"Ode with Anthropic", la firma independiente de servicios de IA creada en 2026 mediante una asociación entre Anthropic y los fondos Blackstone y Hellman & Friedman, adquirió Casper Studios, una pequeña compañía que ayuda a empresas a incorporar inteligencia artificial en productos, tareas de empleados y procesos internos.

La adquisición puede parecer menor frente a las enormes sumas que se destinan a modelos de IA de vanguardia, centros de datos y chips. Sin embargo, el acuerdo pone el foco en otro segmento de la inteligencia artificial que podría resultar igual de relevante para las empresas. Y la razón por la cual puede ser igual de importate es porque el gasto corporativo en IA ya empezó a dejar atrás la etapa de experimentación y avanzó hacia una fase concreta de implementación.

Aunque hoy las compañías ya pueden acceder con rapidez a modelos de última generación, transformarlos en sistemas de producción resulta mucho más complejo. Para dar ese paso necesitan integración, gobernanza, rediseño de flujos de trabajo y talento en ingeniería, una demanda que abre espacio para empresas capaces de convertir la capacidad de esos modelos en resultados de negocio concretos y medibles.

El mercado de servicios de IA cobra cada vez más peso dentro del negocio de la IA generativa, con empresas de modelos, consultoras, integradores de sistemas y firmas especializadas en ingeniería que compiten por la misma oportunidad. En ese escenario, tener mayor control sobre el proceso que lleva a un modelo potente hasta su uso efectivo dentro de una compañía pasó a ser uno de los principales terrenos de competencia en el mercado de la inteligencia artificial.

El mercado de servicios de IA en evolución

La próxima fase de la IA empresarial pone cada vez más el foco en la implementación. Durante los últimos años, las compañías dedicaron buena parte de sus esfuerzos a probar grandes modelos de lenguaje, desarrollar pruebas de concepto y darles a sus empleados acceso a herramientas como Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot y Gemini, además de una variedad cada vez más amplia de modelos abiertos. Sin embargo, el desafío más complejo aparece una vez superada esa etapa experimental.

Las empresas necesitan conectar la IA con sus datos internos, rediseñar flujos de trabajo, fijar reglas de gobernanza, desarrollar herramientas a medida y definir en qué áreas la automatización puede generar un valor concreto y cuantificable para el negocio. Ese es, precisamente, el espacio que busca aprovechar Ode.

Hace apenas unos meses, Ode prácticamente no existía bajo su estructura actual. Anthropic anunció la iniciativa en mayo junto con Blackstone, Hellman & Friedman y Goldman Sachs, mientras que al proyecto también se sumaron inversores como General Atlantic, Leonard Green, Apollo Global Management, GIC y Sequoia Capital. 

Anthropic aseguró que la compañía incorporaría ingenieros especializados en IA aplicada para trabajar junto con los equipos de Ode y llevar Claude a áreas centrales de las operaciones de empresas medianas.

La iniciativa quedó constituida oficialmente como Ode en julio. El núcleo operativo de la compañía nació a partir de Fractional AI, una firma de servicios de IA aplicada que fue adquirida en mayo. Sus fundadores, Chris Taylor y Eddie Siegel, pasaron a ocupar los cargos de CEO y director de tecnología de Ode, respectivamente.

Según TechCrunch, la empresa nació con cerca de 100 ingenieros y un respaldo de US$ 1.500 millones. Ode opera bajo el principio de "Claude primero", una estrategia que le da a Anthropic una conexión especialmente directa entre el desarrollo del modelo y su implementación dentro de las empresas. Al mismo tiempo, sus inversores de capital privado aportan otro activo de gran valor: una amplia red de compañías a las que puede vender sus productos o servicios. Además, las empresas que integran sus carteras pueden convertirse en potenciales clientes de Ode.

Ode asegura que mantiene una relación estrecha con el área de IA aplicada de Anthropic y que cuenta con acceso directo a su experiencia técnica sobre Claude. Anthropic, por su parte, se beneficia cuando las empresas dejan atrás las pruebas con Claude y pasan a utilizarlo en producción. Bajo este esquema, los servicios pueden funcionar como un canal directo para ampliar la distribución del modelo.

