Anoche me topé con un análisis bastante interesante. Alguien revisó las páginas de reclutamiento de empresas como OpenAI y Anthropic, para ver qué están haciendo en secreto.

Muchas personas solo ven las presentaciones y los rankings de modelos, pero en realidad, la contratación es una señal más auténtica. Las empresas no suelen escribir su estrategia en la página oficial, pero usan los puestos para mostrar qué planean hacer a continuación.
Un cambio muy evidente en el último año es que estas empresas han aumentado significativamente los puestos relacionados con ventas.
La proporción de puestos en Anthropic ha subido del 17% al 31%, y en OpenAI también del 18% al 28%. Además, lo que más crece no es la venta tradicional, sino un tipo muy especial de puesto: personas que enseñan a los clientes cómo usar la IA.
Por ejemplo, “Ingeniero de éxito en IA”, “Ingeniero de despliegue”, “Arquitecto de soluciones”. La función principal de estos puestos no es vender productos, sino ayudar a las empresas a encontrar escenarios y realmente integrar la IA.
Esto en realidad es bastante clave. Indica un problema: no es que la IA no sea lo suficientemente potente, sino que la mayoría de las personas todavía no saben cómo usarla.
Si has estado en el mundo de las criptomonedas, esto te resultará familiar.
Cuando las exchanges empezaron a lanzar contratos y DeFi surgió, no era que los productos no funcionaran, sino que los usuarios no sabían usarlos. Por eso surgieron tutoriales, señales, comunidades de enseñanza. La mayoría de los que ganan dinero en ese entonces no estaban en el nivel técnico más profundo, sino en enseñar a otros cómo usar.
Ahora la IA ha llegado a ese mismo punto. La narrativa y la competencia técnica ya están bastante avanzadas, y estamos entrando en la fase de implementación y monetización.
Al seguir mirando, se descubren cosas aún más interesantes.
OpenAI, además de seguir desarrollando modelos, ya está incursionando en hardware. En las ofertas de empleo hay puestos relacionados con cámaras, sistemas operativos, y también menciones a chips propios. Juntándolo todo, parece un dispositivo portátil con cámara y capacidad para correr modelos localmente. Además, están reclutando para puestos relacionados con robots, e incluso explorando productos sociales y plataformas de empleo.
Esto ya no es solo una empresa de herramientas de IA, sino que parece estar construyendo una nueva entrada, incluso la próxima generación de plataformas.
Por otro lado, Anthropic está tomando un camino diferente. No desarrolla chips propios, sino que está contratando mucho en áreas de centros de datos y colaboración en capacidad de cómputo, lo que indica que se enfoca más en integrar recursos que en construir la infraestructura desde cero.
Estas dos rutas son como en el mundo cripto:
Una es fabricar mineros y construir granjas, controlando la base;
La otra es integrar recursos y capacidad de cómputo para expandirse rápidamente.
Pero, independientemente del camino, hay un consenso muy claro: el verdadero cuello de botella no está en los modelos, sino en el “cómo usar”.
Por eso, se observa un fenómeno: los puestos que enseñan a usar IA crecen más rápido que los de investigación.
En realidad, esto cubre una pieza que faltaba: la distancia entre la capacidad y la aplicación.
Desde un punto de vista más práctico, lo que ahora importa no es quién tiene el modelo más potente, sino quién puede convertir la IA en ingresos, eficiencia, o incluso en un negocio completo.
Muchas oportunidades ya están encaminadas en esa dirección:
Servicios para que las empresas integren IA, desarrollo de aplicaciones sectoriales, empaquetar IA en productos listos para usar, e incluso capacitación y consultoría.
En otras palabras, esta ronda ya no se trata solo de “contar historias”, sino de “obtener resultados”.
Y si lo expresamos en términos más sencillos, es que estas personas ya no solo quieren hacer que la IA suene impresionante, sino que buscan cómo hacer que los clientes paguen y sigan pagando.
Si todavía estás enfocado en los modelos, o ya estás pensando en cómo usarlos para ganar dinero, entre esas dos cosas ya empieza a notarse una diferencia.