{"id":896,"date":"2026-08-03T05:37:39","date_gmt":"2026-08-03T05:37:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/why-companies-are-rethinking-their-dependence-on-openai-and-anthropic\/"},"modified":"2026-08-03T05:37:39","modified_gmt":"2026-08-03T05:37:39","slug":"por-que-las-empresas-estan-reconsiderando-su-dependencia-de-openai-y-anthropic","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zupino.com\/es\/enterprise-ai\/ai-for-operations\/why-companies-are-rethinking-their-dependence-on-openai-and-anthropic\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 las empresas est\u00e1n reconsiderando su dependencia de OpenAI y Anthropic"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"720\" src=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-895\" srcset=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf.jpg 1080w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-18x12.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto de The 77 Human Needs System (@77hn) en Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p data-start=\"73\" data-end=\"495\" class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\">OpenAI y Anthropic se convirtieron en las opciones predeterminadas para muchas empresas antes de que la mayor\u00eda hubiera descubierto qu\u00e9 necesitaba realmente de la inteligencia artificial. Los equipos comenzaron con unas pocas suscripciones a ChatGPT o Claude, los desarrolladores conectaron los modelos a aplicaciones internas y los proyectos experimentales se integraron gradualmente en las operaciones diarias. La decisi\u00f3n inicial parec\u00eda reversible: siempre se podr\u00eda introducir otro modelo m\u00e1s tarde.<span aria-hidden=\"true\" class=\"PDq2pG_selectionAnchor\"><\/span><\/p>\n<p data-start=\"497\" data-end=\"916\">Esa suposici\u00f3n se est\u00e1 poniendo a prueba ahora. A medida que la IA pasa de ser una asistencia ocasional al servicio de atenci\u00f3n al cliente, el desarrollo de software, la investigaci\u00f3n, el procesamiento de documentos y los flujos de trabajo operativos, la elecci\u00f3n del proveedor afecta mucho m\u00e1s que a la calidad de los resultados. Modifica los costos, la arquitectura de datos, las habilidades internas y la capacidad de la empresa para cambiar de rumbo. Lo que comenz\u00f3 como una compra tecnol\u00f3gica conveniente puede convertirse en una dependencia estrat\u00e9gica.<\/p>\n<p data-start=\"918\" data-end=\"1300\">La preocupaci\u00f3n no es que OpenAI o Anthropic se hayan vuelto repentinamente inadecuadas. Ambas siguen produciendo algunos de los mejores modelos de prop\u00f3sito general disponibles. El problema es que las empresas a menudo han permitido que un proveedor se integre en demasiados procesos sin establecer qu\u00e9 suceder\u00eda si cambiaran los precios, el rendimiento, las condiciones contractuales o las prioridades comerciales.<\/p>\n<h2 data-section-id=\"1xx6hyt\" data-start=\"1302\" data-end=\"1347\">Los costes de la IA se vuelven m\u00e1s dif\u00edciles de predecir a gran escala<\/h2>\n<p data-start=\"1349\" data-end=\"1583\">Una suscripci\u00f3n mensual ofrece a los empleados un precio relativamente claro. La econom\u00eda cambia cuando una empresa comienza a utilizar modelos a trav\u00e9s de una interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones, particularmente cuando la inteligencia artificial est\u00e1 integrada en productos o flujos de trabajo automatizados.<\/p>\n<p data-start=\"1585\" data-end=\"1969\">Los cargos pueden depender de la cantidad de informaci\u00f3n enviada al modelo, la duraci\u00f3n de la respuesta, el modelo seleccionado y la frecuencia con la que se ejecuta el proceso. Una tarea que parece econ\u00f3mica durante una prueba piloto puede volverse costosa cuando se repite miles de veces al d\u00eda. Agregar documentos m\u00e1s largos, instrucciones m\u00e1s detalladas o pasos de verificaci\u00f3n adicionales aumenta a\u00fan m\u00e1s la factura.