Las herramientas de codificación agéntica han pasado de ser una historia de productividad a ser una historia de compras. En la encuesta State of AI 2026 de McKinsey, publicada el 25 de agosto, casi un tercio de las organizaciones afirmó haber decidido no comprar al menos un producto o función de software porque podía construir esa funcionalidad internamente. La cifra exacta es del 32 por ciento, extraída de 1.719 respuestas en 97 países recogidas entre el 4 de mayo y el 8 de junio.
No se trata de un pronóstico sobre lo que la IA podría hacerle al mercado del software. Es un recuento de decisiones ya tomadas, por personas que tenían una orden de compra delante y no la firmaron.
Qué preguntó realmente la encuesta
La formulación importa, porque la cifra se ha repetido de manera imprecisa. El informe de McKinsey señala que los agentes de codificación están animando a las empresas a construir su propio software en lugar de comprarlo, y que casi un tercio de los encuestados indica que su organización decidió no adquirir al menos un producto o función de software porque pudo construir la funcionalidad internamente con herramientas de codificación agéntica.
La unidad es un producto o función, al menos una vez. Como observó Digital Applied en su análisis, una empresa que construyó un único panel de informes en lugar de comprar una licencia por puesto cuenta igual que otra que sustituyó su plataforma de clientes. El informe no ofrece una cifra del año anterior, así que todavía no hay una línea de tendencia, solo un nivel.
Tampoco se hicieron las preguntas siguientes: si la sustitución llegó a producción, si superó una auditoría o si sigue funcionando un año después. Es una limitación real y conviene tenerla presente antes de tratar el 32 por ciento como un veredicto sobre la industria del software.
El reparto por sector se explica solo
El desglose sectorial es la parte más útil del hallazgo, porque coincide casi exactamente con quién tiene capacidad de ingeniería y quién soporta riesgo regulatorio. Las empresas tecnológicas encabezan con el 41 por ciento. Sanidad sigue con el 39, servicios profesionales y energía con el 38, entidades financieras con el 36, medios y telecomunicaciones con el 34 y farmacéuticas con el 33.
En el otro extremo, seguros se sitúa en el 19 por ciento y el sector público y social en el 17. La brecha no es de talento técnico. Esos compradores están adquiriendo evidencia de auditoría, responsabilidad del proveedor y alguien a quien reclamar, y un agente de codificación no aporta nada de eso. Un comprador regulado que construye internamente sigue teniendo que producir los mismos artefactos de cumplimiento, ahora sin un proveedor que los produzca.
La escala se mueve en la misma dirección. Entre las organizaciones con más de 1.000 millones de dólares de ingresos, el 40 por ciento ya escala agentes de IA en al menos una función de negocio, frente al 27 por ciento de un año antes. Alrededor de dos de cada diez organizaciones escalan agentes de codificación, y la cifra sube al 31 por ciento en las empresas más grandes.
La construcción subió y el beneficio no
La cifra complementaria es la que debería moderar el entusiasmo. La proporción de organizaciones que atribuye algún impacto en el beneficio antes de intereses e impuestos a la IA es del 37 por ciento, que McKinsey describe como esencialmente igual a la del año pasado. Los high performers, definidos como organizaciones que atribuyen al menos el 5 por ciento del EBIT a la IA y califican el impacto de significativo, siguen estables en torno al 6 por ciento de los encuestados.
Así que un tercio del mercado renunció a una compra y la cuenta de resultados no se enteró. Caben dos lecturas, y probablemente ambas sean en parte ciertas. Una licencia evitada en el segundo trimestre aparece en la cuenta de resultados a lo largo de años, no de semanas. Y la licencia a menudo no era la parte cara: una de cada cinco organizaciones afirma que los costes operativos de la IA, incluido el gasto en tokens, ya limitan cuánta tecnología usan, y los high performers reportan restricciones de coste en agentes de codificación unas tres veces más a menudo que el resto, porque son quienes más los usan.
