ChatGPT y Claude ya no son jugadores en el mismo camino.

Recientemente, OpenAI y Anthropic han publicado informes centrales de usuarios sobre ChatGPT y Claude. Estos dos documentos no son simplemente una exhibición de resultados, sino que revelan una tendencia crucial en la actual industria de la inteligencia artificial: los dos principales modelos están evolucionando por caminos diametralmente opuestos, con una notable diferenciación en su posicionamiento en el mercado, escenarios de aplicación centrales y modos de interacción con los usuarios.

Para ello, el Señor Silicón, en colaboración con su equipo de expertos de Silicon Valley, llevó a cabo un análisis comparativo de los dos informes, extrayendo las señales industriales ocultas detrás de ellos y explorando sus profundas implicaciones para las futuras rutas tecnológicas, modelos de negocio y estrategias de inversión relacionadas.

Los datos de los dos informes muestran claramente las diferentes prioridades de ChatGPT y Claude en cuanto a la base de usuarios y las funciones principales, lo que es un punto de partida para comprender su divergencia estratégica a largo plazo.

ChatGPT: Penetración de mercado en el ámbito de aplicaciones generales

El informe de OpenAI confirma el estatus de ChatGPT como una aplicación fenomenal. Hasta julio de 2025, sus usuarios activos semanales han superado los 700 millones. La estructura de usuarios presenta dos características clave:

Primero, la base de usuarios se ha expandido con éxito a un público más amplio, pasando de un perfil de usuario predominantemente técnico a un grupo de profesionales de alto nivel educativo y de diversas ocupaciones.

En segundo lugar, la proporción de género tiende a equilibrarse, y la proporción de usuarias femeninas ha aumentado al 52%.

En términos de escenarios de aplicación, las funciones principales de ChatGPT se centran en tres áreas: orientación práctica, consulta de información y redacción de documentos, que representan casi el 80% del total de interacciones.

Los usuarios lo utilizan principalmente para ayudar en la vida diaria y en tareas de oficina regulares. Cabe destacar que el informe señala claramente que la proporción de uso de asistencia en habilidades técnicas profesionales, como la programación, ha disminuido significativamente del 12% al 5%.

En general, la estrategia de ChatGPT es convertirse en un asistente de IA general que sirva a una amplia gama de usuarios. Su principal barrera radica en la enorme base de usuarios y el efecto de red resultante, así como en su alta penetración en los procesos diarios de manejo de información de los usuarios.

Claude: Enfocado en escenarios de automatización empresarial y profesional

El informe de Anthropic pinta un panorama completamente diferente. La distribución de usuarios de Claude muestra una fuerte correlación positiva con el nivel de desarrollo económico de las regiones (PIB per cápita), lo que indica que su principal grupo de usuarios son trabajadores del conocimiento y profesionales en economías desarrolladas.

Sus escenarios de aplicación central están altamente enfocados. Los datos del informe muestran que la ingeniería de software es el principal campo de aplicación en casi todas las regiones, con una proporción de tareas relacionada que se mantiene estable entre el 36% y el 40%, lo que contrasta marcadamente con la tendencia de aplicación de ChatGPT en este campo.

Los datos más impactantes del informe se reflejan en la proporción de tareas “automatizadas”. En los últimos 8 meses, la proporción de tareas de automatización “instruccional”, donde los usuarios dan instrucciones directamente y la IA completa la mayor parte del trabajo de manera independiente, ha aumentado drásticamente del 27% al 39%.

Entre los usuarios empresariales de la API de pago, esta tendencia es aún más evidente: hasta el 77% de las interacciones de conversación presentan un modo automatizado, y la gran mayoría son automatizaciones “instruccionales” con el mínimo nivel de intervención humana.

Por lo tanto, la estrategia de Claude está muy clara: convertirse en una herramienta profesional de productividad y automatización profundamente integrada en los flujos de trabajo centrales de las empresas. Su ventaja competitiva radica en la profunda optimización de campos profesionales específicos (especialmente en el desarrollo de software) y en la búsqueda extrema de la eficiencia en la ejecución de tareas.

Basado en los campos estratégicos mencionados, el Sr. Silicon Rabbit y su equipo de expertos de Silicon Valley realizaron una comparación cruzada de los datos de dos informes, extrayendo para los inversores tres percepciones industriales prospectivas.

Uno: La diversificación de las “aplicaciones de programación” presagia el surgimiento del mercado de herramientas de IA especializadas.

El intercambio de ventajas entre ChatGPT y Claude en aplicaciones de programación no refleja las fluctuaciones de la demanda del mercado, sino que es una actualización de las necesidades de los usuarios hacia la “especialización” y la “integración”.

La interfaz de conversación genérica ya no puede satisfacer las profundas necesidades de los desarrolladores profesionales en flujos de trabajo complejos. Lo que necesitan son funciones de IA que se integren sin problemas con entornos de desarrollo integrado (IDE), sistemas de control de versiones de código y software de gestión de proyectos.

Esta tendencia indica la aparición de una importante oportunidad de mercado: una “cadena de herramientas nativas de IA” diseñada específicamente para industrias particulares (como el desarrollo de software, análisis financiero, servicios legales) que esté profundamente integrada en los flujos de trabajo existentes.

Esto requiere que la IA no solo tenga capacidad de modelo, sino que también posea una comprensión profunda de la industria. En lo que respecta a la inversión en campos relacionados, evaluar si los objetivos tienen la capacidad de construir esta “integración profunda” se convertirá en un punto clave de consideración.

