a16z: La transformación de Palantir en todo, una imitación destinada al fracaso

Autor: Marc Andrusko

Compilación: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Guía: Silicon Valley está generando una ola de «Palantirización»—empresas emergentes de IA imitando a Palantir, enviando ingenieros en sitio a clientes, ofreciendo servicios altamente personalizados y firmando contratos de siete cifras.

El socio de a16z Marc Andrusko pone las cosas en su lugar: la gran mayoría de las empresas solo están copiando superficialmente, y terminarán convirtiéndose en consultoras disfrazadas de SaaS. Este artículo desglosa qué partes del modelo Palantir son realmente replicables y cuáles son solo ilusiones bonitas.

Contenido principal:

Ahora, en los BP de las startups, se ha popularizado una frase: «Nosotros somos básicamente Palantir en el campo X.»

Los fundadores están entusiasmados hablando de desplegar «Ingenieros de despliegue en primera línea» (FDE, por sus siglas en inglés) en las instalaciones del cliente, crear flujos de trabajo altamente personalizados, y operar como fuerzas especiales en lugar de una empresa de software tradicional. Este año, la cantidad de ofertas laborales para «Ingenieros de despliegue en primera línea» se ha disparado en cientos de porcentajes, todos copiando el modelo que Palantir estableció en los primeros años de la década de 2010.

Entiendo por qué este enfoque resulta atractivo. Los clientes empresariales ahora enfrentan una confusión total sobre «qué software comprar»—todo se promociona como IA, y distinguir la señal del ruido nunca ha sido tan difícil. La propuesta de Palantir es muy seductora: desplegar un pequeño equipo en un entorno caótico, conectar diversos sistemas aislados y autoconstruidos, y entregar en meses una plataforma de trabajo personalizada. Para una startup que busca cerrar su primer contrato de siete cifras, la promesa de «enviar ingenieros a tu organización para resolverlo» es extremadamente poderosa.

Pero tengo dudas sobre si la «Palantirización» puede difundirse como una metodología universal. Palantir es un «Categoría de Uno»—¡solo hay que ver cómo cotiza su acción para entenderlo! La mayoría de las empresas que imitan su apariencia solo terminarán siendo costosas consultoras con valoraciones multiplicadas por software, sin ventajas competitivas de tipo interés compuesto. Esto me recuerda a la década de 2010, cuando muchas startups decían ser «plataformas», pero en realidad, muy pocas lograron construir plataformas reales, porque son extremadamente difíciles de crear.

Este artículo busca aclarar qué partes del modelo Palantir son realmente transferibles y cuáles son tan únicas que no se pueden copiar, además de ofrecer a los fundadores que quieren combinar software empresarial con servicios de alto contacto un mapa de ruta más pragmático.

¿Qué significa realmente «Palantirización»?

«Palantirización» empieza a referirse a varias cosas relacionadas:

Ingeniería en primera línea embebida

Los Ingenieros de despliegue en primera línea (en Palantir llamados «Delta» y «Echo») se integran en la organización del cliente (generalmente durante meses), comprenden el escenario de negocio, conectan diferentes sistemas y construyen flujos de trabajo personalizados en la plataforma Foundry (o en Gotham en entornos de alta seguridad). Debido a que la tarifa es fija, en términos tradicionales no hay «SKU», y los ingenieros son responsables de construir y mantener esas capacidades.

Plataforma de integración con fuerte propuesta de valor

El producto de Palantir no es un conjunto disperso de herramientas, sino una plataforma con una propuesta clara, destinada a integración de datos, gobernanza y análisis operacional—más parecido a un «sistema operativo» para los datos de la organización. El objetivo es transformar datos fragmentados en decisiones en tiempo real, con alta confianza.

Modelo de ventas de alto nivel y contacto cercano

«Palantirizar» también describe un estilo de ventas: ciclos largos y de alto contacto, dirigidos a entornos críticos (defensa, aplicación de la ley, inteligencia, etc.). La complejidad regulatoria y la magnitud de los «apuestas» en estos sectores son características, no fallas.

