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Los hijos rebeldes de OpenAI que lo están superando – Anthropic

Los hijos rebeldes de OpenAI

que lo están superando (Anthropic)

No os voy a contar la historia de dos empresas de IA. Os voy a contar la historia de una pelea filosófica que acabó convirtiendo en rivales a personas que antes compartían la misma mesa

Por Ángel Molina

Os lo cuento en treinta segundos porque no quiero que nos perdamos en la historia: los hermanos Amodei — Dario y Daniela — eran líderes clave dentro de OpenAI. Se fueron en 2021 cuando la empresa cerró su acuerdo con Microsoft y empezó a pivotar hacia un modelo comercial agresivo. Para ellos, eso traicionaba el propósito original. Así que fundaron Anthropic con una apuesta clara: construir IA que prioriza la seguridad desde el primer día, no como parche posterior.

Eso es todo el origen que necesitáis saber.

Porque lo verdaderamente interesante no es de dónde vienen es cómo esa diferencia filosófica inicial dictó dos estrategias de mercado completamente opuestas que hoy compiten por el mismo usuario: vosotros.

Contenido de Ángel Molina - Consultor en Inteligencia Artificial

El pastel

que lo explica todo

Imaginad que sois los organizadores de una fiesta. Encargáis un pastel a dos pastelerías.

Ilustración generada por IA para blog de Ángel Molina

La segunda pastelería llega después. Su pastel es visualmente más discreto. Pero está perfectamente horneado. Cada capa está en su punto. Los ingredientes son de mejor calidad. Y para quien lleva tiempo comiendo pasteles, la diferencia se nota.

La primera pastelería llega la primera. El pastel es enorme, tiene una decoración espectacular, huele de maravilla y lo sirven con una presentación impresionante. Hay un problema: alguna capa está un poco cruda por dentro. Pero nadie lo nota demasiado porque el pastel es tan bonito y llega con tanta energía que todo el mundo lo prueba y repite.

La primera pastelería es OpenAI. La segunda es Anthropic.

OpenAI llegó primero, llegó con ruido, capturó la imaginación del mundo y se convirtió en el sinónimo de IA para el público general. Anthropic llegó después, más callada, más técnica, con un producto más sólido para quien sabe lo que está buscando.

Ahora bien: la historia no termina ahí. Porque en los últimos meses, la segunda pastelería ha empezado a llevarse los premios. Y eso cambia toda la conversación.

El "First-Mover"

vs. el que llegó después y se quedó

La estrategia de OpenAI se basa en el que llega primero pone las reglas, se instala en la mente de la gente y obliga a todos los demás a jugar en su terreno.

ChatGPT se lanzó a finales de 2022 sin campaña de marketing. Sin rueda de prensa. Simplemente abrieron el acceso y en cinco días tenían un millón de usuarios.

 En dos meses, cien millones. La adopción más rápida de un producto tecnológico en la historia. Lo que yo creo es que el público general no busca perfección, busca utilidad suficiente. Y con esa filosofía ellos construyeron un ecosistema completo, tanto GPTs personalizados, como DALL-E para imágenes, e integración con Microsoft 365, esto para que salir de su plataforma fuera cada vez más difícil.

Anthropic jugó diferente...

Claude tuvo un lanzamiento casi silencioso, sin viralizarse y con acceso limitado, enfocado en empresas e investigadores. Su apuesta fue posicionarse como la herramienta para el trabajo serio: menos alucinaciones, mayor precisión, ventana de contexto gigante para procesar documentos extensos, repositorios enteros de código o libros completos.

ChatGPT se lanzó a finales de 2022 sin campaña de marketing. Sin rueda de prensa. Simplemente abrieron el acceso y en cinco días tenían un millón de usuarios.

En mis formaciones lo compruebo cada semana: cuando pongo a la gente a trabajar con análisis de documentos complejos o proyectos de código extensos, Claude da un rendimiento claramente superior, y aquí es donde nos preguntamos hasta que punto ha superado el ecosistema original de IA.

