OpenAI duplica a Anthropic en plataformas de agentes IA

¿Qué dicen los números de la encuesta de VentureBeat?

43% de las empresas que ya usan una plataforma de orquestación de agentes trabaja con la de OpenAI, frente al 22% que usa la de Anthropic y el 21% que usa la de Google. La cifra sale de la encuesta de septiembre de VentureBeat Intelligence y tiene una consecuencia directa para cualquier founder que esté desplegando agentes: el proveedor del modelo que prefieres no es necesariamente el que termina gobernando tus agentes en producción.

Conviene precisar el término antes de seguir. Una plataforma de orquestación de agentes es el software que reparte tareas entre agentes de IA, llama herramientas y mantiene a cada agente dentro de sus permisos. La encuesta nombró productos concretos: el Agents SDK y la Responses API de OpenAI, el Claude Agent SDK y Managed Agents de Anthropic, y Enterprise Agent Platform de Google.

De las 107 compañías que dijeron usar una de esas plataformas, el reparto fue el descrito. Pero cuando se pregunta por la plataforma principal, la que sostiene la arquitectura y no la que un equipo probó, el orden cambia: 25% OpenAI, 18% Google y 16% Anthropic. El resto se reparte entre Agentforce de Salesforce, Copilot Studio de Microsoft, Amazon Bedrock y frameworks de código abierto como LangChain. Usar una plataforma y construir sobre ella no son lo mismo: la primera puede ser el experimento de un equipo, la segunda es una decisión de arquitectura.

¿Por qué Anthropic aparece en más listas de compra de las que convierte?

La encuesta también preguntó a las empresas que planean adoptar, sumar o reemplazar una plataforma en los próximos 12 meses. De las 61 que nombraron al menos una candidata, el 33% mencionó la de Anthropic, el 30% la de OpenAI y el 25% la de Google. Y de las compañías que evalúan la plataforma de Anthropic, el 60% todavía no la usa.

Ahí está el dato que importa. Anthropic aparece en casi tantas listas de compra como OpenAI, pero aún no las cierra. Para alguien que está eligiendo stack hoy, eso significa que la base instalada y el pipeline apuntan a lugares distintos, y que la decisión que tomes este año probablemente se revise el próximo.

La otra medición que circula va en dirección opuesta. Ramp, la compañía de tarjetas corporativas, reportó el 9 de septiembre que el 43,8% de las empresas de su plataforma pagaba suscripciones o tokens de Anthropic, contra el 39,8% de OpenAI. No es una contradicción: es otra pregunta. Ramp solo ve a sus propios clientes, que según la propia compañía son más tecnológicos que el promedio, y cuenta igual a una firma de 50 personas que a una de 50.000. Como las pequeñas son mayoría, pesan mucho en el resultado. Un negocio puede pagar Claude para escribir código y correr sus agentes en la plataforma de OpenAI sin que ninguna de las dos mediciones esté equivocada.

¿Por qué Google no sale primero y aun así está en todas partes?

En la segunda encuesta de septiembre, sobre infraestructura y cómputo, 51% de los encuestados dijo usar Google Cloud, 36% Microsoft Azure y 23% AWS. En modelos, 41% usa los de OpenAI, 39% Gemini de Google y 15% los de Anthropic.

Cuando la pregunta es cuál es el proveedor principal en producción, 32% nombra Google Cloud o Gemini, 22% OpenAI y apenas 6% Anthropic. Sumando nube o modelos, 68% de los encuestados usa algo de Google, contra 62% que usa Azure o OpenAI. Google vende la nube y el modelo, así que compite en dos frentes a la vez, y eso le da dos formas distintas de entrar en una cuenta.

Home Depot es el ejemplo que la propia nota usa para ilustrarlo. Angie Brown, EVP y CIO de la compañía, contó que la mayor parte de sus datos vive en BigQuery, que corren mucho ADK (el Agent Development Kit de Google, su kit para construir agentes) y que además usan modelos de OpenAI a través de Azure para auditar los resultados que devuelven los modelos de Google. Su conclusión fue tajante: no son una empresa solo de Google.