Vender resultados, no licencias

Los ingresos provienen de contratos plurianuales ligados a resultados, combinando software, servicios y optimización continua. Un solo cliente puede firmar contratos por decenas de millones de dólares anuales.

Un análisis reciente define a Palantir como una «Categoría de Uno», porque logra la excelencia en tres áreas: (a) construir plataformas integradas, (b) integrar ingenieros de élite en las operaciones del cliente, y © demostrar su valor en entornos gubernamentales y de defensa de misión crítica. La mayoría de las empresas solo pueden hacer uno o dos de estos aspectos, pero no los tres simultáneamente.

Pero para 2025, todos quieren aprovechar el halo de este modelo.

¿Por qué ahora todos quieren copiar a Palantir?

Tres fuerzas convergen:

1. La dificultad de «concretar» la IA en las empresas

Muchos proyectos de IA se quedan atascados antes de llegar a producción, por lo general por datos desordenados, integración problemática y falta de un líder interno claro. Aunque la intención de compra sigue siendo fuerte (el consejo y la alta dirección sienten la presión de «tener que comprar IA»), la implementación real y el ROI suelen requerir mucho trabajo manual.

2. Los Ingenieros de despliegue en primera línea parecen ser un puente faltante

Datos de medios y reclutamiento muestran un crecimiento explosivo en los puestos de FDE este año—con incrementos entre 800% y 1000% según distintas fuentes—, y las startups de IA están usando ingenieros embebidos para hacer que la implementación realmente suceda.

3. El crecimiento acelerado se ha vuelto la norma (cerrar contratos de siete cifras es más fácil y rápido que con contratos menores)

Si hacer que los ingenieros viajen y trabajen en sitio cuesta más de 100 millones de dólares en contratos con Fortune 500 o agencias gubernamentales, muchas startups están dispuestas a sacrificar margen bruto para ganar tracción. Los inversores también aceptan márgenes más bajos, porque las nuevas experiencias de IA suelen requerir altos costos de inferencia. La apuesta es: ganar la confianza y el liderazgo en gestión del cliente, entregar «resultados» y, en base a ello, fijar precios.

Por eso, la narrativa se vuelve: «Hacemos lo que Palantir ya hizo. Enviamos un equipo de élite, creamos algo asombroso, y con el tiempo lo convertimos en una plataforma.»

Este enfoque puede funcionar en casos muy específicos. Pero hay restricciones duras que los fundadores suelen pasar por alto.

¿Dónde falla la analogía?

Desde el primer día, querer vender «resultados»

El producto insignia de Palantir, Foundry, es una colección de cientos de microservicios que trabajan en conjunto para un resultado. Estos microservicios constituyen soluciones con una propuesta clara para problemas comunes en diferentes sectores. En los últimos dos años, he conocido a cientos de fundadores de aplicaciones de IA, y puedo decirte dónde se rompe la analogía: las startups entran diciendo que quieren lograr objetivos grandiosos basados en resultados, mientras que Palantir construye intencionadamente microservicios que forman la base de sus capacidades centrales. Esa es la diferencia clave con las consultoras tradicionales (y la razón por la que su valoración para el próximo año será 77 veces mayor).

Palantir tiene una serie de productos clave:

Palantir Gotham: plataforma para defensa e inteligencia, ayuda a agencias militares, de inteligencia y de aplicación de la ley a integrar y analizar datos dispersos para planificación y investigación.

Palantir Apollo: plataforma de despliegue y gestión de software, actualiza y despliega nuevas funciones de forma autónoma en cualquier entorno (multicloud, local, sin conexión).

Palantir Foundry: plataforma de operaciones de datos para múltiples industrias, integra datos, modelos y análisis para impulsar decisiones empresariales.

Palantir Ontology: modelo digital dinámico que organiza entidades, relaciones y lógica del mundo real, alimentando aplicaciones y decisiones en Foundry.

Palantir AIP (Plataforma de IA): conecta modelos de IA (como grandes modelos de lenguaje) con los datos y operaciones de la organización a través de Ontology, creando flujos de trabajo y agentes impulsados por IA que son productivos.