Aun así, hasta hace relativamente poco, OpenAI ganaba en lo más importante: en la cabeza de la gente. Y eso, en tecnología de consumo, vale más que cualquier benchmark.

El momento

en el que Anthropic tomó la delantera…

Os voy a decir algo que hace dos años habría sido difícil de sostener en voz alta, pero que hoy me parece bastante evidente: Anthropic ha superado a OpenAI en lo que más va a importar durante los próximos años. No en popularidad, no en número de usuarios, no en marketing. En lo técnico. En lo que el modelo hace de verdad cuando le das trabajo de verdad.

Y lo curioso es que no lo hicieron con un golpe de efecto ni con una campaña espectacular.

Imagen de contenido sobre IA y tecnología - Ángel Molina

Lo hicieron de la misma forma que construyeron todo desde el principio: calladamente, con cabeza, poniendo la calidad por delante del ruido. Que es exactamente lo contrario de cómo funciona OpenAI. Y eso, viniendo de la empresa con menos presupuesto de marketing de las dos, me parece un logro enorme.

Lo primero que me cambió la percepción fue una cosa muy concreta que veo en mis formaciones semana tras semana. Cuando pongo a la gente a trabajar con documentos complejos, no un PDF suelto, sino treinta papers académicos, o un contrato de trescientas páginas, o un repositorio de código con miles de archivos, Claude no solo no se pierde, sino que mantiene una coherencia y una precisión que ChatGPT simplemente no alcanza.

No es que ChatGPT lo haga mal. Es que Claude lo hace tan notablemente mejor que la diferencia es inmediata y visible para cualquiera que lo pruebe en serio.

Luego vino otro detalle que me parece casi más revelador, porque habla de algo diferente. Durante un escaneo de dos semanas, Claude encontró más de cien bugs en Firefox, catorce de ellos de severidad alta. 

¿Por qué me parece revelador?

Porque Firefox es uno de los proyectos de software más analizados y auditados del mundo. Hay equipos de seguridad profesionales dedicados a eso. Y Claude entró, y encontró catorce vulnerabilidades importantes que habían pasado desapercibidas.

Para mi, el cuadro es este: Anthropic lleva tiempo ganando la parte técnica de forma silenciosa mientras OpenAI ganaba la percepción pública. Y ahora esa brecha técnica se está haciendo tan grande que ya no es posible ignorarla.

Pero aquí es donde yo veo algo que me resulta significativo: mientras Anthropic está construyendo agentes autónomos que trabajan catorce horas seguidas y encuentran bugs en Firefox que los equipos de seguridad humanos no encontraron, OpenAI está anunciando integración con Excel y testando publicidad dentro de ChatGPT para usuarios gratuitos. Son dos mentalidades distintas sobre qué es lo urgente ahora mismo. Una está mirando hacia dónde va esta tecnología en los próximos tres años. La otra está mirando cómo monetizar mejor lo que ya tiene. Ninguna de las dos está equivocada en su lógica. Pero me dice algo sobre en qué punto está cada empresa.

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Y luego está la polémica del Pentágono,

El partnership de OpenAI con el Departamento de Defensa de EE.UU. generó un rechazo importante de usuarios que, según los reportes, está empujando tráfico activamente hacia Claude. Es la primera vez que veo algo así de forma tan clara: una decisión de negocio de OpenAI beneficiando directamente la adopción de Claude, no por mérito técnico, sino por valores. Y eso también es un dato sobre lo que la gente empieza a considerar cuando elige qué herramienta quiere en su día a día.

¿Quién

esta ganando?

Si tengo que ser directo y siempre intento serlo…

OpenAI ganó la guerra del consumidor masivo. Tiene la marca, el ecosistema, la integración corporativa vía Microsoft y la mayor base de usuarios del mundo. Eso no se desmonta de un día para otro.

