Cómo se valora hoy una empresa de software y dónde entra la IA: múltiplos con fuente, la prima real y lo que mira el comprador antes de ofertar.
Quienes trabajamos en operaciones corporativas estamos viendo este año una situación que, a primera vista, no cuadra. Nunca se habían comprado tantas empresas de software: 2025 cerró como el año con más transacciones de la serie histórica, con 2.698 operaciones de compraventa de compañías SaaS, las de software por suscripción, en el mundo, un 28 por ciento más que el año anterior. Y al mismo tiempo, el múltiplo mediano del software cotizado tocaba mínimos de más de una década. Más apetito que nunca, precios de referencia más fríos que en muchos años. Las dos cosas a la vez.
La explicación corta tiene dos letras: IA. La explicación completa lleva algo más de tiempo, y conviene tenerla, porque afecta a cualquiera que tenga una empresa de software, se plantee venderla o esté pensando en comprar una. De eso va este artículo: de cómo se valora hoy una empresa de software, de qué ha hecho la inteligencia artificial con esas valoraciones, y de dónde se decide de verdad el precio cuando comprador y vendedor se sientan a la mesa.
Empecemos por lo básico, porque con lo básico claro se entiende todo lo demás. Una empresa de software se valora, en lo fundamental, como cualquier otra: por su capacidad de generar beneficios en el futuro. Para no discutir el futuro a ciegas, el mercado usa atajos llamados múltiplos. Se toma una métrica de la compañía, normalmente las ventas o el EBITDA (el beneficio operativo, antes de intereses, impuestos y amortizaciones), y se multiplica por un número que resume lo que se está pagando por negocios comparables. Si las compañías parecidas a la suya cambian de manos por cuatro veces sus ingresos, ahí tiene una primera referencia de cuánto puede valer la suya.
En el software, ese número premia una cosa por encima de todas: el ingreso recurrente. No vale lo mismo facturar diez millones vendiendo proyectos uno a uno que facturarlos con suscripciones que se renuevan solas. Por eso el modelo SaaS disfrutó durante una década de múltiplos superiores al resto del sector. Y por eso los compradores vigilan tanto el churn rate, la tasa de clientes que se da de baja cada año. Un múltiplo es, en el fondo, una apuesta sobre cuánto va a durar ese ingreso.
Hay marcos que resumen la apuesta. El más citado es la regla del 40: la suma del crecimiento anual y del margen de beneficio debería superar el 40 por ciento. Sigue funcionando como vara de medir, y el mercado sigue pagándola: según la serie de Aventis Advisors, a finales de 2025 cada diez puntos de mejora en esa regla se asociaban a algo más de un punto adicional de múltiplo sobre ingresos.
Nada de esto lo ha tocado la IA. Los métodos son los mismos y los múltiplos siguen siendo el idioma en que se escriben las ofertas. Lo que la IA ha cambiado es la variable que alimenta todo el cálculo: la confianza en que el ingreso de hoy siga existiendo dentro de cinco años.
Pongamos cifras a esa pérdida de confianza, porque es de las pocas veces que un cambio de mentalidad se puede medir con esta claridad.
El múltiplo mediano del SaaS cotizado en bolsa pasó de 7,3 veces ingresos a comienzos de 2025 a 3,4 veces en marzo de 2026. Menos de la mitad, en poco más de un año. Un descuento agresivo "por los miedos a la disrupción de la IA". En el mercado privado, el de las operaciones de compraventa que no salen en los periódicos, la caída fue más suave: de una mediana de 3,8 veces ingresos en 2025 a 3,1 a comienzos de 2026. Nuestro informe de M&A del sector software e IT services, con datos del cierre de 2025, describe una consolidación creciente: grupos industriales y tecnológicos liderando las operaciones, private equity activo a través de estrategias de build-up, y el interés concentrado en modelos de ingreso recurrente, ERP verticales y ciberseguridad.
El episodio bursátil tiene hasta nombre propio. A comienzos de febrero de 2026, las nuevas capacidades de agentes de IA presentadas por Anthropic actuaron de catalizador de una venta masiva de acciones de software que la prensa financiera bautizó como SaaSpocalypse. Hubo réplicas durante semanas: en una sola sesión de abril, Cloudflare cayó un 12 por ciento, Snowflake un 9 y ServiceNow un 7. La corrección acumulada del sector desde comienzos de año se ha cifrado en torno a dos billones de dólares de valor de mercado, según recuentos de prensa financiera. El razonamiento del vendedor de acciones era simple: si los agentes de IA pueden hacer el trabajo de las aplicaciones, ¿quién pagará suscripciones de software dentro de cinco años?