<\/p>\n<p data-start=\"1971\" data-end=\"2295\">La dificultad no se limita al precio de los tokens individuales. Los sistemas de inteligencia artificial requieren infraestructura de soporte, monitoreo, controles de seguridad, trabajo de integraci\u00f3n y revisi\u00f3n humana. Las empresas tambi\u00e9n pueden pagar a varios proveedores de tecnolog\u00eda por capacidades superpuestas sin tener una visi\u00f3n clara de qu\u00e9 modelo est\u00e1 manejando qu\u00e9 tarea.<\/p>\n<p data-start=\"2297\" data-end=\"2637\">Esto est\u00e1 impulsando a los equipos de finanzas y tecnolog\u00eda a plantear preguntas que a menudo estuvieron ausentes durante la fase experimental. \u00bfCu\u00e1nto cuesta resolver la solicitud de un cliente? \u00bfEst\u00e1 generando el modelo suficiente valor para justificar su costo operativo? \u00bfCompletar\u00eda un modelo m\u00e1s peque\u00f1o la misma tarea de manera satisfactoria? \u00bfCu\u00e1nta correcci\u00f3n humana sigue siendo necesaria?<\/p>\n<p data-start=\"2639\" data-end=\"3105\">Un modelo capaz puede producir una respuesta impresionante, pero eso no lo convierte autom\u00e1ticamente en la opci\u00f3n m\u00e1s econ\u00f3mica. Resumir un documento rutinario, clasificar una solicitud entrante y extraer una fecha de una factura rara vez requieren la misma potencia inform\u00e1tica que analizar un contrato complejo o escribir software de producci\u00f3n. Utilizar el modelo m\u00e1s avanzado para cada tarea es comparable a asignar al especialista m\u00e1s caro de la empresa a cada consulta administrativa.<\/p>\n<h2 data-section-id=\"oc38r7\" data-start=\"3107\" data-end=\"3148\">La dependencia se extiende m\u00e1s all\u00e1 del contrato<\/h2>\n<p data-start=\"3150\" data-end=\"3342\">La dependencia de proveedores a veces se describe como un problema de compras: una empresa negocia con un proveedor y m\u00e1s tarde puede cambiar a otro. Con la IA generativa, la relaci\u00f3n es m\u00e1s complicada.<\/p>\n<p data-start=\"3344\" data-end=\"3724\">Los *prompts* se perfeccionan para el comportamiento de un modelo en particular. Las aplicaciones se construyen en torno a su interfaz t\u00e9cnica. Los empleados se familiarizan con sus fortalezas y limitaciones. Los procedimientos de seguridad, los m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n y los flujos de trabajo de aprobaci\u00f3n se dise\u00f1an para el sistema del proveedor. Incluso el tono y la estructura del material generado por IA pueden reflejar gradualmente c\u00f3mo responde ese modelo.<\/p>\n<p data-start=\"3726\" data-end=\"4086\">Cambiar de proveedor puede, por lo tanto, requerir m\u00e1s que reemplazar una clave de API. Es posible que sea necesario reescribir los mensajes, volver a probar las salidas y reconstruir las integraciones. Un modelo de la competencia puede interpretar las instrucciones de manera diferente, admitir diferentes formatos de archivo o requerir otro enfoque para el uso de herramientas. Los procesos que parec\u00edan port\u00e1tiles pueden resultar sorprendentemente espec\u00edficos para un solo proveedor.<\/p>\n<p data-start=\"4088\" data-end=\"4471\">El riesgo aumenta cuando la IA se conecta a los sistemas de la empresa y se le permite actuar. Un asistente que simplemente redacta un correo electr\u00f3nico es relativamente f\u00e1cil de reemplazar. Un agente que recupera informaci\u00f3n de clientes, actualiza registros, prepara informes y activa flujos de trabajo internos est\u00e1 vinculado a permisos, fuentes de datos y reglas de negocio. Migrar un sistema as\u00ed se convierte en un proyecto operativo.