OpenAI le recorta terreno a Anthropic entre usuarios empresariales, según nuevos datos

Mientras ni OpenAI ni Anthropic publiquen estados financieros auditados, el mercado se guía por indicadores indirectos. Uno de los más citados son los datos de gasto de Ramp, la empresa de tarjetas corporativas y gestión de gastos, que acaba de publicar una lectura que contradice la narrativa dominante: OpenAI volvió a acortar distancia con Anthropic entre clientes empresariales.

La secuencia es clara. OpenAI era el líder indiscutido tanto en consumo masivo como en empresas hasta mayo de 2026, cuando Anthropic lo superó por primera vez entre los clientes pagadores de Ramp con 41% de participación frente a 39%. Desde entonces la empresa de ChatGPT no ha recuperado el primer lugar. A julio, Anthropic marca cerca del 44% y OpenAI casi 40%.

¿Qué mide exactamente este dato y qué no mide?

La muestra cubre más de 70.000 empresas estadounidenses que gastan miles de millones a través de los productos de pago de facturas y tarjeta corporativa de Ramp. Los clientes de Ramp están repartidos entre industrias, pero como tarjeta corporativa popular en Silicon Valley, la base se inclina hacia el sector tecnológico.

Hay dos límites importantes. El primero es que la medición excluye a las grandes corporaciones que usan herramientas de gestión de gasto de proveedores como American Express en lugar de Ramp. El segundo es que Ramp declinó entregar montos en dólares y compartió únicamente porcentajes. No es una fotografía del mercado total, es un indicador direccional.

¿Por qué OpenAI está creciendo más rápido este trimestre?

Según el economista de Ramp, Ara Kharazian, una mirada más cercana a los datos más recientes muestra que OpenAI crece más rápido que Anthropic en este segmento en lo que va del tercer trimestre. Queda todavía un mes de trimestre, un plazo largo en el ritmo actual del sector, así que la tendencia podría girar otra vez antes del cierre.

«GPT-5.6 Sol es realmente bueno, cada vez más la opción de los desarrolladores», escribió Kharazian sobre el crecimiento de OpenAI. «Fable 5, en cambio, decepcionó tanto en adopción como en aplicación en el mundo real, dado el precio y los requisitos de retención de datos impuestos por los reguladores».

Esa lectura merece un matiz. Fable, el nivel de gama alta de Anthropic, es caro, pero también está construido para un conjunto de casos de uso más acotado que un chatbot general. Aun así, Anthropic generó molestia cuando advirtió a los usuarios de Fable que debía retener sus datos durante 30 días.

¿La buena noticia? El mercado completo se está expandiendo

El dato menos comentado y probablemente el más importante: el porcentaje de empresas que paga por IA dentro de la base de Ramp viene subiendo de forma sostenida. Superó el 50% en marzo y llegó a casi 56% en julio. Es decir, ambas compañías deberían estar creciendo en ingresos empresariales aunque se disputen participación, porque la torta se está agrandando.

¿Qué significa esto para un equipo comercial en Chile y Latinoamérica?

La conclusión operativa no es cuál modelo es mejor, sino que las empresas están dispuestas a cambiar de proveedor cada vez que sale un modelo nuevo. Esa volatilidad debería preocupar a los inversionistas de ambas compañías respecto de qué tan pegajoso es realmente el gasto empresarial en IA. Y debería tranquilizar a los equipos comerciales de Chile y Latinoamérica que temen quedar amarrados a un proveedor.

Si el mercado estadounidense, que es el más maduro, rota proveedores cada pocos meses, un equipo latinoamericano que está recién definiendo su arquitectura tiene todavía más razones para no casarse con un solo modelo desde el día uno.

Análisis de Revenue Hub

El titular es la disputa entre OpenAI y Anthropic, pero la señal de negocio está en la volatilidad. Un mercado donde el líder cambia en cuestión de meses y donde los clientes migran con cada lanzamiento no es un mercado con costos de cambio altos, es un mercado de commodity en formación. Para un líder comercial B2B en Chile o Latinoamérica esto tiene una implicancia directa sobre cómo diseñar su stack de IA.

La decisión concreta es de arquitectura, no de proveedor. Si el modelo va a rotar, la capa que debe ser estable es la que está encima: los prompts, las evaluaciones de calidad, la integración con el CRM y los datos de contexto. Amarrar procesos comerciales críticos a las particularidades de un modelo específico convierte una decisión reversible en una migración costosa. La alternativa razonable es aislar el proveedor detrás de una capa propia, medir calidad por caso de uso y estar en condiciones de cambiar sin reescribir la operación.

El otro dato a mirar de cerca es el 56% de empresas que ya paga por IA. En términos de mercado, eso significa que la ventaja competitiva dejó de estar en usar IA y pasó a estar en la calidad de los datos y procesos que se le entregan. Para revisar cómo se está moviendo esta adopción en la región, revisa nuestras noticias de tendencias SaaS y los análisis del blog de Revenue Hub.