Bajo una apariencia prometedora, las "cuatro grandes dificultades" de OpenAI

a16z exsocio y reconocido analista tecnológico Benedict Evans publicó recientemente un artículo de análisis profundo, señalando directamente que OpenAI enfrenta cuatro grandes dilemas estratégicos fundamentales detrás de su aparente prosperidad. Él sostiene que, aunque OpenAI cuenta con una base de usuarios enorme y capital suficiente, la falta de una ventaja tecnológica defensible, baja retención de usuarios, la rápida recuperación de competidores y una estrategia de producto limitada por las direcciones de investigación del laboratorio, amenazan su competitividad a largo plazo.

Evans señala que el modelo de negocio actual de OpenAI no posee una ventaja competitiva clara. La compañía no tiene tecnología única ni ha logrado efectos de red, y solo el 5% de sus 900 millones de usuarios activos semanales paga por el servicio. Además, el 80% de los usuarios en 2025 enviaron menos de 1000 mensajes, lo que equivale a menos de tres indicaciones diarias en promedio. Este patrón de uso “de ancho, pero poco profundo” indica que ChatGPT aún no se ha convertido en un hábito cotidiano para los usuarios.

Mientras tanto, gigantes tecnológicos como Google y Meta ya han alcanzado a OpenAI en términos tecnológicos y están aprovechando sus ventajas de distribución para ganar cuota de mercado. Evans cree que, el verdadero valor en el campo de la IA provendrá de experiencias y aplicaciones aún no inventadas, y OpenAI no puede crear todas esas innovaciones por sí solo. Esto obliga a la compañía a operar en múltiples frentes, desde infraestructura hasta capa de aplicaciones, con una estrategia integral.

El análisis de Evans revela una contradicción central: OpenAI intenta construir barreras competitivas mediante grandes inversiones de capital y una estrategia de plataforma de pila completa, pero en ausencia de efectos de red y mecanismos de bloqueo de usuarios, la efectividad de esta estrategia sigue siendo dudosa. Para los inversores, esto implica reevaluar la propuesta de valor a largo plazo de OpenAI y su posición real en el panorama competitivo de la IA.

Ventaja tecnológica desaparece: aumento en la homogeneización de modelos

Evans señala que actualmente unas seis instituciones pueden lanzar modelos de vanguardia competitivos, con rendimientos similares. Cada pocas semanas, las compañías se superan unas a otras, pero ninguna logra establecer una ventaja tecnológica insuperable. Esto contrasta claramente con plataformas como Windows, Google Search o Instagram, que mediante efectos de red han fortalecido su cuota de mercado, dificultando que competidores, por mucho dinero o esfuerzo que inviertan, puedan romper su monopolio.

Este escenario de igualdad tecnológica podría cambiar con ciertos avances, siendo el más evidente la capacidad de aprendizaje continuo, pero Evans opina que OpenAI actualmente no tiene un plan para ello. Otro posible diferenciador sería el efecto de escala en datos propietarios, como datos de usuarios o datos específicos de industrias verticales, pero las plataformas existentes también tienen ventajas en este aspecto.

En un contexto de rendimiento de modelos cada vez más homogéneo, la competencia se desplaza hacia la marca y los canales de distribución. La rápida expansión de Gemini y Meta AI en cuota de mercado confirma esta tendencia: para el usuario promedio, estos productos parecen similares, mientras que Google y Meta poseen capacidades de distribución muy fuertes. En cambio, el modelo Claude de Anthropic, aunque frecuentemente destacado en benchmarks, tiene un reconocimiento casi nulo entre los consumidores debido a la falta de estrategia de mercado y producto.

Evans compara ChatGPT con Netscape, que dominó inicialmente el mercado de navegadores pero fue derrotado por Microsoft aprovechando su red de distribución. Él opina que, los chatbots y los navegadores enfrentan el mismo problema de diferenciación: en esencia, solo son un cuadro de entrada y uno de salida, con un espacio de innovación muy limitado.

Base de usuarios vulnerable: la escala no garantiza retención

Aunque OpenAI tiene una ventaja clara con entre 800 y 900 millones de usuarios activos semanales, Evans advierte que estos datos ocultan un problema grave de participación. La mayoría de los usuarios que conocen y saben usar ChatGPT no lo han convertido en un hábito diario.

