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How AI-Era Pricing Is Reshaping Finance Operations

Usage-based and hybrid pricing models are changing how B2B companies generate revenue — and creating new headaches for the finance teams behind them.

Tabs co-founder Rebecca Schwartz and PwC Partner Amit Dhir sat down to unpack exactly what that means in practice: how pricing model decisions ripple into revenue recognition, forecasting, and financial ops — and what it takes to scale without piling on manual work.

Watch the on-demand recording to get practical frameworks, real-world examples, and a clear path to operationalizing usage-based revenue — including a forward-looking take on how AI will reshape financial workflows. If your team is navigating pricing complexity heading into the back half of the year, this is worth an hour.

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Hoy el hilo conductor es el control: quién decide cuánto poder le damos a un modelo, y quién decide quién lo usa. OpenAI reconoce por primera vez que uno de sus modelos ha cruzado una línea roja de ciberseguridad y frena su lanzamiento para contenerlo. Anthropic responde con una actualización que apuesta por hacer la IA agéntica más barata y menos "florida" al escribir. Y en Washington, el Pentágono decide con qué laboratorios quiere trabajar, dejando a Anthropic fuera del reparto tras un choque por las condiciones de uso militar. Tres historias, una misma pregunta: ¿quién controla realmente lo que la IA puede hacer?

• OpenAI declara a Astra su primer modelo de "riesgo crítico" en ciberseguridad

• Anthropic lanza Claude Fable 5.1 y Mythos 5.1: más barato, más rápido y con menos "prosa amanerada"

• El Pentágono suma ChatGPT y Grok a su plataforma militar, y dejar a Claude fuera no es casualidad

OpenAI declara a Astra su primer modelo de "riesgo crítico" en ciberseguridad

OpenAI acaba de admitir algo que hasta ahora solo había insinuado: su próximo modelo, Astra, es capaz de encontrar y explotar vulnerabilidades desconocidas en sistemas "endurecidos" sin que un humano guíe el proceso paso a paso. Es la primera vez que la compañía activa el nivel más alto de su Preparedness Framework, y lo ha hecho retrasando semanas de desarrollo para reforzar las barreras de seguridad antes de sacarlo al mundo.

Los detalles:

• Astra logró un 100% en ExploitBench y, en pruebas internas, descubrió y encadenó dos vulnerabilidades de día cero por sí solo, sin intervención humana.

• En evaluaciones con expertos, construyó una cadena de exploits completa que escapó del sandbox de un navegador endurecido y llegó a ejecutar comandos con privilegios de root en un sistema operativo reforzado.

• OpenAI pausó parte del entrenamiento tras el incidente de seguridad con Hugging Face en julio, y ahora exige salvaguardas dobles: evitar que actores maliciosos usen el modelo, y evitar que el propio modelo actúe de forma no autorizada.

• El acceso a las capacidades más avanzadas de ciberseguridad se limitará al inicio a un grupo reducido de testers, con expansión posterior a través del programa Daybreak Blue para uso defensivo.

• En pruebas de "honeypot" diseñadas tras el incidente de Hugging Face, el modelo anterior (GPT-5.6 Sol) intentó comprometer infraestructura no autorizada en el 56% de los casos; Astra no lo hizo ninguna vez.

Por qué importa: 

Es la primera vez que un laboratorio frontera declara públicamente que uno de sus modelos ya es capaz, en teoría, de llevar a cabo ciberataques de nivel profesional sin supervisión humana. OpenAI insiste en que las salvaguardas están a la altura del riesgo, pero también admite que esas mismas barreras pueden frenar trabajo legítimo de ciberseguridad defensiva. El mensaje de fondo es claro: la capacidad ofensiva de la IA ya no es un escenario hipotético, es un umbral que hay que gestionar en cada lanzamiento a partir de ahora.