Y sin embargo, mientras las cotizaciones caían, el mercado de fusiones y adquisiciones marcaba récord. Contabilizando casi 2.500 compraventas de software empresarial en 2025, su máximo de la serie, con 147.000 millones de dólares de valor revelado. El private equity, los fondos que compran compañías para hacerlas crecer y revenderlas, participó en cerca del 60 por ciento de las transacciones de SaaS. Hubo megaoperaciones con la IA como argumento central, como los 32.000 millones de dólares de Alphabet por Wiz o los 25.000 de Palo Alto por CyberArk. Y hubo, en paralelo, compras de software de toda la vida a precio de control: Thoma Bravo retiró de bolsa Dayforce, la plataforma de gestión de personal, por 12.300 millones de dólares, pagando una prima del 32 por ciento. Su fundador, Orlando Bravo, remató la secuencia esta misma semana con una frase poco habitual en un inversor prudente: el SaaSpocalypse, dijo, "ha terminado", y la IA es un enorme viento de cola para el software.
¿En qué quedamos, entonces? ¿La IA hunde el valor del software o lo dispara? Las cifras de esas operaciones quedan muy lejos de la empresa de software española típica, pero la pregunta pesa igual en una compañía de seis millones de facturación que en Silicon Valley.
Las dos cosas, y no es un juego de palabras: depende de qué mercado esté mirando.
En un extremo, las compañías cuyo producto es la propia IA. La mediana de múltiplo de ingresos de las compañías de IA se situó en 24,2, con casos extremos muy por encima, mientras el índice general del SaaS cotizado cerraba 2025 en 4,8 veces. Son los múltiplos que salen en los titulares. Conviene leerlos con una advertencia que da la propia fuente: buena parte de esas cifras procede de rondas de financiación, no de ventas completas de compañías, y quien venda su startup de IA "recibirá probablemente un múltiplo significativamente menor en la oferta de compra".
En el otro extremo, el mercado en el que opera la inmensa mayoría de las empresas de software, también las españolas: el middle market. Ahí la prima por "usar IA" ya no existe. Casi un tercio de las compañías compradas en los 30 meses anteriores incorporaba IA, y sus valoraciones medianas se habían igualado con las del resto. Los adquirentes han pasado a ver la IA como una parte inherente del software, no como un extra que se paga aparte. Solo las compañías con integración genuina, eficiencias medibles y monetización sostenible atraen el interés pleno del comprador.
La traducción es directa. Decir IA ya no mueve el múltiplo; ponerle una capa de IA al producto para la foto, lo que el sector llama AI-washing, tampoco. Demostrarla, sí. Y la palabra demostrar tiene tres apellidos concretos, en los que coinciden las fuentes y nuestra propia experiencia en procesos: dato propietario que el competidor no puede replicar, presencia en un proceso crítico del cliente, y capacidad de la herramienta para ejecutar tareas, no solo para sugerirlas.
No todas las empresas encajan igual ese descuento, y ahí está la verdadera línea divisoria. Aguantan mejor tres perfiles. El que tiene un coste de cambio alto, con el software tan metido en la operación del cliente que arrancarlo costaría meses y dinero, de modo que no se sustituye aunque exista alternativa. El que se apoya en un dato propietario que ningún competidor, ni quien hoy puede programar un sustituto con herramientas de IA, es capaz de reconstruir. Y el que vive en la profundidad de un workflow especializado, donde el valor no es el código, que ya se replica, sino el conocimiento del proceso. En el otro extremo, el software que solo digitaliza tareas simples y estandarizadas es el que más descuento carga: es justo lo que un cliente puede rehacerse en casa. El comprador, lo veamos o no en la oferta, está clasificando cada negocio en esa escala.
Todo lo anterior se concreta en el momento decisivo: la negociación. Y ahí vemos repetirse una escena que explica este mercado mejor que cualquier estadística.