<\/p>\n<p data-start=\"4473\" data-end=\"4842\">Esta es una raz\u00f3n por la cual las empresas est\u00e1n empezando a separar sus aplicaciones de inteligencia artificial del modelo subyacente. En lugar de permitir que cada departamento construya directamente sobre un solo proveedor, est\u00e1n introduciendo una capa intermedia que puede enrutar tareas a diferentes modelos. El enfoque requiere m\u00e1s disciplina al principio, pero reduce el costo de cambiar de proveedor m\u00e1s adelante.<\/p>\n<h2 data-section-id=\"1qf43bb\" data-start=\"4844\" data-end=\"4881\">El mejor modelo depende del trabajo<\/h2>\n<p data-start=\"4883\" data-end=\"5109\">OpenAI y Anthropic se comparan con frecuencia como si una empresa tuviera que elegir un \u00fanico ganador. En la pr\u00e1ctica, sus modelos pueden ser adecuados para diferentes tipos de trabajo, mientras que ninguno es necesariamente la opci\u00f3n correcta para cada tarea.<\/p>\n<p data-start=\"5111\" data-end=\"5444\">Un modelo puede funcionar mejor con razonamiento complejo, otro con documentos largos o programaci\u00f3n. Un modelo comercial m\u00e1s peque\u00f1o puede ser suficiente para procesos internos rutinarios. Un modelo abierto que se ejecute dentro de la propia infraestructura de la empresa puede ser preferible cuando la sensibilidad de los datos importa m\u00e1s que las diferencias marginales en la calidad de los resultados.<\/p>\n<p data-start=\"5446\" data-end=\"5810\">Esto est\u00e1 convirtiendo la selecci\u00f3n de modelos en una decisi\u00f3n de cartera. Las empresas pueden reservar modelos pr\u00e9mium para tareas en las que sus capacidades mejoran sustancialmente el resultado, mientras dirigen el trabajo repetitivo y de alto volumen hacia alternativas m\u00e1s econ\u00f3micas. Los datos confidenciales pueden permanecer dentro de una infraestructura controlada y los equipos pueden cambiar de proveedor cuando el rendimiento o los precios cambien.<\/p>\n<p data-start=\"5812\" data-end=\"6131\">El concepto de enrutador de modelos sigue siendo desconocido fuera de los departamentos de tecnolog\u00eda, pero su l\u00f3gica es sencilla. El empleado o la aplicaci\u00f3n env\u00eda una solicitud sin elegir un proveedor. El sistema clasifica la tarea y la env\u00eda al modelo que ofrece la mejor combinaci\u00f3n de calidad, velocidad, costo y protecci\u00f3n de datos.<\/p>\n<p data-start=\"6133\" data-end=\"6473\">Una traducci\u00f3n corta puede ser procesada por un modelo compacto. Una comparaci\u00f3n legal puede ir a un sistema de razonamiento m\u00e1s potente. La informaci\u00f3n confidencial puede gestionarse localmente. Si un proveedor no est\u00e1 disponible, otro puede tomar el relevo. La empresa gestiona el servicio que necesita en lugar de organizar su trabajo en torno a la gama de productos de una sola empresa de IA.<\/p>\n<h2 data-section-id=\"1wjgnqr\" data-start=\"6475\" data-end=\"6524\">Los modelos abiertos se est\u00e1n convirtiendo en alternativas cre\u00edbles<\/h2>\n<p data-start=\"6526\" data-end=\"6884\">La posici\u00f3n de los principales proveedores estadounidenses tambi\u00e9n est\u00e1 siendo desafiada por el r\u00e1pido desarrollo de modelos abiertos y de menor coste. Algunos se pueden descargar, adaptar y operar en los propios servidores de una empresa o a trav\u00e9s de un proveedor de alojamiento elegido. Otros ofrecen acceso comercial a precios dise\u00f1ados para atraer a organizaciones preocupadas por el coste de los sistemas de vanguardia.<\/p>\n<p data-start=\"6886\" data-end=\"7221\">Los modelos abiertos no eliminan la complejidad. Una empresa puede necesitar conocimientos especializados para implementarlos, asegurarlos y mantenerlos. Los costos de hardware pueden ser sustanciales y el modelo a\u00fan requiere evaluaci\u00f3n antes de que se le conf\u00eden tareas cr\u00edticas para el negocio. Para una organizaci\u00f3n m\u00e1s peque\u00f1a, utilizar un servicio comercial gestionado puede seguir siendo m\u00e1s sencillo y econ\u00f3mico.