OpenAI y Anthropic abaratan el software y amenazan a sus clientes

La inteligencia artificial de OpenAI y Anthropic está provocando una paradoja en la industria tecnológica: las herramientas diseñadas para reducir el coste de desarrollar software también pueden debilitar el negocio de las empresas que pagan por utilizarlas. La programación asistida por IA permite crear aplicaciones con menos recursos, facilita la entrada de nuevos competidores y cuestiona el valor de algunos productos que tradicionalmente exigían grandes inversiones.

El problema va más allá de la posible sustitución de ingenieros informáticos. Si desarrollar determinados programas resulta cada vez más sencillo y barato, las compañías que viven de venderlos tendrán que competir con alternativas creadas por equipos pequeños, profesionales independientes e incluso usuarios sin formación técnica avanzada. OpenAI y Anthropic podrían estar reduciendo las barreras de entrada de los mercados de los que esperan obtener buena parte de sus ingresos.

Esta contradicción ha cobrado protagonismo tras la publicación, el 24 de octubre de 2026, de un análisis que cuestiona la lógica económica de las grandes empresas de inteligencia artificial. Su argumento es provocador: las compañías que pretendían cobrar a otras empresas por automatizar el trabajo de sus programadores podrían terminar perjudicando a esos mismos clientes al facilitar la aparición de competidores mucho más baratos.

La tesis resulta interesante, aunque conviene distinguir los riesgos que plantea de sus consecuencias demostradas. No existen pruebas de que OpenAI y Anthropic hayan destruido el negocio de sus principales clientes, ni de que todos los programas comerciales estén condenados a desaparecer. Lo que sí se está transformando es la relación entre el coste de producir software, la competencia y los precios que los usuarios están dispuestos a pagar.

El negocio del software pierde una de sus grandes barreras

Durante décadas, desarrollar una aplicación profesional exigía contratar programadores, diseñadores, especialistas en seguridad y equipos de mantenimiento. Crear un producto competitivo podía necesitar años de trabajo y una inversión considerable.

Ese elevado coste protegía indirectamente a las empresas establecidas. No bastaba con tener una buena idea para competir contra un programa consolidado: había que disponer de recursos para construirlo, corregir sus errores y mantenerlo operativo.

La inteligencia artificial está modificando parte de esa ecuación.

Herramientas como Claude Code, de Anthropic, y Codex, de OpenAI, pueden escribir código, analizar proyectos existentes, detectar determinados fallos y ejecutar tareas de programación bajo supervisión. Su capacidad no elimina la necesidad de conocimientos técnicos, pero permite acelerar trabajos que antes consumían muchas horas.

Una pequeña empresa puede desarrollar una aplicación interna sin contratar un departamento completo. Un programador independiente puede construir un prototipo en mucho menos tiempo. Y una organización que necesitaba comprar un programa especializado quizá pueda plantearse desarrollar una alternativa adaptada a sus necesidades.

Ahí aparece el conflicto comercial. Si una compañía paga a un proveedor de inteligencia artificial para reducir sus costes de desarrollo, sus competidores también pueden utilizar esa tecnología para ofrecer productos similares.

La ventaja de disponer de muchos ingenieros pierde parte de su importancia cuando algunas tareas de programación se automatizan.

Eso no significa que programar sea gratis. Significa que determinadas capacidades que antes estaban reservadas a organizaciones con presupuestos elevados empiezan a estar al alcance de muchas más personas.

Adobe y los programas gratuitos: una amenaza todavía parcial

El sector del diseño ofrece un ejemplo especialmente ilustrativo.

Adobe construyó buena parte de su posición en el mercado mediante aplicaciones profesionales difíciles de desarrollar y mantener. Photoshop, Illustrator y Creative Cloud reúnen herramientas especializadas, compatibilidad con numerosos formatos y funciones integradas en los procesos de trabajo de empresas y profesionales.

La aparición de alternativas gratuitas no es nueva. GIMP, Krita o Blender demuestran desde hace años que el software abierto puede competir en determinados ámbitos con productos comerciales.

La diferencia es que la programación asistida por IA puede acelerar el desarrollo de nuevos competidores y facilitar que equipos pequeños incorporen funciones que anteriormente requerían mayores recursos.

