Recientemente, OpenAI y Anthropic publicaron sucesivamente informes clave sobre los usuarios de ChatGPT y Claude. Estos documentos no son simples exhibiciones de resultados, sino que revelan una tendencia crucial en la industria actual de la inteligencia artificial: los dos principales modelos están evolucionando por caminos completamente diferentes, mostrando una diferenciación significativa en su posicionamiento de mercado, escenarios de aplicación clave y modos de interacción con los usuarios.
Por ello, Silicon Rabbit, en conjunto con su equipo de expertos en Silicon Valley, realizó un análisis comparativo de ambos informes, extrayendo las señales industriales ocultas detrás de ellos y explorando sus profundas implicaciones para las futuras rutas tecnológicas, modelos de negocio y estrategias de inversión relacionadas.
Los datos de ambos informes muestran claramente las diferentes prioridades de ChatGPT y Claude en cuanto a su base de usuarios y funciones principales, lo que constituye el punto de partida para comprender la divergencia estratégica a largo plazo de ambos.
ChatGPT: Penetración de mercado en aplicaciones de uso general
El informe de OpenAI confirma el estatus de ChatGPT como una aplicación fenomenal. Hasta julio de 2025, sus usuarios activos semanales ya superan los 700 millones. La estructura de usuarios presenta dos características clave:
Primero, el grupo de usuarios se ha expandido exitosamente a un público más amplio; el perfil inicial, dominado por técnicos, ha evolucionado hacia un grupo de profesionales de cuello blanco con alta educación y de diversas profesiones.
En segundo lugar, la proporción de género tiende al equilibrio, con las mujeres representando el 52% de los usuarios.
En cuanto a los escenarios de aplicación, las funciones principales de ChatGPT se concentran en tres áreas: orientación práctica, consulta de información y redacción de documentos, las cuales representan cerca del 80% del total de conversaciones.
Los usuarios lo emplean principalmente para asistir en tareas cotidianas y de oficina. Cabe destacar que el informe señala claramente que la proporción de uso para asistencia técnica profesional, como la programación, ha disminuido significativamente del 12% al 5%.
En resumen, la estrategia de ChatGPT es convertirse en un asistente de IA de uso general que sirva a una amplia base de usuarios. Su principal barrera competitiva radica en su enorme base de usuarios y el efecto de red resultante, así como en su alta penetración en los procesos diarios de gestión de información de los usuarios.
Claude: Enfoque en escenarios empresariales y automatización profesional
El informe de Anthropic presenta un panorama completamente diferente. La distribución de usuarios de Claude muestra una fuerte correlación positiva con el nivel de desarrollo económico (PIB per cápita) de las regiones, lo que indica que su principal grupo de usuarios son trabajadores del conocimiento y profesionales en economías desarrolladas.
Sus escenarios de aplicación clave están altamente enfocados. Los datos del informe muestran que la ingeniería de software es el principal campo de aplicación en casi todas las regiones, representando entre el 36% y el 40% de las tareas, lo que contrasta marcadamente con la tendencia de uso de ChatGPT en este ámbito.
El dato más impactante del informe se refleja en la proporción de tareas de “automatización”. En los últimos ocho meses, la cuota de tareas automatizadas “por instrucciones”, en las que el usuario da órdenes directas y la IA completa la mayor parte del trabajo de forma independiente, aumentó significativamente del 27% al 39%.
Entre los usuarios empresariales de API de pago, esta tendencia es aún más evidente: hasta el 77% de las interacciones presentan un modo automatizado, y la gran mayoría corresponde a automatización “por instrucciones” con mínima intervención humana.
Por lo tanto, la estrategia de Claude es muy clara: convertirse en una herramienta profesional de productividad y automatización profundamente integrada en los flujos de trabajo centrales de las empresas. Su ventaja competitiva radica en la optimización profunda para campos profesionales específicos (especialmente el desarrollo de software) y la búsqueda extrema de eficiencia en la ejecución de tareas.
Basándose en esta diferenciación estratégica, Silicon Rabbit y su equipo de expertos en Silicon Valley realizaron una comparación cruzada de los datos de ambos informes, extrayendo tres perspectivas industriales prospectivas para los inversores.
Uno: Diferenciación en “aplicaciones de programación”, anticipando el auge del mercado de herramientas de IA especializadas
El cambio de protagonismo entre ChatGPT y Claude en aplicaciones de programación no refleja una fluctuación en la demanda del mercado, sino una evolución de las necesidades de los usuarios hacia la “especialización” y la “integración”.
Las interfaces de conversación de uso general ya no satisfacen las necesidades profundas de los desarrolladores profesionales en flujos de trabajo complejos. Lo que requieren son funciones de IA que se integren perfectamente con entornos de desarrollo integrados (IDE), sistemas de control de versiones de código y software de gestión de proyectos.
Esta tendencia anticipa una importante oportunidad de mercado: la aparición de “cadenas de herramientas nativas de IA” profundamente vinculadas a los flujos de trabajo existentes y diseñadas para industrias específicas (como desarrollo de software, análisis financiero, servicios legales).
Esto exige que la IA no solo posea capacidades de modelo, sino también una comprensión profunda de la industria. Para las inversiones en estos campos, evaluar si el objetivo tiene la capacidad de construir esta “integración profunda” será un punto clave.