<\/p>\n<p data-start=\"7223\" data-end=\"7587\">Su importancia radica en la alternativa que crean. Las empresas ya no tienen que asumir que cada carga de trabajo de IA debe enviarse a uno de los dos proveedores estadounidenses. Un modelo abierto puede ser adecuado para la clasificaci\u00f3n, la b\u00fasqueda, la extracci\u00f3n, la traducci\u00f3n o la recuperaci\u00f3n de conocimiento interno. Tambi\u00e9n se puede adaptar a la terminolog\u00eda de una empresa y operar bajo un control m\u00e1s estricto.<\/p>\n<p data-start=\"7589\" data-end=\"8031\">Los desarrolladores de IA chinos han a\u00f1adido m\u00e1s presi\u00f3n al demostrar que se pueden ofrecer modelos capaces a precios notablemente m\u00e1s bajos. No todas las organizaciones se sentir\u00e1n c\u00f3modas utiliz\u00e1ndolos, en particular cuando est\u00e1n involucrados requisitos regulatorios, transferencias de datos o exposici\u00f3n geopol\u00edtica. Su influencia, sin embargo, se extiende m\u00e1s all\u00e1 de la adopci\u00f3n directa: la competencia a menor precio dificulta que los proveedores establecidos traten los precios altos como inevitables.<\/p>\n<h2 data-section-id=\"9idlcm\" data-start=\"8033\" data-end=\"8086\">El trabajo humano a veces sigue siendo la opci\u00f3n econ\u00f3mica<\/h2>\n<p data-start=\"8088\" data-end=\"8226\">La prisa por automatizar ha alentado a las empresas a comparar el coste de la IA con el salario de un empleado. Esa comparaci\u00f3n puede ser enga\u00f1osa.<\/p>\n<p data-start=\"8228\" data-end=\"8610\">Un proceso automatizado puede requerir el uso de modelos, integraci\u00f3n de software, monitoreo, controles de calidad y gesti\u00f3n de excepciones. Cuando los errores conllevan consecuencias financieras, legales o de reputaci\u00f3n, una persona a menudo debe revisar el resultado. Si la tarea ocurre con poca frecuencia o var\u00eda significativamente de un caso a otro, el costo de construir y mantener el flujo de trabajo de IA puede superar el ahorro.<\/p>\n<p data-start=\"8612\" data-end=\"9000\">Esto no significa que la automatizaci\u00f3n haya fracasado. Significa que la empresa debe considerar todo el proceso en lugar del aparente costo de generar una respuesta. Es posible que la IA a\u00fan mejore la productividad del empleado sin asumir toda la tarea. Un modelo puede preparar el primer an\u00e1lisis, identificar informaci\u00f3n faltante o sugerir una respuesta, mientras que el empleado sigue siendo responsable de la decisi\u00f3n.<\/p>\n<p data-start=\"9002\" data-end=\"9161\">La divisi\u00f3n del trabajo m\u00e1s econ\u00f3mica no siempre es la automatizaci\u00f3n total. En algunos casos, es una combinaci\u00f3n cuidadosamente dise\u00f1ada de velocidad de m\u00e1quina y juicio humano.<\/p>\n<h2 data-section-id=\"defgmy\" data-start=\"9163\" data-end=\"9220\">Lo que las empresas deben hacer antes de ampliar su uso de la inteligencia artificial<\/h2>\n<p data-start=\"9222\" data-end=\"9530\">El primer paso es mapear d\u00f3nde ya se est\u00e1 utilizando la IA. Muchas organizaciones subestiman el n\u00famero de herramientas, suscripciones y flujos de trabajo informales que han surgido en los distintos departamentos. Sin esa visi\u00f3n general, no pueden calcular los costes, evaluar la exposici\u00f3n de los datos ni identificar la dependencia de un proveedor en particular.<\/p>\n<p data-start=\"9532\" data-end=\"9909\">Cada caso de uso debe evaluarse por separado. Las preguntas relevantes son pr\u00e1cticas: qu\u00e9 tan importante es la tarea, qu\u00e9 nivel de precisi\u00f3n se requiere, qu\u00e9 datos est\u00e1n involucrados, con qu\u00e9 frecuencia se ejecuta y qu\u00e9 sucede cuando el modelo se equivoca. Las respuestas determinan si la empresa necesita un modelo pr\u00e9mium, una alternativa m\u00e1s peque\u00f1a, procesamiento local o intervenci\u00f3n humana directa.