OpenAI y Anthropic están redefiniendo su papel en el ecosistema empresarial. Ya no se conforman con ser meros proveedores de modelos de lenguaje; ahora buscan controlar la implementación y los servicios asociados. A través de empresas conjuntas y adquisiciones, estas compañías están acercándose a funciones que tradicionalmente desempeñaban los integradores de sistemas y consultoras, marcando un punto de inflexión en la carrera por la IA empresarial.

Movimientos estratégicos: adquisiciones y nuevas empresas

Según información de Reuters, OpenAI está en fases avanzadas de negociación para adquirir tres empresas de servicios que ayudan a las empresas a implementar IA. Por su parte, Anthropic ha anunciado la creación de una nueva empresa de servicios de IA empresarial respaldada por gigantes como Blackstone, Hellman & Friedman y Goldman Sachs. El objetivo: ayudar a empresas medianas a integrar Claude en sus operaciones centrales, con ingenieros de IA aplicada trabajando codo a codo con los clientes para identificar casos de uso y construir sistemas personalizados.

¿Por qué este cambio? Factores del mercado

Para los CIO, la pregunta clave es si los proveedores de IA están asumiendo el trabajo que antes hacían consultoras e integradores. Faisal Kawoosa, analista jefe de Techarc, señala que las implementaciones empresariales siempre han estado impulsadas por la consultoría. “Si quieren acelerar la adopción, donde está el dinero real, deben alinearse con el modelo de comercialización existente”. Las empresas de IA quieren mantenerse “al mando” de la cadena de valor, no ser un proveedor más.

Deepika Giri, de IDC, añade que este movimiento indica una reestructuración más amplia: “Los proveedores de modelos están pasando de ser meros proveedores de plataformas a dar forma activa a toda la cadena de valor de la IA, expandiéndose hacia la implementación, consultoría y servicios gestionados”.

Riesgos y dependencias: el dilema del CIO

Comprar servicios directamente a los proveedores de modelos puede reducir el riesgo de implementación a corto plazo, ofreciendo integración más estrecha y acceso a expertise. Pero, como advierte Tulika Sheel de Kadence International, “también crea una mayor dependencia en toda la pila: modelos, flujos de datos y flujos de trabajo. Con el tiempo, cambiar de proveedor podría ser disruptivo”.

Neil Shah, de Counterpoint, lo ve como una estrategia de “ventanilla única”: controlar la capa de aplicaciones y servicios permite fidelizar a las empresas y optimizar los modelos al comprender de primera mano sus necesidades. Sin embargo, Giri sostiene que la dependencia no es inevitable si los CIO toman decisiones deliberadas sobre la arquitectura desde el principio, adoptando módulos y evitando atarse a un solo proveedor.

La brecha entre modelo y producción

Esta tendencia subraya por qué la IA empresarial requiere tanto trabajo práctico. Como señala Sheel, “la IA empresarial no es plug-and-play; necesita integración profunda con datos internos, flujos de trabajo y gobernanza”. Los proyectos piloto pueden ser rápidos, pero convertirlos en sistemas de producción seguros lleva meses. Aquí es donde los proveedores de modelos quieren intervenir, ofreciendo un camino más directo.

En nuestro análisis sobre IBM y los agentes de IA, ya anticipábamos que los grandes jugadores buscan ser el sistema operativo corporativo. Ahora, OpenAI y Anthropic dan un paso más: no solo quieren ser el motor, sino también el taller que lo instala y lo mantiene.

Implicaciones para la estrategia empresarial

Los CIO deben preguntarse no solo qué modelo es mejor, sino quién controlará la ruta de implementación. Si bien los proveedores ofrecen comodidad, la dependencia puede ser costosa a largo plazo. Como vimos en el caso de NetEase Games y la optimización de LLMs, la eficiencia técnica no lo es todo; la flexibilidad y el control sobre la infraestructura son clave.

Para las empresas, la decisión no es trivial. La integración con proveedores de modelos puede acelerar la adopción, pero también puede crear silos. La recomendación de los analistas es clara: diseñar una arquitectura modular que permita cambiar de proveedor sin fricciones, manteniendo la gobernanza de los datos y los flujos de trabajo bajo control interno.

En ForgeNEX, hemos visto cómo la productividad empresarial con herramientas como Microsoft 365 requiere un equilibrio entre facilidad de uso y seguridad. Lo mismo aplica aquí: la IA debe ser un habilitador, no una atadura.

Fuente original: ComputerWorld. Análisis y adaptación por ForgeNEX.