El lanzamiento de GPT-6 Astra está dando a OpenAI un nuevo impulso en el mercado empresarial, aunque los datos disponibles no permiten afirmar que haya arrebatado de forma general el liderazgo a Anthropic. Datos recientes de Ramp apuntan a un aumento del gasto destinado a los modelos más avanzados de OpenAI, mientras su índice mensual todavía situaba en agosto a Anthropic por delante en porcentaje de empresas estadounidenses que pagaban por sus servicios. La diferencia entre gasto, adopción y uso resulta esencial para interpretar esta nueva fase de la competencia.
Las claves del avance empresarial de GPT-6 Astra en 30 segundos
- GPT-6 Astra llegó el 3 de septiembre y OpenAI lo presenta como su modelo más avanzado para tareas profesionales, programación y uso de ordenadores.
- Datos difundidos por Ramp apuntan a un fuerte arranque de Astra entre clientes empresariales.
- El índice mensual de Ramp todavía situaba a Anthropic por delante de OpenAI en adopción empresarial estadounidense durante agosto.
- Gastar más dinero en un modelo durante una semana no equivale a liderar todo el mercado empresarial.
- OpenAI está ampliando además Astra con productos verticales como ChatGPT for Financial Services.
El matiz importa porque las métricas utilizadas para medir el mercado de inteligencia artificial empiezan a ofrecer fotografías muy diferentes. Una compañía puede tener más clientes, otra procesar más tokens y una tercera captar una proporción superior del gasto destinado a modelos de frontera.
Astra parece estar mejorando la posición de OpenAI en esta última categoría, pero todavía es pronto para saber si el movimiento representa un cambio estructural o el fuerte crecimiento inicial asociado al lanzamiento de un nuevo modelo.
Ramp muestra dos fotografías distintas de OpenAI y Anthropic
Los datos públicos de Ramp permiten entender mejor esta aparente contradicción.
Su AI Index se construye utilizando transacciones de empresas estadounidenses que emplean la plataforma de gestión financiera de Ramp. En la actualización publicada el 9 de septiembre, correspondiente fundamentalmente a agosto, el 43,8 % de las empresas estadounidenses analizadas había pagado por servicios de Anthropic, frente al 39,8 % que había utilizado productos de OpenAI.
Anthropic había aumentado 0,34 puntos porcentuales durante el mes y OpenAI, 0,09 puntos.
Pero Astra todavía no había tenido tiempo de modificar esa fotografía: GPT-6 Astra se presentó oficialmente el 3 de septiembre y comenzó con un despliegue limitado antes de ampliar progresivamente su disponibilidad.
Ramp dispone además de métricas diferentes sobre proveedores y gasto. Su página actualizada de OpenAI situaba el 15 de septiembre a la compañía como segundo proveedor de la categoría de modelos fundacionales por adopción, con presencia en el 77 % de las organizaciones de su muestra que habían comprado productos de esa categoría durante los doce meses considerados.
Las cifras no son incompatibles porque miden cosas diferentes y utilizan ventanas temporales distintas.
| Métrica | Qué permite observar |
|---|---|
| Empresas que pagan a un proveedor | Adopción |
| Dinero gastado | Valor económico captado |
| Tokens procesados | Volumen de utilización |
| Gasto en modelos de frontera | Preferencia por modelos avanzados |
| Gasto por empleado | Intensidad de utilización |
| Ventana semanal | Cambios recientes, pero mayor volatilidad |
El dato difundido esta semana que atribuye a Astra alrededor del 13 % del gasto empresarial frente al 8 % de los modelos Fable de Anthropic debe interpretarse dentro de ese marco: es una señal reciente sobre gasto asociado a determinados modelos, no una medición que demuestre que OpenAI controla ya el 13 % de todo el mercado empresarial de IA.
Tampoco equivale al porcentaje de empresas que utilizan cada proveedor.
El mercado empieza a distinguir entre modelos estándar y modelos de frontera
La evolución del gasto contiene otra señal interesante.
Ramp señala que las empresas están recurriendo cada vez más a modelos relativamente económicos para las tareas donde resultan suficientes.
Según su actualización de septiembre, el precio efectivo por millón de tokens dentro de su índice había caído un 41 % desde el máximo de 2026, pasando de 1,15 dólares en marzo a aproximadamente 0,68 dólares.
Los modelos de frontera representaban el 45 % de los tokens, después de haber alcanzado un máximo del 53 % en agosto. Ramp afirma haber encontrado empresas que establecen modelos estándar como opción predeterminada porque proporcionan rendimiento suficiente con un coste inferior.
Esto plantea una paradoja para OpenAI, Anthropic y sus competidores.
Los modelos más capaces atraen atención y pueden justificar precios superiores, pero las empresas no necesitan utilizar el modelo más avanzado para cada correo electrónico, resumen, clasificación o consulta sencilla.
El reto comercial consiste en conseguir que el incremento del volumen compense la reducción de precios y que los modelos de frontera encuentren tareas donde su mayor coste produzca un retorno justificable.
Astra entra precisamente en ese segmento.
OpenAI lo ha orientado hacia programación, investigación, navegación web, uso de ordenadores y trabajos profesionales complejos, con capacidad para operar sobre documentos, hojas de cálculo, presentaciones y flujos de varios pasos.
Ahí existe una oportunidad económica diferente a la del chatbot convencional: si un modelo puede completar una tarea profesional que anteriormente necesitaba varias aplicaciones y una cantidad considerable de trabajo humano, el cliente puede aceptar un coste de inferencia mayor.