<\/p>\n<p data-start=\"9911\" data-end=\"10335\">Nuevo <a href=\"https:\/\/www.zupino.com\/es\/ia-generativa\/maquinas-multimodales-con-inteligencia-artificial-que-ven-oyen-y-comprenden\/\">IA<\/a> Las aplicaciones deben dise\u00f1arse para la portabilidad siempre que sea posible. Los comandos, las conexiones de datos y las reglas de negocio no deben quedar enterrados dentro de la plataforma de un solo proveedor. Las empresas deben mantener pruebas independientes que les permitan comparar modelos frente a las mismas tareas y resultados esperados. Los contratos tambi\u00e9n deben abordar el uso de datos, la disponibilidad del servicio, los cambios de precio y los aspectos pr\u00e1cticos de cambiar a otro proveedor.<\/p>\n<p data-start=\"10337\" data-end=\"10671\">Nada de esto exige que las empresas abandonen a OpenAI o Anthropic. La dependencia se vuelve peligrosa cuando es accidental, se comprende mal y es dif\u00edcil de revertir. Una relaci\u00f3n deliberada con un proveedor l\u00edder puede ser completamente racional, siempre y cuando la empresa sepa qu\u00e9 procesos dependen de \u00e9l, cu\u00e1nto cuestan y qu\u00e9 alternativas existen.<\/p>\n<p data-start=\"10673\" data-end=\"10988\">La siguiente fase de la inteligencia artificial corporativa estar\u00e1 menos preocupada por el acceso al modelo m\u00e1s c\u00e9lebre y m\u00e1s preocupada por el control. Las empresas que conserven la capacidad de comparar, combinar y reemplazar modelos estar\u00e1n en una posici\u00f3n m\u00e1s fuerte que aquellas que permitan que un solo proveedor defina la arquitectura de su estrategia de IA.<\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las empresas est\u00e1n reconsiderando su dependencia de los gigantes de la inteligencia artificial como OpenAI y Anthropic. Este cambio est\u00e1 impulsado por los avances tecnol\u00f3gicos, las presiones competitivas y las necesidades de diversificaci\u00f3n estrat\u00e9gica.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":895,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[16],"tags":[],"class_list":["post-896","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-for-operations"],"magazineBlocksPostFeaturedMedia":{"thumbnail":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-150x150.jpg","medium":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-300x200.jpg","medium_large":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-768x512.jpg","large":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-1024x683.jpg","1536x1536":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf.jpg","2048x2048":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf.jpg","trp-custom-language-flag":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-18x12.jpg","colormag-highlighted-post":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-392x272.jpg","colormag-featured-post-medium":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-390x205.jpg","colormag-featured-post-small":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-130x90.jpg","colormag-featured-image":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-800x445.jpg","colormag-default-news":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-150x150.jpg","colormag-featured-image-large":"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/zupino_image_20260725_a09fbf-1080x600.jpg"},"magazineBlocksPostAuthor":{"name":"Massimo","avatar":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/82207cc30d613dea4e5fc4ce5dad6b48bc98e8cde6e3910b0adcb2b12199eab1?s=96&d=mm&r=g"},"magazineBlocksPostCommentsNumber":false,"magazineBlocksPostExcerpt":"Businesses are reconsidering their dependence on AI giants like OpenAI and Anthropic. 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