Dos: “77% de tasa de automatización”, cuantificando la aceleración de la automatización de tareas empresariales
El “77% de tasa de automatización de API empresariales” reportado por Anthropic es una señal muy fuerte, indicando que en la vanguardia de las aplicaciones comerciales, el papel de la IA está pasando rápidamente de “asistencia humana” a “ejecución de tareas”.
Este dato nos obliga a reevaluar la velocidad con la que la IA impacta la productividad empresarial, la estructura organizativa y los modelos de costos. En el pasado, el mercado se centraba en el valor de “mejora de eficiencia” de la IA, pero ahora es necesario incorporar el valor de “sustitución” en el marco de análisis central.
La lógica de inversión debe expandirse desde evaluar “cómo la IA asiste a los empleados humanos” hasta “en qué campos de trabajo del conocimiento la IA puede completar tareas estandarizadas de forma independiente con mayor eficiencia y menor costo”.
La generación de informes financieros, la revisión inicial de contratos y el análisis de datos de mercado, entre otros campos con procesos estandarizados y altos costos laborales, serán las primeras áreas donde la automatización con IA generará beneficios económicos significativos.
Tres: Diferencias en los modelos de “colaboración y automatización”, revelando la evolución de los modelos de negocio de la IA
Un dato contraintuitivo en el informe es que, en las regiones con mayor uso per cápita de Claude, los usuarios tienden más al modo de “colaboración”; por el contrario, en regiones con menor uso, predomina el modo de “automatización”.
Esto podría revelar la relación evolutiva entre los modelos de negocio de la IA y la madurez de los usuarios. En las primeras etapas de penetración del mercado, los usuarios tienden a ver la IA como una simple herramienta de eficiencia, utilizándola para completar tareas independientes de forma sustitutiva (automatización).
Sin embargo, cuando los usuarios (especialmente los profesionales) comprenden mejor los límites y modos de interacción de la IA, comienzan a explorar cómo colaborar con la IA para realizar tareas más complejas y creativas que antes eran difíciles de lograr (colaboración).
Esto plantea nuevas reflexiones sobre los modelos de negocio a largo plazo de la IA. Además de reducir costos mediante la automatización (modelo SaaS), la creación de nuevo valor y la mejora de la calidad de las decisiones a través de la colaboración humano-máquina podría dar lugar a modelos de negocio más avanzados, como el pago por resultados o suscripciones de soporte a la toma de decisiones. Los inversores, al evaluar proyectos de IA, deben considerar el potencial de desarrollo tanto en la vía de la “automatización” como en la de la “co-creación colaborativa”.
El análisis anterior, basado en informes públicos, es solo el punto de partida del proceso de toma de decisiones. Una decisión completa requiere responder preguntas más profundas sobre “cómo lograrlo” y “quién lo logrará”, como por ejemplo:
En el campo de las “cadenas de herramientas nativas de IA”, ¿cuál es la arquitectura técnica, la composición del equipo y la validación de mercado de las startups más prometedoras?
Dentro de las principales empresas tecnológicas, ¿cuáles son los datos concretos sobre la ruta técnica real, los costos de despliegue y el retorno de la inversión (ROI) para lograr una alta proporción de automatización de tareas?
En empresas como Apple, ¿cómo es la lógica técnica subyacente y la ruta de comercialización de su estrategia de IA dentro de un ecosistema cerrado, especialmente en lo que respecta a sus propios modelos de lenguaje?
Esta información no puede obtenerse de informes públicos; proviene de la experiencia práctica en la primera línea de la industria. Para comprender verdaderamente la dinámica actual de la industria de la IA, es necesario dialogar directamente con las personas clave que están definiendo estas tecnologías y productos.
Por ejemplo, para investigar en profundidad la vanguardia del sector, nuestros clientes financieros han mantenido recientemente conversaciones profundas con los siguientes expertos:
Un científico y responsable técnico del departamento de aprendizaje automático de Apple. Como miembro central en el entrenamiento desde cero del modelo de lenguaje propio (LLM) de Apple, puede revelar directamente los desafíos técnicos, los costos reales de entrenamiento y las consideraciones estratégicas que enfrentan los gigantes tecnológicos al construir capacidades centrales de IA, informando directamente a la alta dirección.
Un líder técnico (Engineer Lead) de la organización de IA generativa de Meta. Como ingeniero fundador, no solo participó profundamente en el desarrollo de grandes modelos de lenguaje (LLM), sino que, lo más importante, lideró la integración de la tecnología GenAI con motores comerciales clave como la clasificación de anuncios y los sistemas de recomendación. Su intercambio permite delinear claramente la ruta de conversión de la capacidad del modelo al ROI comercial, así como sus observaciones sobre la inversión en startups de IA de vanguardia en Norteamérica.
Las perspectivas de este tipo de expertos convierten las tendencias macro de los informes públicos en información táctica de gran detalle que puede guiar decisiones concretas. En un entorno industrial de rápida iteración de información, obtener conocimientos profundos más allá de la información pública es fundamental para establecer una ventaja cognitiva y tomar decisiones precisas. Si desea discutir más a fondo los temas mencionados, le invitamos a contactarnos para organizar intercambios con expertos en los campos correspondientes.
Cuando su equipo debata sin cesar sobre la ruta tecnológica, cuando su decisión de inversión esté en suspenso, cuando su estrategia de producto esté envuelta en la niebla... recuerde que las dudas que enfrenta pueden ser el camino que un experto ya ha recorrido. En Silicon Rabbit creemos: la experiencia de primera mano más auténtica siempre proviene de quienes están impulsando el cambio en la industria.
