeting en siete años; y el «Sovereign Tech Fund» alemán, que invertirá 23,5 millones de euros en 2024— son reales, pero insuficientes. Frente a proyectos por valor de 8,8 billones de dólares. Esto es lo que ambas partes parecen olvidar: el código abierto es la razón por la que existe cualquiera de estas industrias.

Todas Compañia de SaaS Compañia han alcanzado un valor de mil millones de dólares lo han hecho gracias a marcos, bases de datos y bibliotecas de código abierto. Dos desarrolladores en un garaje podían plantar cara a una empresa consolidada porque los componentes básicos eran gratuitos. Ese acceso —y no el capital riesgo, ni el talento por sí solo— es lo que creó el mercado del SaaS. Es lo que permitió a una generación de emprendedores crear Salesforce, Elastic, Databricks y miles de otras empresas sin tener que pedir permiso a nadie primero.

Y AI pueden escribir código hoy en día porque han aprendido de millones de repositorios de código abierto. Cada línea que generan Claude o Copilot se remonta a desarrolladores que compartieron su trabajo de forma gratuita. El estudio de Harvard lo deja claro: el 96 % del software comercial incluye código abierto. Sin él, las empresas tendrían que pagar 3,5 veces más para crear lo que crean hoy en día.

Ambos sectores deben su existencia a los proyectos de código abierto. Ahora, ambos, a través de diferentes mecanismos, los están asfixiando. Mientras tanto, el 60 % de los mantenedores que lo mantienen todo en marcha no reciben remuneración alguna. El 60 % ha dejado el proyecto o ha pensado en hacerlo. El mantenedor no remunerado medio 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 fuera obsoleto, sino porque las personas que lo mantenían por las noches y los fines de semana no podían seguir adelante.

Este no es un problema que una sola parte pueda resolver por sí sola. Las empresas de SaaS, que luchan por sobrevivir, ya no pueden financiar el código abierto como solían hacerlo. AI , que cuentan con 202 000 millones de dólares en capital fresco, aún no han puesto en marcha ninguna iniciativa significativa. El único camino que no conduce al colapso es la colaboración: una inversión conjunta y deliberada en la infraestructura de la que ambos dependen.

Red Hat ya lo entendió hace cuarenta años. IBM pagó 34 000 millones de dólares para demostrarlo. El modelo funcionó porque las entidades que obtenían valor de los proyectos de código abierto también los financiaban. Es necesario restablecer esa sinergia, esta vez contando con la participación tanto de AI de SaaS como de AI .

Si, por el contrario, deciden pelearse por las ruinas, quienes pagarán las consecuencias no serán los ejecutivos ni los inversores. Será la próxima generación de desarrolladores y emprendedores quienes habrán utilizado esa base abierta para construir lo que vendrá después, tal y como hicieron todas las generaciones anteriores.

Cuando dos reinos se disputan las mismas tierras, es la tierra la que deja de producir.