OpenAI estaría acortando la ventaja que Anthropic tenía entre las empresas, de acuerdo con nuevos datos difundidos esta semana. La cifra apunta a un mercado corporativo mucho más inestable de lo que sugieren las valoraciones de ambas compañías: los clientes cambian de proveedor con cada lanzamiento de modelo, una volatilidad que debería inquietar a los inversores que apuestan por un gasto empresarial constante y difícil de abandonar.

El hallazgo matiza una narrativa que se había vuelto dominante en los últimos meses. Anthropic, la creadora de Claude, se había posicionado como la favorita de las áreas técnicas de muchas empresas, especialmente para tareas de programación. Los nuevos números muestran que esa preferencia no está tan asentada como parecía y que OpenAI ha ganado terreno a medida que renueva su catálogo de modelos.

Un mercado que cambia de bando con cada modelo

El dato central no es solo quién va ganando, sino cómo se mueve el terreno. Las empresas trasladan su gasto de un laboratorio a otro según qué modelo rinde mejor en cada momento, un comportamiento que revela poca fidelidad de marca en el segmento corporativo. Cuando OpenAI lanza una versión que supera a la competencia en cierta tarea, parte de los clientes migra; cuando Anthropic responde, el flujo se invierte.

Esa fluidez tiene una lectura incómoda para los inversores. Buena parte del entusiasmo alrededor de OpenAI y Anthropic se apoya en la idea de que, una vez que una empresa integra un modelo en sus procesos, el costo de cambiar la mantiene atada al proveedor. Los nuevos datos sugieren que ese «pegamento» es más débil de lo que se asume, al menos por ahora, cuando la brecha técnica entre modelos rivales se mide en semanas.

El contexto financiero eleva lo que está en juego. Anthropic ha disparado su facturación anualizada hacia los 65.000 millones de dólares, y OpenAI sostiene valoraciones que descansan sobre la promesa de ingresos recurrentes. Si los clientes empresariales rotan con facilidad, las proyecciones de crecimiento sostenido de ambas compañías quedan sujetas a un supuesto más frágil.

Por qué las empresas cambian tan rápido

La explicación es en parte técnica. Muchas compañías consumen estos modelos a través de interfaces de programación (las API, los canales que permiten conectar un modelo a un producto o flujo de trabajo interno). Cambiar de proveedor en ese esquema suele ser menos costoso que reemplazar un sistema empresarial tradicional: basta con ajustar la conexión y volver a probar los resultados. Esa facilidad convierte cada nuevo lanzamiento en una oportunidad para reevaluar con quién trabajar.

El fenómeno también refleja una realidad del sector: ningún laboratorio mantiene el liderazgo técnico de forma permanente. OpenAI, Anthropic, Google y otros se alternan la delantera según la tarea, y las empresas que buscan el mejor rendimiento por dólar tienen incentivos para no casarse con un solo nombre.

Para América Latina, donde el uso corporativo de estos modelos suele llegar a través de plataformas en la nube y proveedores intermediarios, esa competencia abierta puede jugar a favor: más rivalidad tiende a presionar los precios y a ampliar las opciones disponibles. La contracara es que muchas de estas herramientas todavía enfrentan barreras de acceso en la región, desde medios de pago hasta el rendimiento desigual en español frente al inglés.

La disputa por el cliente empresarial recién empieza, y los próximos lanzamientos de modelos volverán a mover las cifras. Lo que los datos dejan claro es que, en la IA corporativa, la lealtad todavía se gana modelo a modelo.