Mientras OpenAI y Anthropic crecen a gran velocidad, Palantir encontró una grieta en el entusiasmo empresarial por la inteligencia artificial generativa: el costo de usar modelos avanzados puede escalar sin que las compañías entiendan con claridad qué valor están obteniendo a cambio.
En AIPCon, su conferencia para clientes, el director ejecutivo de Palantir, Alex Karp, lanzó una crítica directa contra las empresas de modelos de lenguaje. Dijo que las compañías que acuden directamente a un proveedor de LLM pueden terminar comprando una herramienta que las hace “sentirse inteligentes” mientras su negocio no mejora, pagando mucho en tokens y con menor claridad sobre cómo esa tecnología ayuda realmente a sus operaciones.
«Nuestro negocio es darte la capacidad de resolver esos problemas por ti mismo y controlar los medios de producción», afirmó.
La frase no fue un comentario aislado. Forma parte de una ofensiva comercial más amplia: Palantir quiere presentarse como la capa que permite a las empresas usar modelos de OpenAI, Anthropic u otros proveedores sin quedar atrapadas en el gasto, la dependencia técnica o la falta de control sobre sus propios datos.
De acuerdo con The Information, el mensaje de Karp llega en un momento en que ejecutivos de empresas como Uber, ServiceNow y Snowflake han expresado preocupación por el aumento de costos asociados al uso de herramientas de IA, incluido Claude Code, de Anthropic. El medio reportó que algunos clientes ya están buscando formas de reducir gastos mediante rutas entre modelos, límites de uso por empleado y sistemas para identificar qué tareas consumen más tokens.
Palantir intenta ocupar precisamente ese espacio. Su promesa no es sustituir a los laboratorios de modelos, sino colocarse entre ellos y las empresas. En esa posición, la compañía puede vender Foundry, AIP y Apollo como una infraestructura para conectar modelos con datos internos, procesos operativos, agentes, seguridad, trazabilidad y medición de costos.
Durante el evento, Karp resumió esa propuesta con una frase de carga política: las empresas deben “poseer los medios de producción”. En su lectura, esos medios ya no son solo fábricas, máquinas o software tradicional, sino datos privados, código, despliegues, conocimiento interno y decisiones operativas que no deberían quedar diluidas en una infraestructura ajena.
Ese punto es central para entender la apuesta de Palantir. La compañía no está diciendo que los modelos de lenguaje no sirvan. Al contrario, sus propios productos pueden operar con modelos de distintos proveedores. Lo que afirma es que un modelo general, por sí solo, no basta para resolver problemas empresariales específicos si no está conectado a una ontología: una representación estructurada de cómo funciona realmente una organización.
Los ejemplos presentados en AIPCon siguieron esa lógica. Nscale mostró agentes para administrar compras, inventario, proveedores y tiempos de entrega en la construcción de centros de datos para IA. Hertz presentó un sistema para coordinar vehículos, mantenimiento, asignaciones de clientes y disponibilidad de flota. McCarthy, una constructora estadounidense, enseñó una plataforma para anticipar riesgos en obra, revisar cambios de diseño y convertir la experiencia de sus superintendentes en planes de acción.
En todos los casos, la IA no apareció como un chatbot aislado, sino como una capa operativa conectada a procesos empresariales. Los agentes no solo responden preguntas: revisan órdenes de compra, recomiendan proveedores, anticipan retrasos, priorizan reparaciones, actualizan calendarios y generan comunicaciones internas. La tesis de Palantir es que ahí está el valor: no en hablar con un modelo, sino en convertirlo en parte del sistema nervioso de una organización.
La empresa llega a esta disputa con una posición financiera fuerte. En el primer trimestre de 2026, Palantir reportó ingresos por 1,630 millones de dólares, un crecimiento anual de 85%. Su negocio con el gobierno estadounidense generó 687 millones de dólares, mientras su división comercial en Estados Unidos alcanzó 595 millones de dólares. La compañía también elevó su guía anual de ingresos a entre 7,650 y 7,662 millones de dólares.
Ese crecimiento muestra que Palantir no solo está vendiendo una narrativa. También está expandiendo su negocio justo cuando muchas empresas intentan pasar de pruebas de IA generativa a implementaciones con retorno medible.
Sin embargo, el origen de su arquitectura también importa. Palantir construyó buena parte de su reputación en contratos con gobiernos, agencias de inteligencia y defensa. Sus productos han sido usados para integrar datos, detectar patrones, apoyar decisiones operativas y coordinar acciones en entornos críticos. Lo que ahora ofrece al sector privado es una versión empresarial de esa lógica: una capa de mando sobre datos, agentes, modelos y decisiones.
Por eso, la ofensiva contra OpenAI y Anthropic no debe leerse solo como una pelea comercial entre proveedores de tecnología. Es una disputa por la capa de control de la IA. Los laboratorios venden modelos; Palantir quiere administrar cuándo se usan, con qué datos, bajo qué reglas, cuánto cuestan y qué acciones pueden ejecutar dentro de una empresa.
