Anthropic lanza herramientas para medir el gasto empresarial en IA

Las cifras financieras que Anthropic compartió con sus inversionistas esta semana muestran cuánto se ha convertido Claude Code en un negocio: la empresa registró ganancias operativas en el segundo trimestre, y una retención neta de ingresos del 900 %, es decir, los mismos clientes que pagaban en el tercer trimestre de 2025 ahora gastan nueve veces más un año después.

El miércoles, Anthropic usó ese impulso empresarial como ocasión para lanzar un nuevo conjunto de herramientas de reportes, basadas en analítica interna y encuestas a empleados, que permiten a los gerentes ver qué produjo un equipo durante un período determinado, cuánto costó y dónde se estancaron sus flujos de trabajo. Los reportes incluyen recomendaciones para mejorar los resultados, y Anthropic dice que, por defecto, estos datos no se usarán para entrenar modelos. La empresa también está lanzando presupuestos grupales compartidos para que los equipos administren en conjunto su gasto en tokens, una respuesta directa a la principal queja de los grandes clientes: demostrar el retorno de lo que están gastando. Las empresas han estado buscando justo ese tipo de visibilidad: el gasto de las startups respaldadas por capital de riesgo impulsa la mayor parte del uso actual de tokens de IA, mientras la mayoría de las empresas del Fortune 500 reportan hasta ahora ganancias limitadas al implementar IA.

Datos independientes respaldan el impulso empresarial que persigue Anthropic. Jellyfish, que vende herramientas para equipos de software, publicó el martes un informe basado en 276.000 de sus clientes y su uso de herramientas de programación agéntica: Claude Code y otras herramientas basadas en modelos de Anthropic siguen siendo las más usadas en la encuesta, apareciendo ahora en cerca de un tercio de todos los cambios de código que los desarrolladores envían a revisión, y el gasto en ellas ha crecido 10 veces desde comienzos del año hasta equivaler a alrededor del 2 % del costo total de ingeniería. “Aunque digas que el 2 % todavía es poco, ese crecimiento de 10 veces es un crecimiento que la mayoría de los directores financieros no previó”, dijo a TechCrunch Nicholas Arcolano, científico en jefe de Jellyfish.

Ese liderazgo se ha mantenido incluso cuando el modelo Astra de OpenAI, lanzado este verano, parecía una amenaza potencial; Nikolas Albarran, líder de producto de inteligencia artificial (IA) en Jellyfish, dijo que las herramientas de programación de Anthropic generaron una ventaja de jugador establecido gracias a un trabajo profundo de integración empresarial que vuelve costoso cambiar de proveedor, incluso cuando los modelos rivales son comparables. El nuevo conjunto de reportes de Anthropic funciona como una versión más ligera de ese mismo acompañamiento práctico: los equipos de ingeniería desplegados sobre el terreno que los laboratorios de IA usan para integrar consultores dentro de las organizaciones de sus clientes, con el objetivo de evitar que los clientes ya dependientes se alejen.

Por qué importa

Para Anthropic, medir el retorno de la inversión no es solo un favor para el cliente: es una herramienta de retención. Cuanto más difícil le resulte a una empresa demostrar que su gasto en IA vale la pena sin la propia analítica de Anthropic, más difícil se vuelve irse.