el modelo que construimos con la renuncia fiscal y lo que viene después

para entender qué está pasando en el sector tecnológico uruguayo hay que empezar por donde pocas veces se empieza: por la plata que el estado decidió no cobrar.

desde 1998, y con sucesivas ampliaciones hasta 2023, uruguay construyó uno de los regímenes fiscales más generosos del continente para la industria del software. las empresas que desarrollan software propio o para terceros están exoneradas del irae, el impuesto a la renta corporativo cuya tasa nominal es del 25%. la tasa efectiva del sector puede ser cero. los dividendos que distribuyen esas empresas no pagan irpf. las instaladas en zonas francas tecnológicas, como zonamerica o aguada park, tienen exoneración total de todos los tributos nacionales. las exportaciones de servicios no pagan iva. los equipos de procesamiento no pagan impuesto al patrimonio. y desde 2023 existe un régimen especial para atraer talento técnico del exterior que reduce la carga previsional y tributaria personal durante cinco años.

el gasto tributario total de uruguay ronda el 6,6% del pib, unos 5.300 millones de dólares anuales que el estado deja de recaudar. es el más alto de latinoamérica y duplica el promedio regional.

el sector tech no es el único beneficiado. el agro tiene tasas reducidas y regímenes simplificados que lo hacen pagar efectivamente mucho menos que otras industrias. la celulosa opera en zona franca: upm invirtió 3.400 millones de dólares en su segunda planta y paga un canon de 7 millones anuales. en uruguay la exoneración no es la excepción, es el mecanismo central de política industrial. lo que cambia entre sectores es quién negoció mejor y cuándo.

pero hay una diferencia estructural entre el tech y el agro o la celulosa. el agro existe porque hay tierra. la celulosa existe porque hay bosques y río. el tech existe porque hay capital humano, y ese capital humano no está atado al territorio de la misma manera que una vaca o un árbol. eso hace que los incentivos sean, en teoría, más necesarios para retenerlo. es exactamente el argumento que el sector repite cada vez que alguien sugiere revisar el régimen.

el problema es lo que se construyó con esos incentivos.

durante veinte años, las exoneraciones financiaron fundamentalmente un modelo de nearshoring: empresas que contratan uruguayos para desarrollar software que se usa en otro lado, para clientes que deciden desde otro lado, con propiedad intelectual que queda en otro lado. la cuti lo reconoce sin eufemismos: el 70% de la actividad y el 80% de las exportaciones corresponden a software factories. el estado exoneró impuestos y recibió a cambio empleo de calidad y exportaciones, pero no capital intelectual acumulado en uruguay. el conocimiento se fue con los proyectos.

el modelo funcionó bien mientras funcionó. entre 2000 y 2024 la facturación del sector creció de 200 millones de dólares a 3.681 millones. se generaron 20.500 empleos directos con salarios promedio de 2.300 dólares mensuales. pero las software factories tienen una fragilidad que los números agregados ocultan: las decisiones se toman afuera. sabre despidió 200 personas en 2023 y otras 150 en 2025, comunicado con un video desde dallas. no hubo deterioro de resultados locales, no hubo evaluación de desempeño. hubo una decisión corporativa en algún comité de eficiencia en estados unidos y el equipo de montevideo se enteró junto con los de bangalore y warsaw. el 81% de los ingresos del sector está concentrado en 22 empresas, la mayoría filiales o contratistas de multinacionales. eso no es una industria tecnológica. es un sector de servicios muy especializado con una dependencia estructural de demanda externa.

la irrupción de la inteligencia artificial no cambió esta lógica, la aceleró.

el trabajo que las software factories compraban en uruguay era, en su mayoría, trabajo describible. ciclos de desarrollo, testing, integración, soporte, mantenimiento. trabajo que sigue un proceso, que tiene entradas y salidas definidas, que puede documentarse. exactamente el tipo de trabajo que los modelos de lenguaje y los agentes de código están comenzando a reemplazar o a comprimir en equipos mucho más pequeños. una empresa que antes necesitaba 40 desarrolladores para un proyecto de mediana complejidad puede hoy hacerlo con 12 si usa bien las herramientas disponibles. eso explica los despidos que el sector viene procesando desde 2023, y no hay razón para asumir que el proceso se detiene.

el perfil del recurso que el mercado busca ahora es diferente al que se formó bajo ese modelo. ya no alcanza con saber programar. lo que se demanda es capacidad para trabajar en la interfaz entre el negocio y la tecnología: entender qué problema se está resolviendo, diseñar cómo un agente puede resolverlo, validar que funciona, iterar. es una combinación de criterio de producto, capacidad técnica y comprensión de procesos que no tiene nombre claro todavía en los currículums ni en las ofertas laborales, pero que las empresas que contratan bien ya saben que buscan.