Dos: “77% tasa de automatización”, aceleración del proceso de automatización de tareas en empresas cuantitativas

El “77% de tasa de automatización de API en empresas” en el informe de Anthropic es una señal muy fuerte, que indica que en la vanguardia de las aplicaciones comerciales, el papel de la IA está pasando rápidamente de “asistencia humana” a “ejecución de tareas”.

Este dato nos exige reevaluar la velocidad del impacto de la IA en la productividad empresarial, la estructura organizativa y los modelos de costos. En el pasado, el mercado se centraba principalmente en el valor de “eficiencia” de la IA, pero ahora debemos incluir el valor de “sustitución” en el marco de análisis central.

La lógica de inversión debe expandirse desde la evaluación de “cómo la IA puede ayudar a los empleados humanos” hasta “en qué áreas de trabajo basadas en el conocimiento, la IA puede completar tareas estandarizadas de manera más eficiente y a un costo menor”.

La generación de estados financieros, la revisión inicial de contratos, el análisis de datos de mercado y otros procesos que requieren alta mano de obra serán las áreas donde la tecnología de automatización de IA generará primero beneficios económicos significativos.

Tres: Las diferencias en el modo de “colaboración y automatización” revelan la trayectoria de evolución de los modelos de negocio de IA.

Un dato contraproducente en el informe es que en las áreas donde la tasa de uso per cápita de Claude es más alta, los usuarios tienden más hacia el modo de “colaboración”; por el contrario, en las áreas con una tasa de uso más baja, tienden más hacia el modo de “automatización”.

Esto podría revelar la relación entre la evolución del modelo de negocio de la IA y la madurez del usuario. En las primeras etapas de penetración del mercado, los usuarios tienden a ver la IA como una herramienta de eficiencia simple, utilizada para completar tareas independientes de manera alternativa (automatización).

Y cuando los usuarios (especialmente los usuarios profesionales) tienen una comprensión más profunda de los límites de la capacidad de la IA y de las formas de interacción, comienzan a explorar cómo colaborar con la IA para completar tareas más creativas y complejas que antes eran difíciles de lograr.

Esto plantea nuevas reflexiones sobre el modelo comercial a largo plazo de la IA. Además de reducir costos a través de la sustitución por automatización (modelo SaaS), la creación de un nuevo valor y la mejora de la calidad de las decisiones mediante la colaboración entre humanos y máquinas, podría dar lugar a modelos comerciales más avanzados, como el pago por resultados o suscripciones de apoyo a la toma de decisiones. Al evaluar proyectos de IA, los inversores deben considerar simultáneamente su potencial de desarrollo en las dos vías de “automatización” y “creación colaborativa”.

El análisis anterior basado en informes públicos es solo el punto de partida del proceso de toma de decisiones. Una decisión completa también necesita responder a preguntas clave más profundas sobre “cómo se implementará” y “quién lo implementará”, por ejemplo:

¿Cuál es la arquitectura tecnológica, la composición del equipo y la validación del mercado de las startups más prometedoras en el campo de la “cadena de herramientas nativas de IA”?

¿Cuáles son los datos específicos sobre la ruta técnica real para lograr una alta automatización de tareas, los costos de implementación y el retorno de la inversión (ROI) dentro de una empresa de tecnología líder?

¿Cuál es la lógica tecnológica subyacente y la ruta de comercialización de la estrategia de IA de empresas como Apple, bajo su ecosistema cerrado, especialmente en lo que respecta a su propio modelo grande?

Esta información no se puede obtener de informes públicos, proviene de la experiencia práctica en la primera línea de la industria. Para comprender realmente la dinámica actual de la industria de la IA, es necesario tener un diálogo directo con las personas clave que están definiendo estas tecnologías y productos.

Por ejemplo, para investigar más a fondo la primera línea de la industria, nuestros clientes financieros han tenido recientemente conversaciones profundas con los siguientes dos expertos:

Un científico y líder técnico de ML/DL/NLP del departamento de aprendizaje automático de Apple. Como miembro clave en el entrenamiento desde cero del modelo de lenguaje grande (LLM) propio de Apple, puede revelar directamente los desafíos técnicos que enfrenta el gigante tecnológico al construir sus capacidades de IA centrales, los costos reales de entrenamiento y las consideraciones estratégicas que se informan directamente a la alta dirección.

Un líder técnico de una organización de IA generativa de Meta (Engineer Lead). Como ingeniero fundador, no solo participa profundamente en el desarrollo de modelos LLM, sino que, lo más importante, lideró el proceso de implementación que combina la tecnología GenAI con motores comerciales centrales como el ranking de anuncios y los sistemas de recomendación. A través de su comunicación, es posible trazar claramente el camino de conversión desde las capacidades del modelo hasta el ROI comercial, así como sus observaciones sobre inversiones en empresas emergentes de IA de vanguardia en América del Norte.

Las perspectivas de este tipo de expertos transformarán las tendencias macro en el informe público en información táctica de un nivel de detalle extremadamente fino que puede guiar decisiones específicas. En un entorno industrial donde la información se itera rápidamente, obtener información profunda que vaya más allá de la información pública es fundamental para establecer una ventaja cognitiva y tomar decisiones precisas. Si tiene la necesidad de discutir más sobre los temas mencionados, le invitamos a que se comunique con nosotros para organizar un intercambio con expertos en el campo correspondiente.

Cuando su equipo discute sin cesar sobre la ruta técnica, cuando sus decisiones de inversión están en el aire, cuando su estrategia de producto está envuelta en la niebla… recuerde que la confusión que enfrenta puede ser el camino que un experto ya ha cruzado. Nosotros, en Silicón Conejo, creemos que la verdadera experiencia de primera mano siempre proviene de aquellos que están impulsando el cambio en la industria.