OpenAI entró a Google Cloud. El modelo dejó de ser la estrategia.

Hola, comunidad 👋

Hoy pasó algo que hace apenas dos años habría parecido absurdo.

Google empezó a vender OpenAI.

OpenAI anunció que sus modelos frontera y los workflows agénticos de Codex estarán disponibles directamente dentro de Google Cloud Model Garden.

Es decir:

una empresa puede estar completamente montada sobre Google Cloud y, sin cambiar de infraestructura, escoger modelos de OpenAI para ejecutar parte de su trabajo.

Google incluso afirma que ahora es el único hyperscaler que ofrece los tres grandes ecosistemas cerrados de modelos, además de más de 200 modelos propios, externos y abiertos.

La noticia parece una alianza comercial.

Creo que es bastante más importante.

Porque nos muestra hacia dónde se está moviendo el valor de la inteligencia artificial.

El modelo empieza a parecerse menos a la estrategia y más a un componente.

1) La guerra de modelos está cambiando

Durante tres años preguntamos:

¿OpenAI o Anthropic?

¿Gemini o Claude?

¿GPT o modelo abierto?

Era razonable.

Cuando las diferencias entre modelos eran enormes, escoger uno podía definir lo que tu producto podía o no podía hacer.

Pero mira lo que está ocurriendo ahora.

OpenAI ya distribuye sus capacidades a través de Microsoft, AWS y ahora Google Cloud. Un cliente puede usar sus compromisos existentes de gasto en Google para comprar modelos de una compañía que compite directamente con Google.

Eso es una señal.

La industria empieza a comportarse como otras capas maduras de tecnología.

No escoges una empresa porque utiliza exclusivamente una determinada base de datos.

No eliges un negocio porque solamente corre sobre un tipo de servidor.

Escoges la herramienta adecuada para cada trabajo.

La IA empieza a ir por el mismo camino.

2) El CFO no debería enamorarse de un modelo

Para una empresa, esto es una buena noticia.

Significa más competencia.

Más opciones.

Más presión sobre precios.

Y menos dependencia estratégica de un único proveedor.

Un proceso puede utilizar un modelo rápido y económico para clasificar documentos.

Otro puede usar un modelo más potente para razonar sobre una excepción.

Otro puede correr localmente porque los datos no pueden salir de determinada jurisdicción.

La pregunta empieza a dejar de ser:

“¿Cuál es nuestro modelo de IA?”

Y pasa a ser:

“¿Qué combinación de inteligencia produce el mejor resultado para cada proceso?”

Eso es bastante más parecido a cómo piensa un CFO.

Costo.

Performance.

Riesgo.

Gobernanza.

Resultado.

3) Mientras los modelos se distribuyen, los agentes explotan

La segunda señal llegó la semana pasada.

OpenAI publicó datos sobre adopción empresarial en Europa.

Desde mayo, el número de usuarios semanales de herramientas agénticas entre pequeñas y medianas empresas europeas se multiplicó 8,1 veces.

Y dentro de la muestra de clientes Enterprise analizada, Codex y ChatGPT Work ya generan más de la mitad de los tokens de salida.

Eso me parece muchísimo más relevante que otra comparación de benchmarks.

Porque nos dice que la transición ya empezó:

de preguntar a la IA
a darle trabajo.

No solamente:

“analiza este documento”.

Sino:

“resuelve esto”.

Investiga.

Consulta.

Decide qué herramientas necesitas.

Ejecuta.

Verifica.

Regresa cuando necesites aprobación.

Eso cambia la economía del software.

4) Si todos tienen acceso al mismo cerebro, ¿dónde queda la ventaja?

Aquí aparece la pregunta realmente interesante.

Imagina que mañana tú y tu competidor tienen acceso a:

GPT.

Claude.

Gemini.

Modelos abiertos.

Todos desde la misma infraestructura.

¿Quién gana?

No necesariamente quien tenga el modelo más inteligente.

Gana quien tenga mejor capacidad para conectar esa inteligencia con:

• sus procesos,

• sus datos,

• sus reglas,

• sus excepciones,

• sus sistemas,

• sus permisos,

• su memoria operacional,

• y su forma particular de hacer negocios.

Ése empieza a ser el verdadero moat.

Porque OpenAI puede conocer prácticamente todo lo publicado en internet.

Pero no sabe que cierto cliente tuyo tiene una excepción negociada hace tres años.

No sabe quién puede aprobar un pago de determinado monto.

No sabe qué hacer cuando SAT, DIAN o un banco devuelve una respuesta inesperada.

No sabe cuál política estaba vigente cuando ocurrió una transacción.

Y no sabe qué evidencia necesitas conservar para demostrar después por qué una decisión fue correcta.

Eso pertenece a la empresa.

5) De System of Record a System of Execution

Durante décadas construimos Systems of Record.

ERP.

CRM.

Data warehouses.

Sistemas que registran lo ocurrido.

Ahora estamos empezando a construir otra capa:

Systems of Execution.

Software que no solamente muestra información.

Actúa sobre ella.

Lee el ERP.

Consulta un portal.

Compara información.

Aplica una regla.

Resuelve lo normal.

Escala la excepción.

Y deja evidencia de lo que hizo.

En esa arquitectura, el modelo es importantísimo.

Pero es una pieza.

La inteligencia interpreta.

El proceso define qué hacer.

Las reglas determinan qué está permitido.

Y la ejecución convierte una respuesta en trabajo terminado.

6) Esto también cambia cómo debería pensar un CEO

No construiría mi estrategia de IA alrededor de una marca de modelo.

Construiría tres activos mucho más duraderos.

Primero: conocimiento operacional estructurado.

Cómo funciona realmente la empresa.

Segundo: reglas y gobernanza.

Qué puede ejecutar una máquina y cuándo necesita un humano.

Tercero: capacidad de ejecución.

Conectar inteligencia con ERP, bancos, Excel, portales, CRM y los sistemas donde realmente ocurre el trabajo.

Los modelos van a cambiar.

Probablemente muchas veces.

Tu empresa no debería tener que reinventarse cada vez que eso ocurra.

7) Mi pregunta para ti

Si mañana OpenAI, Anthropic y Google estuvieran disponibles al mismo precio dentro de la misma nube:

¿qué seguiría haciendo diferente a tu empresa?

Ahí está probablemente tu verdadero activo de IA.

No en el modelo.

En el conocimiento que acumulaste.

En las reglas que aprendiste.

En las excepciones que sabes resolver.

Y en tu capacidad para convertir inteligencia en trabajo terminado.

Nos vemos pronto,
Hernán

P.D. Los modelos se están convirtiendo en opciones dentro de un menú. La ventaja competitiva será saber qué trabajo darles, bajo qué reglas y cómo comprobar que quedó bien hecho.