Microsoft y Meta reducen su gasto en Claude puertas adentro: ser cliente y rival de Anthropic tiene un límite

Por Zendoric · 6 de octubre de 2026.

Microsoft estaba en camino de gastar 1.000 millones de dólares este año en el uso interno de la tecnología de Anthropic —Claude Code, los modelos Claude integrados en Copilot y Claude Mythos— y ha recortado esa previsión en un tercio. Meta, por su parte, ha reducido de unos 60.000 a 30.000 los empleados que usan Claude Code, aproximadamente la mitad, según informó este lunes The Information citando fuentes no identificadas, en un reporte recogido por PYMNTS e Investing.com.

El movimiento no es casual: ambas compañías están empujando a sus plantillas hacia herramientas propias. Un portavoz de Microsoft confirmó que la empresa dirige a su personal hacia GitHub Copilot, aunque los ingenieros conservan la opción de elegir otros modelos. Meta está sustituyendo Claude Code por Muse Code, su competidor directo, y por MetaCode, una herramienta exclusivamente interna; la compañía no respondió a las preguntas de The Information ni de PYMNTS. Antes del recorte, Claude Code era —según el reporte— la herramienta de IA más popular dentro de Meta, que tenía previsto gastar miles de millones de dólares este año en herramientas de IA para su plantilla.

El contexto ayuda a entender la decisión. The Wall Street Journal informó el mismo lunes de que a las empresas les resulta cada vez más difícil prever su gasto en IA: solo el 11% de casi 400 compañías encuestadas en un estudio citado por el diario logró proyectar con precisión sus costes. La razón, según ese análisis, es que un agente de IA «se comporta más como un empleado humano» que como software tradicional: toma decisiones, ejecuta acciones y comete errores mientras está en marcha, lo que vuelve su factura tan impredecible como una nómina. El índice Ramp AI, publicado el 12 de agosto, retrata además la desigualdad de ese gasto: el 1% de empresas estadounidenses que más invierten pagó una mediana de 7.400 dólares por empleado en IA durante julio, frente a los 11,95 dólares de la empresa mediana —una diferencia de más de 600 veces—. De ese gasto, Anthropic se lleva la mayor tajada: un 43,5% de las empresas estadounidenses pagaba por sus suscripciones o tokens en julio, la mayor cuota de adopción empresarial del sector, según el mismo índice.

Ahí está la paradoja que de verdad importa. Microsoft es el mayor inversor y socio de OpenAI, y aun así una parte relevante de sus propios ingenieros venía pagando a Anthropic —un rival directo de su socio— porque, según el consenso informal del sector, Claude Code ofrecía mejores resultados en tareas de programación. Algo parecido ocurre en Meta, que desarrolla sus propios modelos Llama y aun así veía cómo su plantilla técnica elegía en masa la herramienta de un competidor. Que ambas compañías corten ahora ese grifo no es necesariamente una señal de que Claude haya empeorado: es una señal de que, a partir de cierto volumen de gasto, ninguna gran tecnológica quiere seguir financiando puertas adentro a quien compite con ella puertas afuera. Es gestión de dependencia estratégica, no un veredicto de calidad, y conecta con algo que ya hemos visto en otros frentes: las decisiones sobre quién usa qué IA las acaba tomando la política corporativa, no solo el banco de pruebas.

Para Anthropic, la lectura de corto plazo es incómoda pero no alarmante. Perder peso en dos de sus clientes corporativos más visibles —y más mediáticos— introduce un riesgo real de concentración y de titulares negativos, justo cuando la compañía necesita sostener la narrativa de crecimiento que justifica su valoración. Pero el dato de Ramp pesa más de lo que parece: con un 43,5% de cuota en adopción empresarial en EE.UU., Anthropic no depende de Microsoft o Meta para liderar el mercado, sino de las empresas medianas que todavía no tienen un Copilot, un Muse Code o un MetaCode propio que ofrecer a su plantilla. Ahí asoma una lectura de fondo coherente con nuestra tesis sobre la abundancia: cuantas más compañías construyan su propia alternativa de codificación asistida por IA, más barata y más repartida se vuelve esa capacidad en el conjunto de la economía, aunque a corto plazo signifique un mercado más fragmentado y político. Y queda, además, un recordatorio incómodo para todos: si ni siquiera Microsoft o Meta logran prever con precisión cuánto les cuesta delegar trabajo en una IA que actúa, decide y se equivoca como lo haría un empleado más, el verdadero cuello de botella de la era agéntica puede no ser la capacidad del modelo, sino la capacidad de gobernar su factura.