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El giro empresarial que OpenAI ya veía venir
ADEMÁS: Amazon refuerza su apuesta por Alexa+ en el sector del comercio
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Hace dos meses, Fidji Simo, directiva de OpenAI, alertó internamente a la compañía de que estaban en "código rojo" ante el avance de Anthropic en el mercado empresarial. Ahora, los últimos datos de gasto lo confirman: la clasificación ha cambiado de verdad.
El índice de IA más reciente de Ramp revela que Anthropic lidera por primera vez la adopción entre los clientes empresariales de pago de la plataforma, con un incremento de cuatro veces desde 2025. Una tendencia que explica, en buena medida, por qué OpenAI ha estado reorientando sus prioridades de forma tan agresiva a lo largo de 2026.
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Anthropic arrebata a OpenAI el liderazgo en IA empresarial
Amazon refuerza su apuesta por Alexa+ en el sector del comercio
Adaption automatiza el entrenamiento de IA con AutoScientist
La firma financiera Ramp acaba de publicar su último Índice de IA, y los datos son llamativos: por primera vez, Anthropic supera a OpenAI en adopción entre empresas de pago, cuadruplicando su uso en el último año mientras OpenAI se estanca.
Los detalles:
Ramp monitoriza los pagos con tarjeta corporativa y facturas de más de 50.000 empresas estadounidenses, por lo que se trata de una señal de gasto real, no de cuota de mercado global.
Anthropic subió un 3,8% en abril hasta alcanzar el 34,4% de adopción, mientras OpenAI cayó un 2,9% hasta el 32,3%, todo ello mientras el uso general de la IA seguía escalando hasta el 50,6%.
Claude Code fue el principal motor del cambio, con Anthropic expandiéndose desde los equipos técnicos hacia departamentos de finanzas, legal e investigación.
Ramp también señala varios riesgos para Anthropic pese a esta tendencia, entre ellos las recientes caídas del servicio de Claude y unos costes más elevados en comparación con OpenAI y las alternativas de código abierto.
Por qué importa:
OpenAI no está acabada ni mucho menos: Ramp no recoge algunos grandes contratos empresariales, y ChatGPT sigue siendo la marca más reconocida entre los consumidores. Sin embargo, la tendencia anual habla por sí sola, y probablemente fue ese tipo de datos el que provocó el giro estratégico liderado por Fidji Simo en OpenAI, algo que ha quedado patente en los últimos movimientos de la compañía con Codex y otras apuestas orientadas al mercado corporativo.
Amazon ha integrado su chatbot de compras 'Rufus' dentro de "Alexa for Shopping", un nuevo agente que toma el control del buscador de Amazon y acompaña al usuario en todos sus dispositivos, con una memoria compartida de compras, preferencias y conversaciones anteriores.
Los detalles:
Rufus superó los 300 millones de usuarios en 2025 mientras seguía en fase beta, y ahora su conocimiento de productos e historial de compras alimenta las respuestas de Alexa for Shopping.
Amazon asegura que el nuevo asistente se apoya en datos del catálogo, reseñas, tiempos de entrega, compras anteriores y conversaciones previas con Alexa.
Alexa puede ahora responder preguntas directamente desde la barra de búsqueda, hacer comparativas en paralelo, rastrear precios y activar la compra automática cuando un artículo alcanza el precio objetivo.
Una nueva función llamada Buy for Me gestiona pagos en tiendas fuera de Amazon, mientras que Scheduled Actions permite reponer productos de forma automática y periódica.
Por qué importa:
Rufus ha muerto, que descanse, pero consolidar todo bajo la marca Alexa parece una decisión más acertada. La enorme cantidad de historial de clientes que acumula Amazon le da a su agente una ventaja competitiva difícil de igualar. Ahora bien, con una base de usuarios que ya empieza a recurrir a otras plataformas de IA para sus compras, la gran pregunta es si Alexa será capaz de integrarse con ellas o preferirá jugar en solitario.
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Adaption, la startup de IA fundada por Sara Hooker, ex vicepresidenta de Investigación de Cohere, acaba de presentar AutoScientist, un sistema que personaliza modelos de IA para tareas concretas de forma automática, ajustando tanto los datos de los que aprende el modelo como la manera en que lo hace.
Los detalles:
AutoScientist prueba distintas combinaciones de datos de entrenamiento y configuraciones, e itera hasta que el modelo alcanza el objetivo marcado por el usuario.
En pruebas internas, AutoScientist superó a sus propios modelos ajustados por expertos en un 35% de media, con tasas de éxito que pasaron del 48% al 64%.
Los resultados se mantuvieron consistentes en varios modelos de IA, distintos tamaños de conjuntos de datos y 8 sectores diferentes, incluyendo finanzas, derecho y medicina.
El lanzamiento inicial de Adaptive Data en febrero apuntaba a mejorar la calidad de los conjuntos de datos, y ahora AutoScientist da un paso más hacia la personalización completa de los modelos.
Por qué importa:
Apenas unos pocos miles de personas en el mundo saben cómo entrenar y ajustar correctamente un modelo de frontera, y prácticamente todas trabajan en el mismo puñado de laboratorios. Si una herramienta como AutoScientist logra automatizar ese conocimiento especializado, crear modelos adaptados a empresas y casos de uso concretos podría volverse mucho más accesible y viable.