A principios de este año, Casper Studios se convirtió en socio selecto de Anthropic. La compañía mantiene vínculos con grandes firmas de consultoría y servicios tecnológicos, entre ellas Accenture, Deloitte, PwC, Cognizant e Infosys, y destinó importantes recursos a capacitar socios capaces de implementar Claude para clientes corporativos. Ode ocupa otro segmento de ese mercado y concentra su propuesta principalmente en ingenieros aplicados que trabajan de manera directa con los clientes para desarrollar sistemas de producción. Con la adquisición de Casper Studios, Ode y Anthropic apuntan a profundizar el uso de la IA en los flujos de trabajo de los empleados y los procesos operativos.

Jay Singh, CEO y cofundador de Casper, describió a ambas compañías como complementarias.

"Ode profundiza en las principales prioridades de IA de sus clientes, creando aplicaciones de nivel profesional para los desafíos de IA más complejos de una organización", escribió Singh al anunciar la transacción. "Casper, por su parte, ofrece una visión más amplia, ayudando a implementar la IA en todos los equipos y en flujos de trabajo repetibles", agregó.

Esa diferencia refleja uno de los principales desafíos de la IA empresarial. Crear una herramienta basada en inteligencia artificial resulta cada vez más sencillo, pero conseguir que una organización la utilice en decenas o cientos de procesos repetibles presenta muchas más dificultades.

Las empresas enfrentan preguntas importantes al momento de incorporar la IA en sus organizaciones. ¿Dónde debería implementarse primero? ¿Qué procesos deberían rediseñarse? ¿A qué datos puede acceder el modelo? ¿Cómo deberían funcionar los permisos? ¿Qué sucede cuando un agente comete un error? ¿Qué empleados deben mantenerse informados? ¿Cómo calcula una compañía el retorno de la inversión?

Muchas veces, además, se trata de cuestiones organizativas. Una empresa puede acceder con facilidad a un modelo de última generación, pero ese modelo por sí solo no puede rediseñar un proceso tributario, una operación de suscripción de seguros, una función de atención al cliente ni la estructura de un equipo de ingeniería de software. Esa brecha abre un amplio mercado para los servicios de IA.

La ingeniería de despliegue avanzado se convierte en parte de las ventas de IA

El nuevo modelo de servicios de IA se parece al esquema de ingeniería de despliegue avanzado, una práctica cada vez más común entre los proveedores de inteligencia artificial. El software empresarial dependió durante años, en gran medida, de equipos comerciales y socios de implementación, pero la IA empezó a cambiar esa fórmula.

Muchos productos de IA son demasiado abiertos como para venderse del mismo modo que el software convencional. Un cliente puede saber que Claude u otro modelo de última generación puede resolver tareas sofisticadas de razonamiento, programación o análisis. Sin embargo, quizás no tenga claro qué caso de uso debería recibir atención prioritaria.

El rol del ingeniero de campo se ubica entre la ingeniería de software, la consultoría, el desarrollo de productos y las ventas técnicas. Estos profesionales trabajan directamente con los clientes, en algunos casos durante meses, para transformar un modelo de IA de propósito general en una herramienta útil para un negocio específico. Ayudan a identificar el caso de uso, conectan el modelo con los datos de la empresa, desarrollan la herramienta y después la prueban bajo condiciones operativas reales.

OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon Web Services y otros proveedores desarrollaron distintas versiones de este modelo. La adquisición de Casper suma a Ode personal con experiencia en la adopción de IA a escala organizacional, donde la tecnología supera las herramientas insignia y pasa a formar parte de los flujos de trabajo cotidianos de los empleados. Este grupo de especialistas en IA empresarial podría convertirse en una de las principales ventajas competitivas dentro del negocio corporativo de la inteligencia artificial.

Los laboratorios de IA necesitan socios como Accenture, McKinsey, Deloitte, PwC y Capgemini para llegar a grandes organizaciones. Sin embargo, cada vez requieren más experiencia propia en implementación. Esta necesidad dio lugar a un mercado de servicios dividido en distintas capas.

Las grandes consultoras pueden gestionar programas de transformación de enorme escala, procesos de gestión del cambio y trabajos de integración. Las empresas más pequeñas, con una fuerte base de ingeniería, cuentan con el conocimiento técnico y la velocidad necesarios para resolver proyectos complejos de IA, mientras sus especialistas pueden concentrarse en funciones o industrias específicas. A su vez, las compañías que desarrollan modelos pueden aportar experiencia técnica directamente vinculada con la tecnología subyacente.

En marzo, Anthropic destinó US$ 100 millones a la Red de Socios de Claude para financiar capacitación, soporte técnico y marketing conjunto destinado a las empresas que implementan Claude. En junio, Anthropic informó que más de 40.000 compañías solicitaron participar del programa y que más de 10.000 consultores obtuvieron la certificación Claude.