Citando el informe Everest: «Los contratos de Palantir comienzan en pequeño. La primera colaboración puede ser solo un programa de entrenamiento a corto plazo y licencias limitadas. Si se valida el valor, se añaden más casos de uso, flujos de trabajo y áreas de datos. Con el tiempo, la estructura de ingresos se desplazará de servicios a suscripciones de software. A diferencia de las consultoras, los servicios son un medio para impulsar la adopción del producto, no la principal fuente de ingresos. Y, a diferencia de la mayoría de los proveedores de software, Palantir está dispuesto a invertir su propio tiempo de ingeniería para cerrar clientes relevantes.»

Por un lado, ahora veo que muchas aplicaciones de IA logran contratos de siete cifras directamente. Pero, por otro lado, esto se debe principalmente a que operan en modo completamente personalizado—resolviendo cualquier problema que surja del cliente temprano, con la esperanza de identificar temas centrales o construir «SKU» en el futuro.

No todos los problemas son de nivel «Palantir»

Las áreas en las que Palantir despliega en sus inicios, donde las alternativas son «no funciona nada», incluyen: antiterrorismo, detección de fraude, logística en el campo de batalla, operaciones médicas de alto riesgo. La valoración de estos problemas se mide en miles de millones de dólares, vidas salvadas o consecuencias geopolíticas, no en mejoras incrementales de eficiencia.

Si vendes a una SaaS mediana para optimizar en un 8% sus procesos de ventas, no podrás costear una implementación personalizada equivalente. El ROI no soporta meses de despliegue en sitio.

La mayoría de los clientes no quieren ser tu laboratorio de I+D para siempre

Los clientes de Palantir aceptan en general evolucionar junto con el producto; toleran mucho porque las apuestas son altas y las alternativas son escasas.

La mayoría de las empresas, especialmente fuera de defensa y sectores regulados, no quieren sentir que están en un proyecto de consultoría a largo plazo. Quieren implementaciones predecibles, interoperabilidad con sus herramientas existentes y resultados rápidos.

La densidad de talento y la cultura no son fácilmente generalizables

Palantir invirtió más de una década en reclutar y capacitar ingenieros excepcionales, que pueden escribir código de producción, navegar en burocracias y dialogar con coroneles, CIOs y reguladores. Quienes dejan esa posición forman una comunidad de fundadores y altos ejecutivos «Palantir Blackhat». Muchos son unicornios, porque combinan alta tecnicidad con una presencia efectiva ante clientes.

La mayoría de las startups no pueden imaginar contratar a cientos de estos perfiles. En la práctica, «crear un equipo FDE al estilo Palantir» suele reducirse a:

Ingenieros de soluciones pre-venta renombrados como «FDE»

Ingenieros junior requeridos para hacer producto, implementación y gestión de clientes al mismo tiempo

Liderazgo que nunca ha visto una implementación Palantir en persona, pero le gusta el estilo

Es importante aclarar que hay muchas personas talentosas y herramientas como Cursor que permiten a empleados no técnicos programar. Pero escalar el modelo Palantir requiere una fusión de talento comercial y técnico extremadamente escasa, y haber trabajado en Palantir ayuda mucho, porque es una compañía muy única. Sin embargo, esa población es limitada.

La trampa del servicio es real

Palantir funciona porque, debajo del trabajo personalizado, hay una plataforma real. Si solo copias la parte de embebido de ingenieros, terminarás con miles de implementaciones personalizadas que no podrás mantener ni escalar. Incluso en un mundo donde las herramientas de IA permiten a las empresas alcanzar márgenes de software, las compañías que dependen demasiado del despliegue en sitio y carecen de un sólido backbone de producto probablemente no podrán generar beneficios crecientes ni una ventaja competitiva duradera.

