21 de agosto de 2026
Hace cinco años, si le preguntabas a cualquier persona de marketing cuál era la empresa de software más envidiable del mundo, la respuesta probable era HubSpot. Inventaron el término “inbound marketing”, escribieron literalmente el libro sobre el tema en 2010, y construyeron una máquina de contenido tan efectiva que llegaron a valer $40,600 millones de dólares en su punto más alto, en noviembre de 2021.
Hoy esa cifra es una fracción de lo que fue. Y no es un tropiezo pasajero — es el síntoma más visible de algo que le está pasando a todo el modelo de software por suscripción.
Oficinas de la empresa.
De $40,600 millones a una fracción de eso: la caída de HubSpot en números
Vamos directo al dato que resume todo lo demás.
El pico de noviembre de 2021 coincide casi exactamente con el momento en que Google exploró comprar la empresa.
HubSpot cerró en un máximo histórico de $52 por acción en septiembre de 2021 — un retorno de 34 veces sobre el precio de su salida a bolsa en 2014. Desde ahí, la caída no fue una línea recta hacia abajo, sino una serie de subidas y bajadas cada vez más cortas, hasta estabilizarse muy por debajo de su pico.
Lo más contraintuitivo es que esto no pasó porque la empresa dejara de ganar dinero. Todo lo contrario.
HubSpot reportó un ingreso neto de $43.3 millones en el segundo trimestre de 2026, revirtiendo años de pérdidas. Los ingresos totales crecieron 23% interanual y la base de clientes se acerca a los 300,000. Por cualquier métrica tradicional de un negocio SaaS, HubSpot está más sano que nunca. Y aun así, su valor de mercado sigue muy por debajo de donde estaba hace cinco años.
Eso es lo que hace este caso interesante: el mercado no está castigando los resultados de HubSpot — está castigando la duda sobre si su modelo de negocio sigue teniendo sentido.
El día que Google se echó para atrás sin explicación
En abril de 2024, Reuters reportó que Alphabet (la matriz de Google) exploraba comprar HubSpot por $35,000 millones. Habría sido una de las adquisiciones más grandes en la historia de la compañía. Durante mayo hubo reportes constantes de avances en las negociaciones.
Y entonces, el 10 de julio de 2024, Bloomberg reportó que Alphabet había archivado el interés. Sin explicación pública. La acción de HubSpot cayó 19% ese mismo día — su peor caída desde 2020.
Nadie sabe con certeza por qué Google se echó atrás, pero la explicación que circula entre analistas tiene sentido: en ese momento Google ya libraba una batalla larga contra reguladores antimonopolio por dominar el mercado de búsqueda y publicidad. Sumar además una porción enorme del mercado de CRM habría abierto un frente de escrutinio regulatorio adicional que probablemente no valía la pena.
Lo irónico es lo que pasó después: la misma empresa que se retiró de comprar HubSpot lanzaría, meses más tarde, la tecnología que terminaría hiriéndola de verdad.
Google AI Overviews y el colapso del tráfico a blogs de SaaS
En 2024 Google lanzó AI Overviews, los resúmenes generados por IA que aparecen arriba de los resultados de búsqueda tradicionales. El efecto en sitios que dependían del tráfico orgánico de blog fue devastador — y no fue exclusivo de HubSpot.
Un estudio de Ahrefs sobre 300,000 keywords (diciembre de 2025) encontró que los AI Overviews reducen el CTR (tasa de clics) de la posición número 1 en Google en 58% — casi el doble del 34.5% que el mismo estudio había medido meses antes, en abril de 2025. El fenómeno tiene nombre: “zero-click search”. En Estados Unidos, el porcentaje de búsquedas que terminan sin ningún clic pasó de 58.5% en marzo de 2024 a más de 64% un año después. En sesiones dentro del modo IA de Google, esa cifra llega a 93%.
Para HubSpot esto se tradujo en un desplome muy concreto: el blog pasó de 24.4 millones de visitas mensuales en marzo de 2023 a apenas 6.1 millones en enero de 2025 — una caída de más del 75%. La empresa, que durante casi dos décadas funcionó como una verdadera fábrica de contenido, terminó podando 3,000 artículos desatendidos en un intento de recuperar autoridad ante Google.
El desplome se acelera justo a partir de noviembre de 2024, cuando Google AI Overviews empezó a mostrarse en más búsquedas.
El patrón se repite en otras empresas del sector. monday.com, otro SaaS con una estrategia de marketing agresiva, vio su tráfico orgánico caer 23.5% interanual en el segundo trimestre de 2025, empeorando a 25.3% en julio del mismo año. Su acción cayó más de 51% durante 2026, y en julio de ese año la empresa anunció una reestructuración con recorte de aproximadamente 20% de su plantilla.
Este patrón describe algo más grande que dos empresas puntuales — la misma pregunta que ya veníamos analizando sobre cómo la IA está cambiando el tráfico orgánico y qué estrategia de contenido tiene sentido ahora deja de ser una hipótesis y se vuelve un caso documentado con cifras reales de mercado.
El pivote de HubSpot: cobrar por resultados, no por asientos
Frente a esto, HubSpot tomó una apuesta radical en mayo de 2026: precios de IA basados en resultados. En vez de cobrar una tarifa fija por usuario (el modelo SaaS clásico), la empresa empezó a cobrar solo cuando un agente de IA resuelve exitosamente un ticket de soporte, junto con recortes de precio en otros planes.
El mercado reaccionó mal. La acción cayó otro 19% al día siguiente del anuncio, pese a que los resultados del trimestre fueron sólidos. Analistas de firmas como William Blair y Cantor Fitzgerald rebajaron su calificación, citando dudas sobre el retorno de inversión real de ese modelo de monetización.