Los datos muestran que solo el 5% de los usuarios paga por el servicio, y que incluso entre los adolescentes en EE. UU., la proporción que usa varias veces a la semana o menos es mucho mayor que la que lo hace varias veces al día. En el resumen de “2025”, OpenAI reveló que el 80% de los usuarios enviaron menos de 1000 mensajes en ese año, lo que equivale, en términos nominales, a menos de tres indicaciones diarias, y en realidad, a menos interacciones.

Este uso superficial implica que la mayoría de los usuarios no perciben diferencias en personalidad o enfoque entre modelos, ni se benefician de funciones diseñadas para crear retención, como la memoria. Evans enfatiza que la memoria puede generar retención, pero no efectos de red. Además, aunque una base de usuarios mayor puede ser una ventaja, cuando el 80% solo usa el sistema unas pocas veces por semana, esa ventaja se vuelve cuestionable.

OpenAI también reconoce estos problemas, señalando que existe una “brecha de capacidad” entre lo que los modelos pueden hacer y cómo los usuarios realmente los usan. Evans opina que esto es una forma de evitar aceptar que la adecuación del producto al mercado no está clara. Si los usuarios no saben qué hacer con ChatGPT en su día a día, significa que aún no ha cambiado sus vidas.

La compañía ha lanzado proyectos publicitarios, en parte para cubrir los costos de servicio de más del 90% de usuarios que no pagan, pero más estratégicamente, esto permite ofrecerles los modelos más nuevos, potentes y costosos, con la esperanza de aumentar su participación. Sin embargo, Evans cuestiona si, si los usuarios no saben qué hacer con ChatGPT hoy o esta semana, ofrecerles mejores modelos cambiará esa situación.

Duda sobre la estrategia de plataforma: falta un verdadero efecto de impulso

El año pasado, el CEO de OpenAI, Sam Altman, intentó consolidar las iniciativas de la compañía en una estrategia coherente, mostrando un diagrama y citando a Bill Gates: “La definición de plataforma es que el valor que crea para los socios supera al que crea para sí misma”. Al mismo tiempo, el CFO presentó otro diagrama que mostraba un “efecto de impulso”.

Evans considera que el efecto de impulso es una estrategia ingeniosa y coherente: el gasto en capital genera un ciclo virtuoso y sienta las bases para construir una compañía de plataforma de pila completa. Comenzando con chips e infraestructura, y construyendo hacia arriba en cada capa de la pila tecnológica, cuanto más arriba, más ayuda a otros a usar tus herramientas para crear sus propios productos. Todos usan tu nube, tus chips y tus modelos, y en niveles superiores, las capas de la pila tecnológica se refuerzan mutuamente, formando efectos de red y ecosistemas.

Sin embargo, Evans afirma que esta no es una analogía correcta: OpenAI no posee la dinámica de plataformas y ecosistemas que tuvieron Microsoft o Apple, y ese diagrama de impulso en realidad no muestra un verdadero efecto de impulso.

En cuanto a inversión de capital, las cuatro principales empresas de computación en la nube invirtieron aproximadamente 400 mil millones de dólares en infraestructura el año pasado, y anunciaron que este año invertirán al menos 650 mil millones. Hace unos meses, OpenAI afirmó que en el futuro tendría compromisos de 1.4 billones de dólares y 30 gigavatios de capacidad computacional (sin un cronograma claro), pero para finales de 2025, su uso real fue de solo 1.9 gigavatios. Debido a la falta de flujo de caja de negocios existentes, la compañía recurre a financiamiento y a usar balances de terceros (en parte mediante “ingresos circulares”) para alcanzar esas metas.

Evans opina que una inversión masiva en capital puede ser solo para obtener un asiento en la mesa, no una ventaja competitiva. Compara los costos de infraestructura de IA con la fabricación de aviones o semiconductores: sin efectos de red, pero con procesos cada vez más difíciles y costosos en cada generación, solo unas pocas empresas podrán mantener la inversión en la frontera. Aunque TSMC tiene un monopolio de facto en chips de vanguardia, eso no le da un apalancamiento o capacidad de valor en las capas superiores de la pila tecnológica.