Anthropic está ganando la guerra técnica y la guerra de los profesionales. Los benchmarks de agentes, el horizonte de autonomía, las capacidades de contexto, la confianza de los desarrolladores, en todo eso Claude lleva una ventaja real que se ha ampliado en los últimos meses. El hecho de que empleados de OpenAI usen Claude Code para trabajar mejor dice más que cualquier comunicado de prensa.

Pero hay una pregunta aún más grande que ninguna empresa del sector ha respondido todavía…

Cuando los agentes de IA puedan trabajar durante días enteros de forma autónoma no horas, días, cuando tengan acceso a todos tus sistemas, cuando puedan actuar en tu nombre sin que tú supervises cada paso…

¿A quién le vas a dar ese acceso?

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La IA canta ¿Y ahora qué?

La IA canta

 ¿Y ahora qué?

La IA ya sabe componer mejor que la mitad de los que suenan en tu playlist. Y nadie sabe qué hacer con eso.

Por Ángel Molina

Sé que la frase duele. A mí también me costó aceptarla, pero es que un día te sientas delante del ordenador, le escribes cuatro líneas a una herramienta de IA, le das a generar, y lo que sale suena bien. Suena demasiado bien y ahí es cuando se te queda la cara de «vale, esto va en serio».

Sé que la frase duele. A mí también me costó aceptarla, pero es que un día te sientas delante del ordenador, le escribes cuatro líneas a una herramienta de IA, le das a generar, y lo que sale suena bien. Suena demasiado bien y ahí es cuando se te queda la cara de «vale, esto va en serio».

Un agente como Claude Code es ese chef. Vosotros no le decís el cómo, le decís el qué: analiza este proyecto, encuentra el bug que está causando errores y arréglalo. Y él se pone a investigar, a escribir código y a probar soluciones hasta que lo consigue.

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La guerra

que no sale en las noticias

Persona cantando en discográfica - artículo sobre IA y música

IA en las grandes ligas

Mientras tú y yo descubríamos que una IA podía clonar la voz de Bad Bunny o fabricar un dueto de Drake y The Weeknd que nunca existió, en los despachos de Universal, Sony y Warner se estaba montando una guerra silenciosa. Y no es una guerra menor.

Y mira, yo entiendo la postura. Si tú creas algo, tienes derecho a decidir quién lo usa y cómo. Eso es básico. Pero también os digo una cosa: la historia nos ha demostrado que cuando la tecnología abre una puerta, no hay ley que consiga cerrarla del todo. Las leyes llegan tarde. Siempre llegan tarde.

Desentrenar a la IA

Lo que me preocupa es que mientras discuten, se está creando un precedente en la práctica. La IA ya está entrenada. Ya sabe lo que sabe. Y no puedes «desentrenarla». Así que la pregunta real no es si fue justo o no. La pregunta real es: ¿qué hacemos ahora?

¿Qué hacemos ahora?

No tengo la respuesta. Pero sospecho que el copyright, tal como lo conocemos, no va a sobrevivir a esta década sin una transformación profunda. Y eso no es bueno ni malo. Es lo que hay.

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El creador

que por fin puede sonar como quiere

Ahora dejadme que os cuente la otra cara, porque sería deshonesto quedarme solo con el conflicto.

Si os dedicáis a crear contenido —vídeos, podcasts, proyectos audiovisuales, lo que sea— sabéis perfectamente lo que significa necesitar música. Y sabéis lo frustrante que es. Bibliotecas de stock donde todo suena igual. Licencias confusas que no sabes si te van a meter en un lío. Temas genéricos que le quitan personalidad a tu trabajo.

Eso, para mucha gente, se ha terminado.

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Hoy le puedes decir a una IA «quiero algo que suene a persecución nocturna por Tokio, con sintetizadores y un bajo que te vibre en el pecho» y te lo genera. En segundos. Ajustado a lo que necesitas. Sin que nadie te mande una factura de tres cifras ni un aviso de copyright.