Otros rastreos muestran un mapa todavía más repartido. Según el relevamiento publicado por Crypto Briefing, Microsoft Copilot Studio concentra el 31% de los despliegues empresariales de agentes, Salesforce Agentforce el 24% y la API de Claude el 18%. Es una medición distinta, porque mira despliegues y no quién define la arquitectura, así que no contradice la encuesta de VentureBeat: es otra foto del mismo mercado. La escala de esos competidores ayuda a dimensionarlo. Según el análisis de Zacks publicado por Yahoo Finance, Agentforce alcanzó US$1.200 millones en ingresos recurrentes anuales en el primer trimestre de su año fiscal 2027, un 205% más que el año anterior, mientras los usuarios pagos de Microsoft 365 Copilot superaron los 30 millones.

¿Cuánto cuesta de verdad cambiar de modelo en producción?

Esta es la parte que más debería importarle a un equipo técnico. El 62% de las empresas encuestadas había reemplazado el modelo dentro de una app en producción en el último año. De esas, el 59% vio caer el rendimiento y tuvo que rehacer la app o volver al modelo original. Solo el 19% dijo que el cambio casi no requirió trabajo de ingeniería; para el 75%, tomó días de trabajo o más, o directamente se detuvo antes de terminar.

El patrón se repite en los datos de Ramp: el 6 de octubre reportó que el 8% de las empresas de su plataforma cambió de proveedor de modelos en un mes promedio durante los tres meses hasta septiembre, el ritmo más alto que registró.

Brown describió el motivo de fondo en Home Depot: cada vez que se cambia de modelo hay que rehacer el entrenamiento de contexto, y eso crea un nivel de pegajosidad que desincentiva el cambio. Ahí está el costo real de un swap: no es la migración en sí, es rehacer los prompts, las herramientas y las evaluaciones que construiste alrededor del modelo viejo.

Qué significa esto para tu startup

• Compra por costo de salida, no por cuota de mercado. El test concreto: toma tu set de evaluaciones y córrelo contra otro modelo sin reescribir la app. Si eso te toma más de un día, ya tienes lock-in y deberías saberlo antes de firmar.
• Presupuesta el rework del cambio de modelo. Si planeas migrar, reserva días de ingeniería para revalidar prompts, herramientas y evaluaciones. El 59% que no lo hizo terminó volviendo atrás.
• Trata la gobernanza como parte del producto. Según una encuesta de OutSystems de 2026 entre 1.900 líderes de TI recogida por Tech Times, el 96% de las empresas ya corre agentes en producción pero solo el 12% dice poder gobernarlos. Si vendes a empresas, mostrar permisos, identidad y trazabilidad por agente deja de ser un pendiente del backlog y pasa a ser argumento de venta.
• Mira la estabilidad del proveedor antes de apostar todo. Anthropic dijo en junio que presentó confidencialmente su solicitud para salir a bolsa y planea un día de inversores pre-IPO en su sede de San Francisco, según Bloomberg. En el otro lado, Axios reportó que los ingresos anualizados de OpenAI rondan los US$50.000 millones, unos US$20.000 millones por debajo de la cifra de US$70.000 millones que circuló en septiembre, algo que según CNN movió a las acciones tecnológicas el 8 de octubre. Para un founder, la pregunta no es solo quién tiene el mejor modelo, sino quién va a seguir cobrando lo mismo dentro de dos años.

Conclusión

OpenAI lidera hoy en uso de plataformas de orquestación, Anthropic tiene el pipeline más cargado y Google aparece en la mayor cantidad de cuentas aunque casi nunca primera. Ninguno de esos tres datos alcanza por sí solo para elegir. Lo que sí debería pesar en la decisión es cuánto te cuesta salir: la propia encuesta muestra que cambiar de modelo en producción sale caro, que rehacer la app es lo habitual y que la gobernanza sigue siendo la deuda pendiente de casi todas las empresas que ya tienen agentes corriendo.

Vale una aclaración metodológica de VentureBeat: cada encuesta mensual es una foto de un grupo distinto de respondientes que se anotan voluntariamente, y los resultados describen a esos respondientes, no necesariamente a todas las empresas. También aclara que el grupo que considera la plataforma de Anthropic es chico, de 20 compañías.

Fuentes

• VentureBeat: OpenAI's AI agent platform is used by twice as many companies as Anthropic's (fuente original)
• Tech Times: Gemini Enterprise Agent Platform Leads Enterprise AI Governance
• Crypto Briefing: Anthropic's Claude platform ranks third in enterprise agent stacks
• Yahoo Finance / Zacks: Will Agentforce Help Salesforce Stay Ahead in the Enterprise AI Race?