El patrón que separa al 6 por ciento del resto no es el instrumental. El propio relato de McKinsey es que los high performers persiguen crecimiento junto con eficiencia, rediseñan de raíz los flujos de trabajo en torno a la IA en lugar de insertar IA en los existentes, y tienen el doble de probabilidad de contar con líderes visiblemente comprometidos con el trabajo.
Una segunda encuesta dice lo mismo
McKinsey no es la única que lo ha detectado. El informe Build vs Buy 2026 de Retool, basado en 817 clientes y desarrolladores consultados a finales de 2025, halló que el 35 por ciento de los equipos ya había sustituido al menos una herramienta SaaS por un desarrollo propio, y que el 78 por ciento esperaba construir más herramientas internas este año. Las categorías expuestas son las previsibles: la automatización de flujos encabezó con el 35 por ciento, las herramientas administrativas internas con el 33 y las de inteligencia de negocio con el 29.
El detalle que más importa para la forma de este cambio es quién construye. Retool halló que el 60 por ciento de quienes construyen había creado software fuera de la supervisión de TI en el último año, y una cuarta parte dijo hacerlo con frecuencia. Poco más de un tercio de los encuestados eran ingenieros de software; el resto procedía de operaciones, producto, datos, marketing, finanzas y análisis de negocio. La cobertura de Startup Fortune planteó la consecuencia comercial sin rodeos: la amenaza para un proveedor no es perder un contrato frente a un rival, es perder la siguiente renovación frente al propio equipo del cliente.
El coste que llega después del ahorro
Quienquiera que lo construya, alguien lo mantiene. Esa es la parte que el 32 por ciento no captura, y es donde aterriza el coste de operación. The Daily Brief señaló que la licencia evitada es un ahorro de una línea mientras que la sustitución es una obligación continua: alojamiento, monitorización, parcheado de seguridad, la persona que entiende el sistema y el gasto en tokens del agente que sigue modificándolo.
Lieven Van der Veken, socio sénior de McKinsey, describió el cambio como un cambio de postura y no como una jugada de costes, señalando que las organizaciones que se mueven más rápido están siendo más deliberadas sobre dónde comprar, dónde construir y dónde desarrollar suficiente capacidad interna. Es una lectura más defendible de los datos que la que probablemente se ofrezca en una reunión de renovación, según la cual la licencia cuesta mucho y un agente puede construirla en un sprint.
La prueba honesta para cualquier equipo no es si el agente puede producir una primera versión funcional. Casi siempre puede. La prueba es si el equipo podrá seguir manteniendo ese sistema dentro de dieciocho meses, cuando la persona que lo generó mediante prompts se haya ido y el requisito haya cambiado dos veces.
Por qué sigue siendo una buena noticia para equipos pequeños
Desde una perspectiva de democratización tecnológica, la cifra más interesante no es el 32 por ciento sino el 60. La mayoría de quienes construían software interno en la encuesta de Retool lo hacía fuera de TI, y la mayor parte no eran ingenieros. Una capacidad que antes exigía una partida presupuestaria y un proceso de contratación ahora está en manos de un responsable de operaciones capaz de describir lo que necesita. En MW3.biz consideramos que ese es el cambio más duradero de estos datos, y que un acceso más amplio a la construcción es la respuesta a la mayoría de las preocupaciones planteadas al respecto. Un equipo de tres personas puede ahora servirse a sí mismo de formas que antes requerían dinero o permiso.
La cautela es igual de real, y no tiene que ver con la capacidad. Es que una herramienta interna sin mantenimiento es un pasivo disfrazado de ahorro, y que un equipo pequeño sufre ese fallo con más fuerza que uno grande. La disciplina que hace que esto funcione a cualquier escala es la misma que muestran los high performers: rediseñar el flujo de trabajo, decidir deliberadamente qué merece la pena poseer y calcular el coste de operación antes de cancelar la licencia, no después.
Leído junto a nuestra cobertura anterior sobre cómo un modelo abierto de programación mejoró seis veces sin nuevo preentrenamiento, la dirección es coherente. La capacidad sigue llegando más rápido y más barata que los hábitos organizativos que la rodean. Las organizaciones que obtienen retorno son las que cambian los hábitos, no las que compran las herramientas.