Inversores sin criterio pueden ver un crecimiento en contratos de 0 a 10 millones de dólares y pensar que es una curva de stick de hockey, y querer entrar rápidamente. Pero mi pregunta constante es: ¿qué pasa cuando decenas o cientos de startups con contratos similares de 10 millones comienzan a ofrecer el mismo pitch?

En ese momento, no serás «Palantir en el campo X». Serás «Accenture en el campo X», solo que con una interfaz más bonita.

¿En qué acertó realmente Palantir?

Si quitamos el mito, hay algunos elementos que vale la pena analizar en detalle:

1. Plataforma primero, no proyecto primero

El equipo de despliegue en primera línea de Palantir construye a partir de un conjunto de primitivas reutilizables (modelos de datos, control de acceso, motor de flujos, componentes visuales), no creando sistemas completamente personalizados para cada cliente.

2. Propuesta clara sobre cómo «debería» hacerse el trabajo

La compañía no solo automatiza procesos existentes; a menudo impulsa a los clientes hacia nuevas formas de trabajar, y el software refleja esas propuestas. Esto requiere un coraje poco común en un proveedor, y hace posible la reutilización.

3. Visión a largo plazo y capital

Convertirse en una empresa Palantir requiere atravesar períodos de incertidumbre, controversia política y desinversiones a corto plazo, mientras la plataforma y el modelo de ventas maduran.

4. Mercado muy específico

El enfoque inicial en inteligencia y defensa fue una característica, no un fallo: alta disposición a pagar, altos costos de cambio, apuestas altas y pocos clientes grandes. Además, una serie de competidores antiguos que han podido mantener contratos sin mucha competencia durante décadas.

En otras palabras, Palantir no es solo «software + consultoría». Es «software + consultoría + proyectos políticos + capital con mucha paciencia».

No es algo que puedas simplemente aplicar a un producto SaaS vertical y generalizar.

Un marco más realista: ¿cuándo tiene sentido «Palantirizar»?

En lugar de preguntarse «¿cómo nos parecemos a Palantir?», conviene plantearse una serie de preguntas clave:

1. La importancia del problema

¿Es un problema de «misión crítica» (vidas humanas, seguridad nacional, miles de millones) o solo un «valor añadido» (mejoras del 10-20%)? Cuanto mayor sea la apuesta, más justificado el despliegue en primera línea.

2. Concentración de clientes

¿Vendes a unos pocos clientes muy grandes o a miles de pequeños? La integración embebida funciona mejor en segmentos con alta concentración y alto valor de contrato anual (ACV).

3. Fragmentación del sector

¿Los flujos de trabajo entre clientes son similares? ¿Las herramientas que usan son iguales? ¿Cada despliegue es completamente diferente? Si cada cliente es una nieve de copo único, construir una plataforma unificada será muy difícil. Algo de homogeneidad ayuda.

4. Regulación y atracción de datos

¿Operas en sectores altamente regulados con problemas de integración de datos (defensa, salud, delitos financieros, infraestructura crítica)? Ahí es donde la integración Palantir puede crear valor real.

Si en la mayoría de estos aspectos estás en la esquina inferior izquierda (bajo nivel de misión crítica, clientes fragmentados, integración sencilla), una «Palantirización» completa probablemente sea un error. Es más adecuado un enfoque bottom-up, basado en PLG (product-led growth).

¿Y qué vale la pena aprender?

Aunque dudo que todas las startups puedan desplegar con éxito el modelo Palantir, hay algunos aspectos que sí conviene considerar:

1. Tomar el despliegue en primera línea como un andamio, no como la casa

Lo correcto puede ser:

Permitir que ingenieros colaboren en el diseño con socios tempranos

Hacer todo lo posible para que los primeros 3-5 clientes lleguen a producción

Usar esas colaboraciones para probar primitivas y abstracciones

Pero con restricciones claras:

Despliegue en tiempo limitado (por ejemplo, «90 días para llegar a producción»)

Proporciones claras (por ejemplo, «máximo de X ingenieros por cada millón de dólares en ARR en un cliente»)

Metas trimestrales para convertir código personalizado en configuraciones o plantillas reutilizables

De lo contrario, «lo haremos en producto en el futuro» se convertirá en «nunca tuvimos tiempo».

