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

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

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

Los datos de los dos informes muestran claramente las diferentes prioridades de ChatGPT y Claude en términos de base de usuarios y funciones clave, lo que es un punto de partida para entender sus estrategias 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 ampliado con éxito a un público más amplio, pasando de un perfil de usuario predominantemente técnico en sus inicios a un grupo de profesionales altamente educados y de diversas ocupaciones.

En segundo lugar, la proporción de género tiende a equilibrarse, con el porcentaje de usuarias aumentando al 52%.

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

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

En general, la trayectoria estratégica de ChatGPT es convertirse en un asistente de IA general que sirva a una amplia base de usuarios. Su principal barrera radica en la gran base de usuarios y el efecto de red que se genera a partir de ella, así como en la alta penetración en los procesos de manejo de información diaria 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.

Su escenario de aplicación central está altamente enfocado. 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 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, las tareas de automatización "instruccional", donde los usuarios dan instrucciones directas y la IA completa la mayor parte del trabajo de forma independiente, han aumentado significativamente su cuota del 27% al 39%.

Entre los usuarios empresariales de 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 grado de intervención humana.

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

Con base en los campos estratégicos mencionados, el Sr. Silicón y su equipo de expertos de Silicon Valley realizaron un análisis comparativo de los datos de los dos informes, extrayendo para los inversores tres perspectivas industriales prospectivas.

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

El vaivén entre ChatGPT y Claude en las aplicaciones de programación no refleja la fluctuación de la demanda del mercado, sino una actualización de las necesidades del usuario 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 integrados (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 específicas (como el desarrollo de software, el análisis financiero y los servicios legales), 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 cuanto a la inversión en campos relacionados, evaluar si el objetivo tiene la capacidad de construir este tipo de "integración profunda" se convertirá en un punto clave de consideración.

Dos: "77% tasa de automatización", aceleración del proceso de automatización de tareas de empresas de cuantificación.

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

Estos datos nos exigen 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 es necesario incluir el valor de "sustitución" en el marco de análisis central.

La lógica de inversión debe expandirse de evaluar "cómo la IA puede ayudar a los empleados humanos" a "en qué campos de trabajo basados en el conocimiento la IA puede completar tareas estandarizadas de manera más eficiente y a un costo más bajo".

La generación de informes financieros, la revisión inicial de contratos, el análisis de datos de mercado y otros procesos que son altamente costosos en mano de obra serán las áreas donde la tecnología de automatización de IA generará los beneficios económicos más significativos en primer lugar.

Tres: "Diferencias en el modo de 'colaboración y automatización', revelando la trayectoria evolutiva del modelo de negocio de la IA

Un punto de datos contraintuitivo en el informe es que en las áreas donde la tasa de uso de Claude por persona es más alta, los usuarios tienden más hacia el modo "colaborativo"; por el contrario, en las áreas con tasas de uso más bajas, tienden a preferir el modo "automatizado".

Esto podría revelar la relación evolutiva entre el 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, comenzarán a explorar cómo colaborar con la IA en trabajos complejos para llevar a cabo tareas más creativas que antes eran difíciles de realizar (colaboración).

Esto plantea nuevas reflexiones sobre el modelo comercial a largo plazo de la IA. Además de reducir costos a través de la sustitución automática (modelo SaaS), la creación de un nuevo valor y la mejora de la calidad de las decisiones mediante la colaboración entre humanos y máquinas podrían dar lugar a modelos comerciales más avanzados, como el pago por resultados o la suscripción a soporte de decisiones. Al evaluar proyectos de IA, los inversores deben considerar simultáneamente su potencial de desarrollo en los caminos 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 lograrlo" y "quién lo llevará a cabo", como por ejemplo:

¿Cómo es la arquitectura técnica, la composición del equipo y la validación del mercado de las startups más prometedoras en el campo de "herramientas nativas de IA"?

¿Cuáles son los datos específicos sobre la ruta tecnológica real para lograr una alta proporción de automatización de tareas, los costos de implementación y el retorno de la inversión (ROI) dentro de las principales empresas tecnológicas?

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

Esta información no se puede obtener de los informes públicos; proviene de la experiencia práctica en la 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 profundizar en la investigación de la industria, nuestros clientes financieros han tenido recientemente intercambios profundos 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 la capacitación desde cero del modelo de lenguaje grande (LLM) propio de Apple, puede revelar directamente los desafíos técnicos que enfrentan los gigantes tecnológicos al construir sus capacidades centrales de IA, los costos reales de entrenamiento y las consideraciones estratégicas al informar directamente a la alta dirección.

Un líder técnico de una organización de IA generativa de Meta (Ingeniero Líder). Como ingeniero fundador, no solo participó profundamente en el desarrollo de modelos LLM, sino que lo más importante es que lideró el proceso de implementación de la combinación de la tecnología GenAI con motores comerciales clave como la clasificación de anuncios y los sistemas de recomendación. Su comunicación puede delinear claramente el camino de conversión de la capacidad del modelo al ROI comercial, así como sus observaciones de inversión en las empresas emergentes de IA de vanguardia en América del Norte.

Las perspectivas de este tipo de expertos convertirán las tendencias macroeconómicas del 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 una comprensión 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 contactarnos para organizar un intercambio con expertos en el campo correspondiente.

Cuando su equipo discute acaloradamente sobre la ruta técnica, cuando sus decisiones de inversión están en suspenso, cuando su estrategia de producto está envuelta en la niebla... recuerde que la confusión a la que se enfrenta podría ser el camino que algún experto ya ha cruzado. Nosotros, en Silicon Rabbit, creemos que la verdadera experiencia de primera mano siempre proviene de las personas que están impulsando el cambio en la industria.