Proyectos como ArtCraft, dedicado a herramientas abiertas de creación visual, ilustran el interés por ofrecer nuevas opciones fuera de los modelos tradicionales de suscripción. Algunas de sus aplicaciones se encuentran todavía en fases iniciales de desarrollo.

Pero hay una distancia considerable entre desarrollar una aplicación que reproduce algunas funciones de un programa profesional y sustituirlo por completo.

La compatibilidad con archivos, la estabilidad, las actualizaciones, las integraciones y el soporte siguen siendo factores decisivos. Un programa gratuito que funciona correctamente en una demostración puede resultar insuficiente para una empresa que depende de él todos los días.

Los resultados financieros tampoco respaldan todavía una crisis generalizada de Adobe. La compañía declaró 6.760 millones de dólares de ingresos en su tercer trimestre fiscal de 2026, un 13 % más que en el mismo periodo del año anterior. Los ingresos por suscripciones aumentaron un 14 %.

Es decir, la amenaza competitiva existe, pero el negocio sigue creciendo. La aparición de nuevas herramientas no equivale automáticamente a una pérdida masiva de clientes.

Los ingenieros informáticos ya notan los cambios en el empleo

La transformación del desarrollo de software tiene consecuencias laborales que comienzan a aparecer en distintos estudios.

Una investigación de la Reserva Federal estadounidense publicada en marzo de 2026 constató que el crecimiento del empleo en ocupaciones intensivas en programación se había desacelerado considerablemente desde la aparición de ChatGPT.

El trabajo también señalaba un matiz importante: el empleo de programadores seguía creciendo, aunque a un ritmo bastante inferior al registrado antes de 2022.

No es lo mismo contratar menos profesionales que despedir masivamente a los existentes. La diferencia importa, especialmente cuando se intenta medir el impacto real de una tecnología.

La contratación de jóvenes, el primer punto de presión

Un estudio de la Universidad de Stanford, revisado en agosto de 2026 y basado en datos laborales estadounidenses, encontró que el empleo de trabajadores de entre 22 y 25 años en ocupaciones expuestas a la IA estaba un 19 % por debajo del nivel que habría alcanzado si hubiese evolucionado al ritmo del empleo de sus compañeros menos expuestos.

Los investigadores no observaron un desplazamiento laboral generalizado en toda la economía. El deterioro se concentraba especialmente en la contratación de jóvenes, mientras que los trabajadores con más experiencia mostraban una evolución diferente.

Anthropic ha detectado una tendencia comparable dentro de su propia organización.

En una investigación publicada el 16 de octubre de 2026, la empresa explicó que la proporción de nuevas contrataciones técnicas correspondientes a perfiles júnior había pasado del 27 % al 9 % desde comienzos de 2025. Al mismo tiempo, sus departamentos técnicos continuaban aumentando su plantilla en términos absolutos.

La compañía produce más código por empleado y utiliza agentes de IA para realizar parte del trabajo. Sin embargo, también necesita profesionales capaces de supervisar resultados, tomar decisiones y resolver problemas complejos.

La consecuencia más inmediata podría no ser la desaparición del ingeniero informático, sino una reducción de las oportunidades para quienes intentan incorporarse a la profesión.

El precio de la inteligencia artificial plantea otra paradoja

Los asistentes de programación han llegado al mercado con precios de entrada relativamente accesibles.

Las suscripciones individuales de ChatGPT Plus y Claude Pro cuestan aproximadamente 20 dólares mensuales, aunque incluyen límites de utilización y no equivalen a contratar un servicio de programación profesional sin restricciones. Existen planes superiores, contratos empresariales y tarifas independientes por consumo de modelos mediante API.

Para una persona que necesita desarrollar una aplicación sencilla, el ahorro potencial puede ser considerable.

El problema económico aparece cuando se compara el precio de acceso a estas herramientas con los recursos necesarios para mantenerlas.

Los modelos avanzados requieren centros de datos, procesadores especializados, electricidad, sistemas de almacenamiento y una infraestructura de investigación costosa.

Una suscripción individual tampoco permite determinar por sí sola si el proveedor gana o pierde dinero. El coste depende del consumo efectivo, de la eficiencia del modelo y de las condiciones comerciales.