Astra busca ejecutar trabajo, no limitarse a responder preguntas
Una parte de las informaciones sobre GPT-6 Astra está mezclando capacidades confirmadas por OpenAI con detalles arquitectónicos que no han sido publicados oficialmente.
OpenAI sí describe Astra como un avance importante en computer use, navegación, ingeniería de software, ciberseguridad, ciencia y trabajo profesional. También afirma que puede realizar flujos complejos utilizando ordenadores y navegadores.
La compañía ha reforzado además las medidas de seguridad porque Astra es su primer modelo que alcanza el nivel Critical en capacidades de ciberseguridad dentro de su Preparedness Framework.
Según OpenAI, con las herramientas y permisos adecuados puede encontrar vulnerabilidades desconocidas y desarrollar métodos para explotarlas en sistemas bien protegidos sin necesitar que una persona guíe cada paso. Precisamente por esa capacidad ha incorporado aislamiento adicional, cifrado de checkpoints, monitorización y otras medidas de control.
Hay que ser bastante más prudente con otras afirmaciones que circulan alrededor del modelo.
Las informaciones que atribuyen a Astra una arquitectura de transformer con bucles (looped transformer) proceden de análisis externos. OpenAI no describe públicamente esa arquitectura en la documentación oficial consultada.
Un looped transformer reutilizaría determinados bloques del modelo varias veces, en lugar de hacer que cada token atraviese una única vez una secuencia convencional de capas distintas. Es una línea de investigación real que puede aumentar el cálculo realizado sin incrementar proporcionalmente el número de parámetros.
Pero no debe darse por confirmado que GPT-6 Astra funcione exactamente de esa manera mientras OpenAI no publique detalles suficientes sobre su arquitectura.
La misma precaución se aplica a cifras que atribuyen su entrenamiento a exactamente 100.000 GPU o estiman su coste entre 500 y 1.000 millones de dólares. Pueden existir análisis externos sobre la infraestructura utilizada, pero no son especificaciones oficiales del modelo.
OpenAI intenta convertir Astra en productos empresariales completos
La estrategia comercial puede observarse mejor en los productos presentados después del modelo.
El 10 de septiembre OpenAI lanzó ChatGPT for Financial Services, una versión orientada a banca de inversión, análisis financiero y otros trabajos del sector.
El producto utiliza GPT-6 Astra y conecta información de proveedores financieros con herramientas para investigar compañías, trabajar sobre modelos financieros y generar materiales profesionales. Reuters señala que OpenAI colaboró con Morgan Stanley y Evercore en su desarrollo.
La compañía también presentó durante esos días nuevas herramientas de voz y la Agents API. Su catálogo oficial muestra una secuencia especialmente intensa de lanzamientos entre el 3 y el 10 de septiembre: Astra, ChatGPT Images 2.5, una versión de Astra orientada al trabajo, Agents API, GPT-Live-1 y ChatGPT for Financial Services.
Este movimiento ayuda a explicar por qué el gasto empresarial es una métrica cada vez más importante.
OpenAI ya no compite únicamente por conseguir que un empleado utilice ChatGPT. Quiere que sus modelos formen parte de procesos completos y que las organizaciones paguen por herramientas, API, agentes, conectores y productos verticales.
Anthropic persigue una estrategia similar alrededor de Claude y su presencia en programación y empresa.
Una semana favorable no cambia todavía dos años y medio de tendencia
El titular más llamativo de los datos recientes es que OpenAI habría conseguido captar durante la última semana más gasto en modelos de frontera que Anthropic.
Puede ser una señal importante después del lanzamiento de Astra.
Pero utilizar una sola semana para declarar un cambio definitivo en el mercado empresarial sería prematuro.
El propio Ramp advierte de la volatilidad de algunas de sus métricas. Por ejemplo, el gasto mensual por empleado del 1 % de empresas que más consumen IA cayó un 9,7 % en agosto, desde aproximadamente 7.976 hasta 7.205 dólares. Ramp señala expresamente que ese grupo contiene pocas compañías y sus estimaciones pueden cambiar cuando se incorporan nuevas transacciones.
Además, los datos de Ramp representan empresas que utilizan su plataforma financiera. Son una fuente especialmente interesante porque se basan en transacciones reales y no únicamente en encuestas, pero no equivalen al conjunto de todo el mercado mundial de inteligencia artificial empresarial.
También existe una diferencia entre ganar gasto gracias al lanzamiento de un producto y mantenerlo después.
Las primeras semanas de un modelo nuevo suelen incluir evaluaciones, pruebas y migraciones. Para confirmar un cambio sostenido habrá que observar si las organizaciones mantienen ese consumo cuando termine la fase inicial y si Astra consigue aumentar simultáneamente la adopción general de OpenAI.
Por ahora pueden afirmarse dos cosas con mayor seguridad.
Anthropic conservaba una ventaja sobre OpenAI en la métrica mensual de adopción estadounidense de Ramp correspondiente a agosto. Y GPT-6 Astra ha dado a OpenAI un nuevo producto de frontera que está atrayendo gasto empresarial durante sus primeras semanas.
La evolución de los próximos meses mostrará si ambas líneas terminan cruzándose de forma sostenida.
El cambio más importante quizá esté detrás de esas cifras: la competición empresarial se está desplazando desde qué chatbot responde mejor hacia qué modelo puede ejecutar más trabajo dentro de los procesos reales de una compañía.
Astra ha sido diseñado precisamente para esa transición. Si consigue mantener el gasto inicial será más relevante que ganar una comparación semanal, porque significaría que las empresas encuentran tareas suficientemente valiosas como para seguir pagando por una inteligencia de frontera cuando existen alternativas considerablemente más baratas.