2. Construir sobre primitivas sólidas, no en flujos de trabajo totalmente personalizados

La verdadera lección de Palantir está en su arquitectura de producto:

Modelo de datos y permisos unificados

Motor de flujos y componentes visuales genéricos

Configuración en lugar de código siempre que sea posible

El equipo de despliegue en primera línea debe dedicar su tiempo a «seleccionar» y «validar» qué primitivas ensamblar, no a construir cosas nuevas para cada cliente. La creación desde cero, que quede para los ingenieros.

3. Convertir a FDE en parte del producto, no solo en entrega

En Palantir, los ingenieros en primera línea participan profundamente en descubrimiento y iteración del producto, no solo en implementación. Un equipo de producto y plataforma fuerte se alimenta de lo que aprenden los FDE en campo.

Si tus FDE están en un departamento separado de «servicios profesionales», perderás ese ciclo de feedback y te convertirás en una consultora pura.

4. Ser honesto con tu estructura de márgenes

Si tu pitch asume márgenes de software del 80% y retención neta del 150%, pero en realidad tu modelo de ventas requiere proyectos en sitio a largo plazo, sé transparente sobre los pros y contras—al menos internamente.

Para ciertos segmentos, un modelo con márgenes más bajos y ACV más alto puede ser racional. El problema es pretender ser SaaS, cuando en realidad eres una empresa de servicios con plataforma. Los inversores buscan caminos hacia márgenes de beneficio máximos, y una forma de lograrlos es con contratos de mayor escala y costos de COGS más altos.

¿Cómo haría yo para probar la «Palantirización» de una startup?

Cuando un fundador me dice «Somos Palantir en el campo X», mis preguntas en el cuaderno suelen ser:

Muéstrame un límite de plataforma con propuesta clara. ¿Dónde termina el producto compartido y empieza el código específico del cliente? ¿Qué tan rápido se mueve ese límite?

Revisa conmigo la línea de despliegue. ¿Cuántos ingenieros-mes se necesitan desde firma hasta primer uso en producción? ¿Qué partes deben ser totalmente personalizadas?

¿El margen de un cliente maduro en el tercer año? ¿La inversión en despliegue en primera línea disminuye «significativamente» con el tiempo? Si no, ¿por qué?

Si en un año firmas 50 clientes, ¿dónde se rompe el modelo? ¿Reclutamiento? Capacitación? Producto? Soporte? Quiero entender en qué parte el patrón se agrieta.

¿Cómo decides «no» a la personalización? La disposición a decir «no» a trabajo personalizado suele ser clave para distinguir una empresa de producto de una consultora con demos bonitos.

Si estas respuestas son claras, basadas en despliegues reales y la arquitectura es coherente, entonces una cierta «Palantirización» en el despliegue en primera línea puede ser una verdadera ventaja.

Si las respuestas son vagas o cada colaboración parece única, será difícil justificar potencial de escalabilidad o de escala real.

Epílogo

El éxito de Palantir ha creado un halo poderoso que domina la mentalidad del ecosistema de startups de riesgo: equipos de ingenieros élite desplegados en entornos complejos, conectando datos dispersos y entregando sistemas que cambian la forma en que las organizaciones toman decisiones.

Es fácil pensar que toda startup de IA o datos debería seguir ese camino. Pero, para la mayoría de los sectores, la «Palantirización» total es una ilusión peligrosa:

Problemas no suficientemente críticos

Clientes demasiado fragmentados

Talento difícil de escalar

Economía que se desploma en una consultora

Para los fundadores, la pregunta más útil no es «¿cómo nos convertimos en Palantir?», sino:

«Para cerrar la brecha de adopción de IA en nuestro sector, ¿cuántos despliegues Palantir en primera línea necesitamos y qué tan rápido podemos convertirlo en un negocio de plataforma real?»

Hacer esto bien te permitirá aprovechar las partes realmente importantes de esta estrategia, sin heredar las que te puedan aplastar.