Durante años, la pregunta central sobre las empresas de inteligencia artificial fue si sus ingresos alcanzarían a cubrir los costos de procesar millones de consultas. El prospecto de IPO de Anthropic, conocido como S-1, ofrece la primera respuesta concreta: los costos de cómputo bajan en proporción a los ingresos y la empresa ya genera flujo de caja operativo positivo.

Federico Sandler, consultor en finanzas corporativas y ex director de relación con inversores en dos de los unicornios tecnológicos más grandes de América Latina, señaló que el dato más llamativo del documento es la velocidad de crecimiento. En dos años, los ingresos de Anthropic se multiplicaron 14 veces. Sandler calificó ese ritmo como el más acelerado registrado por una startup en la historia.

La pérdida neta que figura en los estados contables es grande, pero Sandler aclaró que no representa una salida de caja real: se trata de un ajuste contable vinculado a la conversión de bonos de Amazon en acciones. Cuando esa deuda pase a ser capital, la pérdida desaparecerá de los estados contables.

El S-1 también expone factores de riesgo inusuales. Entre ellos, la posibilidad de que sistemas de IA intenten resistirse a ser apagados, o que sean utilizados para extorsión. El documento menciona además ataques de agentes autónomos coordinados, una modalidad que ya afectó a plataformas del sector.

Más allá de las cifras de Anthropic, Sandler señaló un efecto que empieza a verse en empresas que adoptaron IA en sus procesos internos. Mercado Libre, por ejemplo, redujo el peso de los costos de desarrollo de producto sobre sus ingresos totales: pasaron de representar 8,7% a 7,2%, aun habiendo pagado 80 millones de dólares a proveedores de IA en el período. La productividad subió sin reducción de personal.

Para Sandler, ese es el dato más relevante a largo plazo: no solo crecen las empresas que venden IA, sino que las que la incorporan mejoran sus márgenes. El ecosistema de infraestructura vinculado, que incluye chips, enfriamiento y energía, también se beneficia de esa tendencia.

¿Cuánto de ese ahorro operativo llega efectivamente a los usuarios o a los trabajadores de las empresas que adoptan IA, y cuánto queda en el margen?