Pero sé lo que estáis pensando. "Vale, Ángel, muy bonito. Pero ¿qué pasa con los músicos que vivían de componer esas bandas sonoras?"

Y ahí está el nudo. Porque no os voy a decir que no les afecta. Claro que les afecta. Los músicos de sesión, los compositores de música de fondo, los que hacían jingles y piezas a medida… su mercado se está encogiendo. Eso es un hecho, no una opinión. Lo que sí es opinión mía…

…es que los que sepan adaptarse van a encontrar un espacio nuevo. Porque la IA genera música, sí. Pero no tiene criterio. No sabe lo que necesita tu proyecto en un momento concreto. No entiende el contexto emocional de una escena. Eso sigue siendo humano. Al menos de momento.

Tu cantante favorito

como software

Y si lo anterior os parecía fuerte, esperad a lo que viene…

Mientras las grandes discográficas demandan, hay artistas que han decidido ir por otro camino. Grimes, por ejemplo, lanzó una plataforma para que cualquiera pudiese crear canciones con su voz. Tú pones la letra, la IA canta con la voz de Grimes, y os repartís las ganancias al 50%. Así de loco.

Pensad en lo que eso significa

La voz de un artista convertida en un producto licenciable, como quien compra una tipografía o un pack de sonidos, pero estamos hablando de la voz de una persona. De algo que hasta hace cuatro días era lo más íntimo que tenía un cantante.

Y esto va a seguir escalando

En un futuro, estoy seguro que podrás comprar la licencia de la voz de tu artista favorito. Le escribes una canción a las tres de la madrugada, seleccionas la voz, generas el tema, y lo publicas. Tu ídolo cantando tus palabras, ya ha pasado aunque  y suena a utopía o una distopía, depende de cómo lo mires.

Lo que no podemos hacer es ignorarlo. Ni los músicos, ni los creadores, ni los que simplemente escuchamos música mientras fregamos los platos. Esto está aquí. Está cambiando y va a seguir cambiando.

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La verdad detrás de Sora 2

La verdad

detrás de Sora 2

Flux Dev Esta imagen representa la IA de creacion de imagenes 3 - Ángel Molina IA

La nueva noticia en tendencia es el lanzamiento de Sora 2, la más reciente actualización presentada por OpenAI. La compañía lo describe como el nuevo gran avance de la tecnología, generando gran expectativa tanto en el sector empresarial como entre los entusiastas de la inteligencia artificial.

Sin embargo, más allá del impacto mediático y la campaña de promoción, surge la verdadera pregunta:

¿Qué tanto ha innovado esta nueva actualización?

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Por Ángel Molina

Sora

el comienzo del mundo digital

Sora nació como la apuesta de OpenAI para abrir la creación audiovisual a todos. La idea parecía brillante: escribir unas frases y obtener al instante un video realista, con escenas complejas y un nivel de detalle que antes requería semanas de trabajo profesional. [1] Esta propuesta colocó a la compañía un paso adelante en la conversación pública sobre IA.

Pero también trajo consecuencias inesperadas. A medida que creció su popularidad, apareció un efecto secundario: la sobreproducción de contenido vacío. Internet se llenó de videos insignificantes, memes repetitivos y clips lo que dificultó encontrar trabajos artísticos o proyectos serios. ¿El resultado? Una herramienta pensada para abrir la creatividad terminó funcionando como un juguete masivo de entretenimiento.

Si me preguntan, Sora quedó lejos de ser la solución definitiva para creadores serios. No falta quien diga que la competencia lo hace mejor y más rápido. Y ojo, no es hate, es que la brecha entre lo que promete OpenAI y lo que entrega está clarísima, Sora aún no alcanza la calidad que sí ofrecen algunos competidores más centrados en nichos profesionales. La distancia entre el marketing y la realidad técnica es evidente.