Y sin embargo, operativamente, el pivote está funcionando: el Customer Agent de HubSpot pasó de resolver alrededor del 20% de las conversaciones de soporte hace un año a cerca del 70% de forma completamente autónoma, con más de 9,000 clientes activos usando la función.
Ahí está la paradoja central de este momento en el mercado de software: HubSpot mejoró sus resultados, mejoró su producto de IA, y el mercado igual no confía en el modelo. Porque el problema de fondo no es si HubSpot ejecuta bien — es si el propio concepto de “pagar una suscripción mensual por acceso a un software” sigue siendo la forma correcta de vender tecnología cuando la IA puede simplemente hacer el trabajo.
Por qué las empresas están dejando de depender de herramientas SaaS sueltas
Hay una segunda cara de esta misma historia, y la vivimos de forma directa con un cliente real.
Nos buscaron inicialmente para una auditoría SEO estándar — una escuela de formación profesional. Al hacer la auditoría, trabajamos con datos de cinco fuentes distintas: su plataforma de cursos, Google Analytics 4, Search Console, SEMrush y Ahrefs. Para poder interpretar ese volumen de información con criterio, construimos un sistema propio que toma esos datasets ya reunidos y los organiza en esquemas de fácil lectura: qué páginas y cursos generan tráfico real, qué oportunidades de keywords existen a nivel de mercado, y qué contenido ya publicado compite consigo mismo o deja huérfanas sus propias páginas de conversión.
En vez de entregar solo un reporte de hallazgos, conectamos estas distintas fuentes con nuestro HUB y construimos una capa propia que combina, por cliente: qué páginas y cursos generan tráfico real, qué oportunidades de keywords existen a nivel de mercado pero el sitio no está capturando, y qué contenido ya publicado está compitiendo consigo mismo o dejaban huérfanas sus propias páginas de conversión.
Cruzar cinco fuentes de datos en una sola vista nos permitió tener, en un solo lugar, qué contenido conviene priorizar y cuál se está robando tráfico a sí mismo.
Ese cruce es lo que nos permitió pasar hacia una estrategia de contenido accionable. Identificamos qué temas priorizar según evidencia real de demanda — no solo volumen de búsqueda, sino también urgencia comercial real (matrículas abiertas, fechas de inicio de curso) — y generamos un calendario editorial con justificación por artículo, apoyado en un asistente de IA que arma un modelo de “palabra pilar más palabras secundarias” replicando en la práctica lo que antes solo se hacía manualmente y de forma dispersa entre varias herramientas de pago incluido HubSpot.
El punto de fondo para el cliente no fue solo mejorar rankings: fue quedarse con un sistema propio, reutilizable mes a mes, en vez de depender de que alguien externo entre a cinco plataformas distintas (o una sola increíblemente cara) cada vez que hay que decidir qué publicar.
Ese es, a escala pequeña, el mismo argumento de fondo detrás de por qué cada vez más empresas — de cualquier tamaño — prefieren construir su propia capa de gestión de datos por encima de herramientas SaaS sueltas, en lugar de seguir pagando por varias suscripciones que nunca conversan entre ellas.
Nuestro propio sistema: cómo funciona el panel interno de Ignicionlab
Este mismo criterio es el que aplicamos puertas adentro. En Ignicionlab construimos nuestro propio panel interno — no compramos un HubSpot, un Salesforce ni ningún CRM de suscripción para gestionar nuestra operación comercial.
Un solo sistema propio en vez de varias suscripciones que no conversan entre sí.
El módulo de Leads busca y organiza prospección comercial en tiempo real, sin que alguien del equipo tenga que revisar manualmente cada canal por separado. En cuanto entra un contacto, el sistema dispara un flujo de contacto comercial automatizado — conecta directamente con WhatsApp para responder con una propuesta ya personalizada según lo que la persona solicitó, en vez de que un lead espere horas a que alguien lo revise a mano. El módulo de Tareas mantiene ordenado el trabajo en curso, y SEO/GEO hace exactamente el mismo cruce de datos que describimos arriba, pero para nuestro propio dominio.
Cada lead queda registrado con su estado, su demo y el historial de contacto — sin depender de una hoja de cálculo suelta ni de un CRM genérico.
No es un producto terminado ni pretende competir con un HubSpot completo — es una herramienta construida a la medida exacta de cómo trabajamos, que crece según lo que realmente necesitamos, sin pagar por funciones que nunca usaríamos de un software genérico.
Lo que viene: menos suscripciones, más software construido a la medida
La tesis de fondo detrás de todo esto es simple: cuando la IA puede construir y mantener un sistema a medida en una fracción del tiempo y costo que tomaba antes, pagar una suscripción mensual por un software genérico —que además intenta servir a miles de empresas distintas a la vez— deja de ser la opción obvia que era hace cinco años.
Eso no significa que el software por suscripción vaya a desaparecer mañana. HubSpot sigue creciendo, sigue generando ganancias, y sigue siendo una herramienta legítima para muchas empresas. Pero el mercado ya está haciendo la pregunta en voz alta: si la IA puede resolver el 70% de los tickets de soporte sola, ¿por qué seguir pagando por asiento en vez de pagar solo por lo que efectivamente se resuelve?
HubSpot fue, durante casi dos décadas, la prueba de que el inbound marketing y el modelo SaaS funcionaban. Hoy es la prueba más visible de que ese mismo modelo está siendo puesto en duda por la misma tecnología que ayudó a construir, y es también el mejor argumento a favor de que un sistema propio puede ser una alternativa real frente a depender de herramientas SaaS sueltas.
