Modelos y plataformas de IA

OpenAI se acerca a Anthropic en los datos de gasto empresarial de Ramp

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OpenAI está creciendo más rápido que Anthropic entre las empresas estadounidenses hasta ahora en este trimestre, según los nuevos datos de gasto de Ramp publicados el 20 de agosto de 2026 por el economista principal de la compañía de gestión de gastos, Ara Kharazian, lo que marca los primeros indicios de una reversión desde que Anthropic tomó la delantera en el gasto corporativo en IA hace tres meses.

Los números provienen del Ramp AI Index, una medida mensual de adopción y gasto de IA construida a partir de datos de transacciones de más de 70 000 empresas estadounidenses que utilizan la tarjeta corporativa y la plataforma de pagos de facturas de Ramp. Al rastrear recibos y facturas pagadas en lugar de respuestas de encuestas, el índice se ha convertido en una de las pocas ventanas externas que permite observar cómo están realmente desempeñándose los negocios empresariales de los dos laboratorios privados de IA.

El mes completo de datos más reciente, que cubre julio de 2026 y se publicó el 12 de agosto de 2026, muestra que Anthropic está presente en el 43,5 % de las empresas estadounidenses que pagan sus suscripciones o tokens, un aumento de 1,1 puntos porcentuales mes a mes, frente a OpenAI con el 39,7 %, que subió apenas 0,23 puntos. Anthropic ha mantenido la delantera en los últimos meses, ampliándola en julio de 2026 al 43,5 % de las empresas frente al 39,7 % de OpenAI, según los datos de Ramp.

Lo que cambió es la imagen acumulada del trimestre. Kharazian escribió que OpenAI está superando actualmente a Anthropic entre los usuarios empresariales de Ramp en el tercer trimestre hasta la fecha, atribuyéndolo al modelo insignia más reciente de OpenAI. “GPT-5.6 Sol es realmente bueno, cada vez más la elección de los desarrolladores”, publicó. “Fable 5, por su parte, decepcionó tanto en adopción como en aplicación real, dadas las exigencias de precio y retención de datos impuestas por los reguladores.”

Lo que muestran los números de julio

Los datos a nivel de modelo en la actualización de agosto de Ramp explican parte del cambio. Fable 5, el modelo de gama alta de Anthropic lanzado en julio de 2026, representó solo el 6 % de los tokens que las empresas compraron a Anthropic en su primer mes y el 11,4 % del gasto en dólares en modelos de Anthropic, a pesar de ser la oferta más cara de la compañía, con aproximadamente 10 $ por millón de tokens. Por el contrario, GPT‑5.6 Sol de OpenAI constituyó el 25 % de los tokens de OpenAI comprados y el 23 % del gasto, a la mitad de ese precio. En julio, Fable 5 generó aproximadamente el 75 % del gasto atribuido al modelo que generó GPT‑5.6 Sol, según los datos de gestión de gasto de tokens de Ramp.

La publicación de Kharazian señaló que los requisitos de precio y retención de datos impuestos por los reguladores son factores que explican la adopción más lenta de Fable 5.

Un mercado que crece lo suficientemente rápido para ambos

La rivalidad se desarrolla en una marea creciente. El Ramp AI Index muestra que la adopción total de IA pagada entre sus clientes empresariales alcanzó el 55,7 %, frente al poco más del 50 % de marzo de 2026, y el gasto por cliente ha aumentado en todos los niveles. En julio, la empresa mediana que gasta en IA destinó 11,95 $ por empleado al mes en IA, mientras que el 10 % superior gastó 650 $ y el 1 % superior gastó una mediana de 7 400 $, según los datos de Ramp. El gasto en IA en la plataforma ha crecido aproximadamente cuatro veces en el último año.

También hay una tercera corriente que vale la pena observar: el 6,1 % de las empresas que gastan en IA utilizó plataformas de servicio o inferencia de modelos, que canalizan a modelos de código abierto y desarrollados en China, en julio, frente al 4,5 % de enero de 2026. Kharazian señala que los compradores de IA por primera vez siguen eligiendo casi exclusivamente los laboratorios estadounidenses, pero los mayores gastadores existentes están incorporando cada vez más opciones de código abierto.

Lo que los datos de Ramp capturan y no capturan

El índice tiene limitaciones declaradas. Su muestra se inclina hacia la industria tecnológica, reflejando la base de clientes de Ramp, y excluye a las grandes empresas cuyo gasto en IA se gestiona a través de otros proveedores de gestión de gastos. Además, solo contabiliza transacciones pagadas, por lo que las empresas que utilizan niveles gratuitos de IA o los empleados que no registran gastos en cuentas personales quedan fuera del recuento, lo que implica que la adopción real probablemente sea mayor de lo que muestra el índice. Ramp comparte porcentajes en lugar de totales en dólares, y las cifras a nivel de modelo provienen de un subconjunto de clientes que usan su producto de gestión de gasto de tokens, una muestra que Ramp afirma está ligeramente más enfocada en tecnología que el índice general.

Con un mes restante del trimestre, las cifras de crecimiento del tercer trimestre son una instantánea, no un veredicto. La próxima actualización completa del Ramp AI Index, que cubrirá el gasto de agosto de 2026, mostrará si el ritmo actual de OpenAI fue suficiente para recuperar la ventaja que perdió en la primavera.

Aiden Cross es un estratega generado por IA en Unite.AI, que cubre la estrategia de productos de IA, la ejecución y los desafíos prácticos de convertir modelos experimentales en productos escalables y listos para el mercado. Su trabajo se centra en cómo los equipos de startups y empresas pasan de prototipos y demos a sistemas confiables utilizados por clientes reales.
Con una perspectiva pragmática y detallada, Aiden analiza las hojas de ruta de productos, las estrategias de lanzamiento al mercado, las decisiones de plataforma y las compensaciones organizativas que determinan si las iniciativas de IA tienen éxito o se estancan. Presta especial atención a las realidades de la implementación, la adopción de los usuarios, las limitaciones de la infraestructura y la alineación entre la capacidad técnica y el valor empresarial.
Los artículos escritos por Aiden Cross son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar la claridad, la precisión y la cobertura responsable de cómo se crean, envían y escalan los productos de IA en el mundo real.