Claude Sonnet 4.5

Cuando el marketing cumple

“El mejor modelo de codificación del mundo”

Mientras tanto, Anthropic ha seguido otro camino. El pasado 29 de septiembre lanzó Claude Sonnet 4.5, y lo promociona como “el mejor modelo de codificación del mundo” y el más potente para construir agentes complejos. [2] Más allá de la frase, los datos nos lo demuestran: su capacidad para trabajar de forma autónoma durante más de 30 horas, su rendimiento sobresaliente en pruebas de programación y su ventana de contexto lo convierten en un modelo brutal para desarrollos técnicos y colaborativos. [3]

Claude no busca viralizarse en redes sociales con videos llamativos. Su apuesta está en resolver bugs reales, generar código seguro y facilitar proyectos de gran escala. En otras palabras, mientras OpenAI concentra esfuerzos en la creación audiovisual y el espectáculo mediático, Anthropic refuerza su papel en la ingeniería avanzada. Es un dilema clásico:

prefieres el brillo del corto plazo o las herramientas que resuelven problemas reales

Lo interesante es que esto también refleja una división dentro de la industria de la IA. Algunas empresas apuestan a la viralización de sus herramientas, mientras otras se centran en impulsar avances más profundos, aunque menos mediáticos.

Contenido de Ángel Molina - Consultor en Inteligencia Artificial

Entre el show

y la precisión profesional

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El contraste más evidente frente a Sora 2 es Runway Gen-4. Mientras Sora 2 llega prometiendo videos «ultra realistas» y «físicamente coherentes», Runway Gen-4 ya lleva meses siendo la herramienta de trabajo real para quienes se ganan la vida creando contenido audiovisual.

Este es un ejemplo claro de dos filosofías completamente distintas. OpenAI apuesta por ser sorpresivo y por la adopción masiva, mientras que Runway construye herramientas para quienes necesitan resultados profesionales y control real sobre el proceso creativo. [4]

Comparación Sora 2 vs Runway Gen-4
Sora 2 (OpenAI) Runway Gen-4 (Runway ML)
Dominio principal Videos largos "cinematográficos" Herramientas de producción profesional
Duración máxima Hasta 60 segundos Hasta 18 segundos (pero más controlable)
Precio mensual $20-$200 $12
Control creativo Limitado a prompts Motion Brush, Camera Controls, Director Mode
Enfoque comercial Consumo masivo, viralidad Flujos de trabajo profesionales
Consistencia técnica Prometedora pero irregular Probada en producción

¿La IA en pausa

o estrategia creativa?

Aquí cabe una pregunta interesante: ¿OpenAI está frenando su propio ritmo de desarrollo? ¿Sora 2 es apenas una actualización menor disfrazada de gran novedad, o cada lanzamiento alimenta a sus modelos con datos y experiencia para llegar más lejos en los próximos años?

La respuesta, de momento, no está del todo clara. Lo que sí se percibe es una tensión en la industria: la inclinación por fabricar productos que generen titulares rápidos antes que priorizar investigación de fondo.

Si esta dinámica no cambia, corremos el riesgo de que la inteligencia artificial se use más para producir montañas de contenido trivial y desinformación que para aportar verdadero valor al progreso humano.

¿Estamos ante una nueva etapa sobre la IA o estamos cerrando el ciclo de innovación para siempre?

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Fuentes utilizadas

[1] OpenAI. (2025, 30 de septiembre). Sora 2 is here. https://openai.com/index/sora-2/

[2] Anthropic. (2025, 29 de septiembre). Introducing Claude Sonnet 4.5. https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5

[3] Claude Sonnet 4.5 (2025, 30 de septiembre)El Nuevo Modelo de IA que Revoluciona la Programación

https://gptempresas.com/claude-sonnet-4-5-el-nuevo-modelo-de-ia-que-revoluciona-la-programacion/

[4] Runway (2024, 17 de junio) A new Frontier for Video Generation

https://runwayml.com/research/introducing-gen-3-alpha

1-12

¿Se acabó el tiempo de la IA gratis?