A un lado de la mesa, el vendedor llega con el múltiplo del titular en la cabeza. Ha leído lo de las 33 veces ingresos, o recuerda los múltiplos de 2021, y ancla ahí sus expectativas. Al otro lado, el comprador llega con un análisis nuevo bajo el brazo. Bain, que ha evaluado más de mil compañías en procesos de due diligence (la revisión a fondo del negocio que el comprador encarga antes de cerrar la operación), lo describe sin rodeos: la mayoría de los adquirentes reconoce que un análisis del riesgo de IA le ha llevado a retirarse de alguna operación. Su marco clasifica cada negocio en tres categorías según lo que la IA puede hacerle: revolución, cuando amenaza el modelo entero (menos del 10 por ciento de los casos), transformación, cuando exige cambios sustanciales, y aumento, cuando aporta eficiencia sin redefinir nada (alrededor de la mitad de los casos).
Y aquí está el matiz que, en nuestra experiencia, explica más desencuentros en una negociación que ningún otro: ese análisis casi nunca aparece en la oferta como una línea que diga "descuento por IA". Entra disfrazado. Está en el churn que el comprador proyecta para los próximos años, en los escenarios de crecimiento que acepta o recorta, en qué compañías elige como comparables, en cuánta caja exige que aguante el negocio sin crecer. El vendedor ve una oferta más baja de lo que esperaba y no siempre sabe de dónde viene el recorte. Viene de ahí: de la duda sobre la durabilidad de su ingreso.
En Europa, además, la mesa tiene desde hace poco una pregunta nueva. El reglamento europeo de inteligencia artificial, el AI Act, ya forma parte de la diligencia en operaciones tecnológicas: los asesores legales verifican cómo están clasificados los sistemas de IA del negocio según su nivel de riesgo y piden garantías contractuales específicas sobre su cumplimiento. En nuestra experiencia no suele tumbar operaciones, pero añade deberes, y los deberes sin hacer se pagan en precio o en condiciones.
La buena noticia es que casi todo lo que decide el resultado de esa mesa se puede trabajar antes de sentarse a ella.
Para quien piensa en vender, la preparación empieza antes del proceso, idealmente con uno o dos años de margen. Consiste en construir, con datos propios, la respuesta a la pregunta que el comprador va a hacer de todas formas: por qué este ingreso va a seguir existiendo. Tener el churn y la retención medidos y documentados, en lugar de estimados sobre la marcha. Poder enseñar qué dato acumula el negocio que nadie más tiene, y qué proceso del cliente se rompería si el producto desapareciera mañana. Si el producto incorpora IA, poder mostrar eficiencias medibles y no diapositivas. Una compañía que llega a la mesa con esa historia armada responde las preguntas antes de que duelan, que es la forma más elegante de defender un múltiplo. Y sobre el cuándo: con un mercado que compra a ritmo récord pero elige con lupa, el buen momento lo marca menos el calendario que el estado de esa preparación.
Para quien compra, el ejercicio es el espejo exacto: separar los negocios con recorrido propio de los que solo acompañaban la ola del sector. Desde la academia llega la misma lectura. Christopher Stanton, profesor de Harvard Business School, sostiene que el impacto de la IA sobre el software será desigual: el riesgo se concentra en las herramientas que digitalizan flujos simples, las que un cliente podría reconstruir internamente con herramientas de programación asistida, y mucho menos en las plataformas especializadas con datos y procesos críticos. Comprar barato un negocio de la primera categoría puede salir muy caro. Pagar bien uno de la segunda puede ser la mejor operación de la década.
Hay una lectura final que nos parece la más justa con este momento del mercado. Los múltiplos medianos han bajado, es verdad. Pero la mediana es un punto, no un destino: lo que se ha movido es la distancia entre lo que se paga por un software defendible y lo que se paga por uno sustituible. El mercado sigue comprando software, y a ritmo récord; lo que ha dejado de pagar es la etiqueta, y lo que paga mejor que nunca es la sustancia. Para el dueño de una empresa de software, la pregunta que vale dinero ha dejado de ser a cuánto están los múltiplos para convertirse en otra: cuánto va a durar lo que su negocio hace bien, y qué puede enseñar para demostrarlo. Quien tenga buena respuesta encontrará, hoy igual que siempre, compradores dispuestos a pagarla.