La compañía también eligió otra vía a través del sector tradicional de consultoría. Anthropic y Accenture formaron en diciembre un grupo empresarial específico, con planes para capacitar a unos 30.000 profesionales de Accenture en el uso de Claude.

Anthropic no es la única compañía que avanza hacia los servicios. OpenAI desarrolló sus propias capacidades de implementación y profundizó sus vínculos con grandes consultoras. Sus movimientos apuntan a una misma conclusión. En mayo, OpenAI lanzó OpenAI Deployment Company y acordó adquirir la consultora de IA aplicada Tomoro, una operación que sumó a la compañía cerca de 150 ingenieros y especialistas en implementación.

OpenAI comprometió una inversión inicial superior a US$ 4.000 millones para el proyecto. El grupo de inversores y socios incluye a TPG, Advent, Bain Capital y Brookfield, además de consultoras como Bain & Company, Capgemini y McKinsey.

En febrero, OpenAI ya había ampliado sus alianzas con BCG, McKinsey, Accenture y Capgemini para impulsar implementaciones empresariales. Reuters describió la iniciativa como un intento por llevar a las compañías más allá de los proyectos piloto e incorporar la IA a sus operaciones centrales.

Retos de oferta y demanda en consultoría y servicios de IA

Aunque muchos expertos y analistas pronosticaron una caída de los servicios de consultoría y asesoría por el mayor uso de la IA, ese escenario no se concretó hasta ahora. Por el contrario, la inteligencia artificial impulsa la demanda de consultoría al mismo tiempo que reduce la cantidad de trabajo humano necesario para prestar este tipo de servicios.

IDC anticipa una oportunidad de gran escala. Su informe de perspectivas para 2026 estima que los servicios de IA empresarial podrían generar cerca de US$ 50.000 millones en gastos adicionales de consultoría de TI e integración de sistemas durante los próximos cuatro años.

Las firmas tradicionales de consultoría y tercerización tecnológica suelen obtener ingresos a partir de la asignación de equipos a los proyectos de sus clientes. Históricamente, la facturación quedó vinculada, de manera directa o indirecta, a la cantidad de trabajo humano. Pero la IA empezó a romper esa relación.

Un equipo que utiliza modelos avanzados de programación puede completar una tarea en menos tiempo. Un agente de IA puede automatizar tareas de investigación o documentación, mientras un grupo reducido de ingenieros sénior puede asumir trabajos que antes requerían una estructura mucho más amplia de empleados júnior. Los clientes, además, ya empiezan a exigir esas mejoras de productividad.

Según Reuters, los principales clientes de servicios tecnológicos en India presionan a los proveedores para conseguir una mayor productividad a precios más bajos. Sandeep Kalra, CEO de Persistent Systems, afirmó que algunos clientes pretenden obtener el mismo trabajo por un 25% o un 30% menos.

El CEO de TCS, K. Krithivasan, declaró a Reuters que cerca del 80% de los contratos de algunas áreas de la división de servicios empresariales de la compañía ya están vinculados a resultados de rendimiento.

Reuters analizó recientemente este problema dentro del sector de TI de India, valuado en US$ 315.000 millones. Algunas compañías empezaron a apostar por lo que la agencia denominó "servicios como software", una modalidad que integra plataformas reutilizables de IA con servicios. Empresas más pequeñas, como qBotica, especializada en inteligencia artificial y automatización, eligieron modelos de suscripción ante la demanda de compañías que buscan una rentabilidad asociada a resultados concretos de productividad.

Todo este proceso modifica la forma en que se valoran las empresas de servicios. Es posible que los inversores empiecen a prestar menos atención a la cantidad de empleados y observen con mayor detalle los ingresos por trabajador, la tecnología reutilizable, los flujos de trabajo propios, el acceso a clientes y la capacidad de transformar proyectos individuales en productos que puedan repetirse a escala.

Ese cambio ya aparece en algunos segmentos de la industria de servicios de TI. Las empresas de ingeniería más pequeñas ganaron contratos frente a grandes compañías tradicionales en aquellos casos donde los clientes valoran más la velocidad y la profundidad técnica que la simple capacidad de aportar personal.

Bajo esta lógica, la adquisición de Casper por parte de Ode encaja con esa tendencia. Ode compró un equipo que ya entiende cómo las empresas buscan transformar Claude y otras herramientas relacionadas en flujos de trabajo operativos, en lugar de sumar una fuerza laboral cada vez más estandarizada.

Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com.