Evans señala que los desarrolladores deben construir aplicaciones para Windows porque casi todos los usuarios tienen Windows, y los usuarios compran PCs con Windows porque casi todos los desarrolladores usan Windows —esto es un efecto de red. Pero si inventas una nueva aplicación o producto con IA generativa, solo necesitas llamar a la API del modelo en la nube, y los usuarios no saben ni les importa qué modelo usaste.

Falta de control del producto: estrategia limitada por el laboratorio

Al inicio del artículo, Evans cita a Fidji Simo, responsable de producto en OpenAI, en 2026: “Jakub y Mark establecen la dirección de investigación a largo plazo. Después de meses de trabajo, aparecen resultados sorprendentes, y luego los investigadores me contactan diciendo: ‘Tengo algo muy genial. ¿Cómo lo usaremos en el chat? ¿Para nuestros productos empresariales?’”

Esta declaración contrasta con la famosa frase de Steve Jobs en 1997: “Debes comenzar con la experiencia del cliente y luego retroceder hasta la tecnología. No puedes empezar con la tecnología y luego tratar de averiguar a dónde venderla.”

Evans opina que, cuando eres responsable de producto en un laboratorio de IA, no puedes controlar tu hoja de ruta ni definir tu estrategia de producto con eficacia. Abres el correo por la mañana y descubres que el laboratorio ha logrado algo, y tu trabajo es convertirlo en un botón. La estrategia se decide en otro lugar, pero ¿dónde exactamente?

Este problema revela el desafío fundamental que enfrenta OpenAI: a diferencia de Google en los 2000 o Apple en los 2010, los empleados inteligentes y ambiciosos de OpenAI no tienen un producto verdaderamente efectivo y difícil de replicar por otros. Evans interpreta que, en los últimos 12 meses, la actividad de OpenAI refleja que Sam Altman ha tomado conciencia de esto y está intentando, antes de que termine el tiempo, transformar la valoración de la compañía en una posición estratégica más duradera.

Durante la mayor parte del año pasado, la respuesta de OpenAI pareció ser “hacer todo a la vez, ejecutar de inmediato”. Plataformas de aplicaciones, navegadores, redes sociales, colaboraciones con Jony Ive, investigación médica, publicidad… Evans cree que algunas de estas acciones parecen “ataques totales” o simplemente resultados de reclutar rápidamente a muchas personas proactivas. A veces da la impresión de que están copiando modelos de plataformas exitosas anteriores, sin entender completamente sus propósitos o mecanismos dinámicos.

Evans usa repetidamente términos como plataforma, ecosistema, apalancamiento y efecto de red, pero admite que estos términos están muy usados en la industria tecnológica y su significado puede ser vago. Cita a Roger Lovatt, profesor de historia medieval en su época universitaria: el poder es la capacidad de hacer que las personas hagan lo que no quieren hacer. Ese es el verdadero problema: ¿OpenAI tiene la capacidad de hacer que consumidores, desarrolladores y empresas usen más su sistema, sin importar qué hace exactamente? Microsoft, Apple y Facebook tuvieron esa capacidad, y Amazon también.

Evans opina que una buena forma de interpretar la frase de Bill Gates es que una plataforma realmente realiza la tarea de aprovechar toda la creatividad del sector tecnológico, de modo que no tienes que inventar todo tú mismo, sino que puedes construir muchas cosas a gran escala, siempre y cuando todo se haga en tu sistema y bajo tu control. Los modelos base son un multiplicador, y muchas cosas nuevas se construirán con ellos. Pero, ¿tienes razones para que todos tengan que usar tu producto, incluso si los competidores ya han creado algo similar? ¿Hay razones para que tu producto siempre sea superior, sin importar cuánto dinero o esfuerzo inviertan los rivales?

Evans concluye que, si no tienes esas ventajas, lo único que te queda es la ejecución diaria. Ejecutar mejor que los demás, por supuesto, es un deseo, y algunas empresas han logrado mantener esa disciplina durante mucho tiempo, incluso creyendo que la han institucionalizado, pero eso no es una estrategia.