el problema es que no existe ninguna institución en uruguay que forme eso de manera sistemática. la oferta universitaria está estructurada para producir el ingeniero que el modelo anterior necesitaba. fing forma buenos ingenieros de software en el sentido clásico. ort tiene carreras alineadas al mercado corporativo. hay bootcamps que enseñan frameworks y lenguajes. pero ninguno de estos formatos está diseñado para producir alguien que sepa orquestar agentes, pensar en términos de automatización end-to-end, trabajar con herramientas de ia como capa de ejecución en lugar de como objeto de estudio. el tiempo de respuesta de una universidad para modificar su currícula, validarla e implementarla es de entre cuatro y siete años. para cuando haya egresados formados para este contexto, el contexto ya habrá cambiado de nuevo.

lo que queda es una brecha que nadie cierra de manera institucional. algunos individuos la resuelven por cuenta propia. algunas empresas reconvierten perfiles internamente. pero no hay programa, no hay política, no hay actor que tenga como objetivo explícito formar a escala el recurso que el sector va a necesitar en los próximos cinco años.

en ese contexto, vale la pena observar cómo responde el otro lado de la ecuación: las empresas que adquieren capacidades tecnológicas en lugar de transformarse internamente.

white pearl technology group ab es un holding sueco de IT services que cotiza en nasdaq first north, con alrededor de 50 millones de dólares de facturación anual y 850 empleados distribuidos en 37 subsidiarias en 30 países. en 2024 adquirió el 50% de ataraxy (nuestra empresa). la transacción se anunció con un comunicado de prensa que describía la adquisición como parte de su estrategia de expansión en ia y latam. bombos y platillos.

los números de wptg lucen bien en superficie. los ingresos crecieron un 65% interanual, el margen ebitda alcanzó el 16,9%, y la acción subió un 124% en un año. son los números que un inversor retail en estocolmo mira y concluye que algo está funcionando. el problema es lo que esos números no miden.

según el análisis de carlsquare, el 70% del crecimiento de ingresos de wptg en 2025 provino de adquisiciones, no de crecimiento orgánico. la empresa completó al menos siete transacciones en dos años: una consultoría sap de 15 personas en suecia, una firma de staffing it de 100 personas, una agencia de marketing digital, una startup india de voice ai por 300.000 dólares, y ataraxy. el patrón no es transformación, es consolidación. se compran empresas pequeñas y rentables, se suman sus ingresos al consolidado, y el resultado se presenta como crecimiento de un grupo tecnológico diversificado.

la narrativa que acompaña todo esto es agresiva. wptg habla de "revolucionar la industria de it services en los próximos dos o tres años", de una tecnología llamada "digital agent model" que "cambiará fundamentalmente cómo las firmas de consultoría entregan servicios", de algo denominado "true multiverse" que integra cloud, plataformas legacy y tecnología de frontera. son los comunicados que steve blank, profesor de stanford, describió en harvard business review como el rasgo definitorio del innovation theater: "grandes titulares con pocos detalles tangibles". la empresa también ha reemitido su reporte anual 2023 por inconsistencias y corregido su reporte trimestral de 2025 por errores contables, lo que para una empresa de este tamaño es inusual.

esto no es una crítica específica a wptg. es la descripción de un patrón documentado con décadas de evidencia. el circo no puede suplantar la innovación.

eds, que literalmente inventó el outsourcing de it, reportaba 21.500 millones de dólares de facturación y 1.360 millones de beneficio neto en 2001. hp la compró en 2008 por 13.900 millones. cuatro años después hizo un writedown de 8.000 millones, reconociendo que había destruido valor. el modelo de contratos fijos para gestionar centros de datos on-premises era exactamente lo que el mercado empezaba a eliminar con aws.

dxc technology nació de la fusión de csc y hpe enterprise services en 2017, con 25.000 millones de facturación y 170.000 empleados, prometiendo más de 1.000 millones en sinergias. su acción arrancó en 74 dólares, alcanzó 92 en 2018, y hoy cotiza alrededor de 13. los ingresos cayeron un 48%. fue removida del s&p 500 en 2023. tres ceos en siete años. el análisis de zacks la califica como "strong sell". la conclusión que dejó grabada en el sector: dos negocios en declive no crean uno en crecimiento.