Fin

de la IA gratis

Por Ángel Molina

OpenAI acaba de presentar su nuevo plan de suscripción por 200 $/mes. Al final del artículo analizaré si realmente vale la pena, pero lo que sí está claro es la tendencia: se acabó la época de acceder a modelos de IA grandes de forma gratuita o casi gratuita. Nos encaminamos hacia un modelo de suscripción con altos costos y/o la inclusión de anuncios.

Contenido de Ángel Molina - Consultor en Inteligencia Artificial

“Si algo es gratis, es que lo estás pagando con tus datos”

Flux Dev Una ilustracin elegante y vibrante que representa el 2 - Ángel Molina IA

Hay una frase que me gusta mucho: “Google quiere ser OpenAI y OpenAI quiere ser Google”. ¿A qué se refiere esta afirmación? Por un lado, Google aspira a ser como OpenAI porque, pese a haberse convertido en el líder de internet y las búsquedas durante años, se rezagó en la carrera de la inteligencia artificial. Cuando OpenAI irrumpió con ChatGPT y logró una ventaja competitiva, Google quedó a la zaga, obligada a reaccionar para no perder el tren de una revolución tecnológica que creía tener bajo control, sobre todo teniendo en cuenta que fue pionera en IA con proyectos como DeepMind, de donde surgieron las bases que el experto Gustavo Entrala explica tan bien, incluyendo los transformers.

Por otro lado, OpenAI mira a Google buscando un modelo de rentabilidad similar al que esta última ha mantenido gracias a su extenso ecosistema publicitario. Google, con su enorme base de usuarios y su maquinaria de anuncios —el núcleo de su negocio—, ha disfrutado de ingresos estables y duraderos. Ahora que OpenAI ha alcanzado notoriedad y un mercado masivo, su principal reto es replicar esa capacidad de rentabilizar sus productos, algo que Google ha hecho con éxito durante décadas.

Créeme, no es tarea sencilla. Entrenar estos modelos tan potentes, mantenerlos a gran escala y seguir innovando constantemente es complejo y, sobre todo, extremadamente costoso.

De hecho, recientemente supimos que gigantes del sector como Google están explorando la posibilidad de utilizar reactores nucleares para entrenar sus modelos. Sí, leíste bien: reactores nucleares. Esto nos da una idea de la inmensa cantidad de recursos energéticos que se necesitan para alimentar a estos grandes sistemas de IA. Por otro lado, los sueldos de los ingenieros que desarrollan y mantienen estas tecnologías tampoco son precisamente económicos.

Imagen de contenido sobre IA y tecnología - Ángel Molina

Imagen creada con Dall-E, prompt utilziado: «crea una imagen de una central nuclear alimentando a un centro de datos de inteigencia artificial»

Llegamos al momento de verdad

¿merece la pena pagar los 200 $/mes?

A ver, os voy a dar dos respuestas con dos enfoques diferentes:

Sí, desde luego
Puedes encontrar múltiples comparativas en internet. Si eres una gran empresa, un desarrollador profesional o alguien que realmente aprovecha hasta el último céntimo de ChatGPT, la inversión puede ser muy rentable. De hecho, para estas compañías el precio resultará bastante asequible por el valor que reciben. E incluso la opción de 20 $/mes, para muchos que usamos ChatGPT a diario, sigue pareciendo casi un regalo… por ahora.
No te queda otra
Las empresas están para ganar dinero, o al menos para no perderlo. Todas, ya sean Anthropic, Google o OpenAI, han invertido cantidades ingentes de capital para llegar hasta este punto. Si no quieren desaparecer, deben recuperar su inversión.

¿Hay alternativas

de momento?

En la vida siempre existen alternativas, pero es claro que, al menos de momento, no serán tan potentes como los modelos de OpenAI. Aun así, para ciertos trabajos pueden ser más que suficientes.

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