No está demostrado que cada usuario intensivo genere pérdidas, pero la rentabilidad de los servicios de IA depende de conseguir que los ingresos cubran unos costes tecnológicos y de infraestructura elevados.

La paradoja es evidente: cuanto más asequible resulte automatizar determinadas tareas de programación, más empresas podrán ofrecer servicios que antes exigían inversiones mucho mayores.

Y si aumentan las alternativas, también puede crecer la presión sobre los precios del software convencional.

OpenAI y Anthropic necesitan clientes que sigan ganando dinero

La tesis más controvertida del debate sostiene que las empresas de inteligencia artificial podrían perjudicar a las compañías de software de las que esperan obtener ingresos.

El razonamiento parte de un negocio tradicionalmente rentable: una empresa desarrolla un programa, cobra suscripciones a sus clientes y utiliza parte de esos ingresos para pagar a sus ingenieros.

Si la inteligencia artificial reduce el trabajo necesario para producir ese programa, la empresa puede destinar parte del ahorro a pagar herramientas de IA.

Hasta ahí, el modelo parece favorable para ambas partes.

La dificultad surge cuando otros competidores utilizan exactamente la misma tecnología para ofrecer alternativas más baratas. El proveedor establecido podría ahorrar en personal, pero también perder ingresos por la presión competitiva.

No todo el dinero que dejan de gastar los consumidores terminará necesariamente en OpenAI o Anthropic.

Una aplicación gratuita puede sustituir una suscripción comercial sin generar ingresos equivalentes para el desarrollador de inteligencia artificial. También puede ocurrir que un cliente destine el ahorro a otros productos, servicios o inversiones.

Sin embargo, de ahí no se deduce que las compañías de IA estén condenadas económicamente.

La reducción de costes también puede ampliar el mercado. Las empresas pueden desarrollar servicios que antes no resultaban rentables, y la proliferación de aplicaciones puede incrementar la demanda de modelos, infraestructura y herramientas de mantenimiento.

Existe otra diferencia importante: OpenAI y Anthropic no dependen exclusivamente de vender tecnología a compañías tradicionales de software. También ofrecen soluciones para organizaciones de otros sectores, desarrolladores independientes y consumidores.

Su éxito comercial dependerá tanto de la eficiencia de sus modelos como de la capacidad para conseguir ingresos recurrentes en esos mercados.

La competencia de modelos abiertos añade presión, pero tampoco garantiza que ejecutar inteligencia artificial sea gratuito. El software puede distribuirse sin pagar una licencia y seguir necesitando equipos, electricidad y mantenimiento.

El código barato cambia las reglas, pero no garantiza el éxito

La inteligencia artificial está reduciendo el coste de producir determinadas partes del software. Lo que todavía no está claro es cuánto disminuirá el precio final de los productos ni qué empresas conseguirán conservar sus márgenes.

Escribir código representa solo una parte del trabajo necesario para ofrecer un servicio fiable. También hacen falta seguridad, atención al cliente, cumplimiento normativo, infraestructura y mantenimiento, además de conocimiento de las necesidades del usuario.

Las compañías consolidadas mantienen ventajas que no desaparecen porque un competidor pueda generar miles de líneas de código en unas horas.

Aun así, la transformación puede ser profunda. Si desarrollar programas deja de ser una barrera competitiva tan importante, las empresas tendrán que justificar sus precios mediante otros elementos: calidad, confianza, servicio, integración y resultados.

Para los consumidores, una mayor competencia puede traducirse en alternativas más accesibles. Para los profesionales, supone cambios en las habilidades que demanda el mercado. Para las compañías tecnológicas, obliga a revisar modelos de negocio que durante años se apoyaron en el elevado coste del desarrollo informático.

OpenAI y Anthropic se encuentran precisamente en el centro de esa transformación. Sus herramientas permiten a otras empresas trabajar con mayor productividad, pero también facilitan que nuevos competidores cuestionen negocios establecidos.

La gran incógnita no es si la IA puede escribir programas cada vez mejores. Su impacto sobre la programación resulta visible. Lo decisivo será quién consigue ganar dinero cuando producir software sea más fácil y la competencia deje de estar limitada por el coste de desarrollarlo.