atos, el gigante europeo de it services, cayó de una valoración de 15.000 millones de dólares a fracciones de ese valor antes de requerir inyecciones de emergencia del gobierno francés para no desaparecer.

el patrón es el mismo en todos los casos. empresas rentables, con buenos números trimestrales, con narrativas de transformación digital, que no hicieron el cambio operativo real mientras los resultados todavía se lo permitían. cuando el cambio se volvió urgente, ya no tienen la agilidad para hacerlo.

la investigación académica tiene nombre para este fenómeno. levinthal y march lo formalizaron en 1993 como la trampa del éxito: las organizaciones que rinden bien durante períodos extendidos desarrollan una dependencia tan fuerte de sus prácticas actuales que se vuelven estructuralmente incapaces de explorar alternativas. no porque no vean el cambio, sino porque toda su infraestructura de gestión, sus sistemas de incentivos, sus trayectorias de carrera y sus valores organizacionales están construidos para optimizar lo que ya funciona. dorothy leonard-barton lo llamó "rigideces centrales": las mismas capacidades que hicieron exitosa a una empresa se convierten en las cadenas que la inmovilizan cuando el entorno cambia.

en servicios it, esto se traduce con precisión: una empresa cuya competencia central es gestionar equipos de delivery basados en arbitraje laboral no puede transformarse en una organización agent-first sin destruir primero los sistemas de medición, incentivos y cultura que la hicieron rentable. y mientras siga siendo rentable con el modelo viejo, no tiene los incentivos para destruirlos.

en algún momento de 2023 esa lógica dejó de ser abstracta y se volvió operativa. para sidetool y ataraxy quedó claro que seguir haciendo lo mismo era una forma lenta de cerrar. no fue una epifanía. fue una acumulación de señales que apuntaban todas en la misma dirección: los clientes pedían más con menos, los ciclos se comprimían, las herramientas hacían en horas lo que antes tomaba semanas. la decisión de reformular el modelo no fue estratégica en el sentido elegante del término. fue una decisión de supervivencia.

hoy operamos bajo una lógica que llamamos agent-first. el punto de partida de cualquier proyecto no es cuántas personas necesitamos sino cuánto puede hacer un agente antes de que intervenga una persona. donde antes se necesitaban ocho personas para cubrir un ciclo completo, hoy funcionamos con tres o cuatro: alguien que entiende el problema de negocio en profundidad, alguien que diseña y orquesta los agentes, alguien que valida que el output sea confiable. el resto del ciclo lo ejecutan agentes, no como asistentes sino como capa de producción.

los clientes con los que trabajamos son casi todos internacionales, mayormente en norteamérica y europa. no porque hayamos decidido ignorar el mercado local, sino porque son los que tienen la urgencia y el contexto para entender qué se está ofreciendo. una empresa que está evaluando cómo automatizar una operación de cobranzas, o cómo procesar documentación clínica a escala, o cómo reducir el tiempo de ciclo en procurement, entiende inmediatamente el valor de un equipo pequeño que entrega en semanas y que se hace responsable de que funcione, no de cuántas horas facturó.

el modelo de software factory no compite en ese espacio. no porque sea inferior en calidad técnica, sino porque está estructurado para otra pregunta. la software factory responde a: necesito capacidad de desarrollo, ¿cuánto cuesta una persona calificada en montevideo versus varsovia versus bangalore? esa es una pregunta que la ia también está respondiendo, y la responde más barato que cualquier equipo humano.

reconvertirse mientras seguís operando tiene un costo que la narrativa del pivot tecnológico suele omitir. implica decisiones sobre qué proyectos aceptar y cuáles no, sobre qué perfiles ya no tienen lugar en el modelo, sobre cómo comunicar hacia adentro y hacia afuera que la organización es otra sin generar más ruido del necesario. no es reinventarse desde cero. es cambiar el motor mientras el auto está en movimiento.

uruguay apostó durante veinte años a que las exoneraciones alcanzaban para construir un sector tecnológico. le fue razonablemente bien con ese modelo. pero el modelo que financió es el que hoy está bajo presión. la transición hacia lo que viene no tiene los actores institucionales que debería tener, y las organizaciones que están haciendo el movimiento lo están haciendo solas, sin red, resolviendo en tiempo real una pregunta que el sistema educativo y la política pública todavía no terminan de formular.

los buenos resultados de trimestres pasados no son evidencia de que el modelo funciona. son evidencia de que todavía no llegó el momento en que deje de funcionar. esa distinción, en este contexto, lo es todo.