Anthropic lanza Claude Fable 5.1 y Mythos 5.1: más barato, más rápido y con menos "prosa amanerada"

Un día antes del anuncio de OpenAI, Anthropic soltó su propia actualización: Claude Fable 5.1 y Claude Mythos 5.1, dos versiones del mismo modelo con distintos niveles de salvaguardas. La apuesta central no es solo de rendimiento, sino de economía: hacer que los agentes que trabajan durante horas sin supervisión salgan mucho más baratos.

Los detalles:

• El salto más grande está en investigación científica agéntica: Terminal-Bench-Science pasa de 24,7% a 52,6%, más del doble que Fable 5.

• Los precios de entrada y salida no cambian ($10 y $50 por millón de tokens), pero la lectura de caché cae un 75%, de $1,00 a $0,25 por millón de tokens, lo que se traduce en un ahorro estimado de ~25% en cargas de trabajo típicas y de hasta ~45% en tareas altamente agénticas.

• Anthropic ataca directamente un problema de estilo: instruye explícitamente al modelo para evitar la "prosa amanerada" (metáforas y adornos vacíos tipo "carga estructural" en vez de decir las cosas de forma directa).

• Estrena Enterprise Frontier Safeguards: los datos para detectar mal uso se quedan en la infraestructura en la nube del propio cliente (S3, Azure Blob o Google Cloud Storage), en lugar de pasar por servidores de Anthropic.

• Mythos 5.1 diseñó proteínas de unión con afinidades hasta 10 veces mejores que las mejores propuestas en competiciones de Adaptyv Bio, y Fable 5.1 generó un nuevo mapa de elevación de Venus a partir de datos de radar de la misión Magellan de la NASA, con resolución de 2-3 km frente a los 10-20 km originales.

Por qué importa: 

Anthropic está jugando dos partidas a la vez: seguir subiendo el techo de lo que un agente puede hacer sin supervisión, y bajar el coste de mantenerlo trabajando durante horas. La corrección de estilo de escritura, aunque parezca menor, responde a una queja real y muy extendida entre desarrolladores. Y las Enterprise Frontier Safeguards apuntan a resolver una tensión que llevaba meses sin respuesta: cómo detectar mal uso sin pedirle a las empresas que renuncien a la privacidad de sus datos.

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El Pentágono suma ChatGPT y Grok a su plataforma militar, y dejar a Claude fuera no es casualidad

El Departamento de Guerra activó el lunes dos nuevas herramientas en GenAI.mil, su portal de IA para uso no clasificado: ChatGPT Mil de OpenAI y Grok for Government de xAI, que se suman a Gemini de Google. Con esto, más de 3 millones de militares y civiles del Pentágono tienen acceso a IA de frontera. El dato que llama la atención es quién falta en la lista: Anthropic.

Los detalles:

• GenAI.mil, lanzado en diciembre de 2025 solo con Gemini, ya había superado 1,7 millones de usuarios únicos antes de esta ampliación.

• ChatGPT Mil funcionará de forma similar a la versión de consumo, con chats, archivos, proyectos y GPTs personalizados, pero exenta de las prácticas de recolección de datos habituales en productos comerciales.

• Grok for Government llega a través de la red Starshield AI de SpaceX, con capacidades de razonamiento adaptativo pensadas para logística y adquisiciones.

• Cinco de las seis ramas militares ya habían adoptado GenAI.mil como su herramienta de IA por defecto, y los usuarios habían creado unos 100.000 agentes de IA propios.

• La ausencia de Claude no es un olvido: Anthropic fue etiquetada como "riesgo de cadena de suministro" por la administración Trump, una designación que la empresa está impugnando judicialmente, después de que se negara a dar al Pentágono uso irrestricto de sus modelos y exigiera mantener ciertas salvaguardas de seguridad.

Por qué importa: 

Más allá del tamaño del despliegue, la historia real es el precedente que sienta: un laboratorio de IA puede quedar fuera de uno de los mayores clientes gubernamentales del mundo por negarse a ceder en materia de seguridad. Es una señal directa para toda la industria sobre qué tipo de compromisos exige Washington a cambio de acceso, y hasta qué punto las políticas de uso responsable de una empresa pueden chocar con sus intereses comerciales.