TÍTULO: ¿OpenAI y Anthropic han encontrado su ajuste producto-mercado?
La hipótesis, planteada por el desarrollador y bloguero Simon Willison en su bitácora personal el 27 de mayo de 2026, es directa: tanto OpenAI como Anthropic habrían dado con su ajuste producto-mercado gracias a los agentes de codificación y de uso general, dejando atrás una etapa en la que el crecimiento de usuarios no se traducía en ingresos sostenibles.
Las señales que apoyan esta tesis se acumularon durante abril de 2026. En ese mes, ambas compañías lanzaron nuevos modelos frontier con precios de API más altos y, simultáneamente, modificaron sus planes empresariales para alinearlos con las tarifas de API por token. Anthropic, que en agosto de 2025 ofrecía su plan Enterprise con "uso suficiente para una jornada laboral típica" incluido en el precio del asiento, pasó a cobrar 20 dólares por usuario al mes más el coste real de los tokens consumidos, según documentación citada por The Information. OpenAI hizo lo propio con Codex el 2 de abril de 2026 (planes nuevos) y el 23 de abril (planes Enterprise existentes), estableciendo que el coste en "créditos" equivale al precio de los tokens de la API. El resultado: cualquier compañía que despliegue Claude Code, Cowork o Codex a escala termina pagando lo mismo que si consumiera directamente la API, eliminando los descuentos que durante años hicieron viables las pruebas piloto de inteligencia artificial en las empresas.
El contexto tecnológico ayuda a explicar el porqué. El propio Willison documentó que su suscripción personal de 100 dólares mensuales a Anthropic Max y 100 dólares a OpenAI Pro equivaldría, medida por la herramienta ccusage, a aproximadamente 1.200 dólares en tokens de Claude Code y 980 dólares en tokens de Codex en un periodo de 30 días. Es decir, una fracción del coste real, pero asumible por profesionales bien remunerados que utilizan estos agentes a diario.
Aquí reside la clave del argumento. Mientras que ChatGPT presumía en febrero de 2026 de más de 900 millones de usuarios activos semanales, solo 50 millones —el 5,6%— eran suscriptores de pago. A un precio de entre 10 y 20 dólares mensuales, harían falta entre 1.000 y 2.000 millones de suscriptores sostenidos durante cuatro años para cubrir la infraestructura de un billón de dólares que estas compañías están construyendo. Las cuentas no cuadran en el segmento de consumo masivo. En cambio, los agentes de codificación —herramientas que consumen muchos más tokens, pero que se han vuelto indispensables para ingenieros y, cada vez más, para otros trabajadores del conocimiento— sí generan un gasto significativo por usuario. Como señala Willison, los modelos lanzados en noviembre de 2025 fueron los que realmente elevaron a los agentes a la categoría de "genuinamente útiles", y seis meses después, las empresas están dispuestas a gastar dinero real en ellos.
La rentabilidad, históricamente esquiva en el sector, parece asomar. Anthropic, según rumores difundidos por TechCrunch, estaría a punto de registrar su primer trimestre con beneficios. OpenAI, por su parte, no ha hecho públicas cifras similares, pero su movimiento de precios sugiere una estrategia de ingresos crecientes. Otro indicador: las contrataciones. Willison realizó un análisis de las vacantes publicadas en ambos sitios web y encontró que OpenAI tiene 703 puestos abiertos, de los cuales 229 (el 32,6%) corresponden a áreas de ventas y soporte empresarial. Anthropic, con 390 vacantes, destina 105 (el 26,9%) a funciones similares. Es decir, casi un tercio de su crecimiento de plantilla se orienta a cerrar contratos corporativos, un modelo que, según ironiza el autor, demanda una cantidad notable de trabajo humano, justo en empresas dedicadas a automatizar el trabajo ajeno.
Análisis: La tesis de Willison no está exenta de matices. Es una opinión informada, basada en datos públicos y en su propia experiencia como usuario intensivo, pero no procede de los estados financieros auditados de las compañías. Tampoco aborda el papel de competidores como Google DeepMind, Meta o los modelos chinos de código abierto, que presionan a la baja los precios del sector. Otro elemento a considerar: el giro de precios en abril podría interpretarse menos como una señal de fortaleza que como una necesidad. Ambas empresas están en camino a su salida a bolsa, lo que exige demostrar tracción de ingresos, y los costes computacionales siguen siendo enormes. Cobrar precios de API en el segmento empresarial puede ser tanto reflejo de demanda sólida como de presión financiera para mejorar márgenes. Además, el énfasis en los "agentes de codificación" deja fuera una pregunta relevante: ¿qué ocurre cuando estos mismos agentes automatizan las tareas de los ingenieros que hoy son los principales compradores? El propio Willison admite que estos productos "pueden automatizar cualquier cosa que se pueda hacer tecleando comandos en un ordenador", lo que abre interrogantes sobre la sostenibilidad a largo plazo de una base de clientes que, paradójicamente, podría estar ayudándose a sí misma a extinguirse.
Conclusión: Por ahora, la evidencia apunta a un punto de inflexión. Los movimientos coordinados de precios, las vacantes orientadas a ventas empresariales y los rumores de rentabilidad en Anthropic dibujan un escenario en el que los agentes de inteligencia artificial empiezan a generar los ingresos que la estrategia de consumo masivo no lograba. Que este sea el verdadero ajuste producto-mercado o un espejismo previo a una mayor consolidación del sector es algo que solo los próximos trimestres —y los prospectos de salida a bolsa— confirmarán.