OpenAI Presence no lanza un producto, monta una consultora sin becarios

Durante los últimos dos años, cualquier empresa que quisiera poner la IA a trabajar en serio firmaba, en la práctica, dos contratos con dos proveedores que jamás se sentaban en la misma mesa. Uno era con un laboratorio —OpenAI, Anthropic, Google— y compraba acceso a un modelo: tokens, una API, una factura que subía o bajaba según el consumo. El otro era con una consultora, grande o pequeña según el presupuesto, y compraba algo bastante distinto: personas. Gente que entendía los sistemas internos, que sabía negociar con compliance, que se sentaba semanas en una sala de reuniones hasta que el proyecto avanzaba, y que después mandaba una factura por horas. El laboratorio vendía inteligencia. La consultora vendía la paciencia de convertir esa inteligencia en algo que funcionara dentro de una organización real con jerarquías, sistemas heredados y gente que no quería cambiar de proceso. Nadie confundía los dos negocios. No competían por el mismo presupuesto.

Ese reparto llevaba meses agrietándose en silencio. El 22 de julio se rompió del todo.

Ese día OpenAI presentó Presence, un producto para desplegar agentes de voz y chat en entornos corporativos: atención al cliente, ventas salientes, soporte de IT interno. Nada de eso sorprende en 2026. Lo que sí importa es cómo se vende: no hay página de precios, no hay contratación autoservicio, no hay tarifa publicada. Los despliegues los lideran ingenieros de OpenAI —Forward Deployed Engineers, FDE, el mismo puesto que hizo famoso Palantir— junto a un grupo reducido de integradores elegidos a mano, y cada contrato se negocia caso por caso según el cliente y el caso de uso. Es, literalmente, el modelo comercial de una consultora. OpenAI podría haber lanzado Presence como una API con una tarifa por token. Eligió ingenieros embebidos, alcance negociado y condiciones comerciales por cliente. Esa elección no es un detalle de lanzamiento. Es la tesis entera.

Presence no tiene página de precios porque no vende un producto

Detrás de Presence hay una estructura que OpenAI llevaba meses construyendo sin esconderlo demasiado. En mayo lanzó la OpenAI Deployment Company con más de 4.000 millones de dólares de financiación, encabezada por TPG, Advent, Bain Capital y Brookfield entre diecinueve socios que incluyen firmas de inversión, consultoras y otros integradores de sistemas —Bain & Company entre ellos, no como cliente sino como socio fundador—. La primera compra de esa filial fue Tomoro, una consultora de IA aplicada con sede en Londres y oficinas en Edimburgo, Singapur, Sídney y Melbourne, que aportó de golpe unos 150 Forward Deployed Engineers ya entrenados en meter modelos dentro de procesos reales de negocio. Presence es la capa de producto que se apoya en esa maquinaria: agentes con políticas, barreras de seguridad, simulaciones y un bucle de mejora continua, envueltos con marca y vendidos como si fueran una plataforma, aunque lo que de verdad se compra es el trabajo de integración que hay debajo.

Los primeros clientes dan una pista del tipo de proyecto que esto es: BBVA explorando soporte de voz en México, SoftBank probando conversaciones en japonés, la aseguradora australiana IAG preparándose para picos de demanda. OpenAI presume además de que su propia línea de soporte telefónico resuelve ya el 75% de las llamadas sin intervención humana, con un bucle de mejora basado en Codex que recortó las derivaciones a personas quince puntos porcentuales en diez días. Son cifras que la propia empresa se pone a sí misma, conviene recordarlo, pero apuntan en una dirección clara: esto no es una demo, es una operación con vocación de escala.

Anthropic firmó el mismo contrato por otra notaría

Que nadie lea esto como una jugada aislada de OpenAI. En mayo, Anthropic anunció junto a Blackstone, Goldman Sachs y Hellman & Friedman una empresa conjunta valorada en 1.500 millones de dólares para hacer exactamente lo mismo: desplegar unos cien ingenieros propios dentro de las oficinas de sus clientes. La llaman Ode, se define como una “boutique a escala”, trabaja con Claude por defecto aunque no en exclusiva, y la lidera Chris Taylor, antiguo consejero delegado de Fractional AI, la consultora que Anthropic absorbió para arrancar. Su responsable técnico lo resumió con una frase que debería incomodar a cualquier consultora tradicional que la lea con atención: elegir el modelo importa, pero ahí no se va la mayoría de las horas de trabajo. La ventaja competitiva ya no está en qué modelo se usa. Está en quién hace la integración.

Lo relevante no es que dos laboratorios rivales hayan tenido la misma idea a la vez. Es que ambos, de manera independiente, llegaron a la misma conclusión sobre dónde estaba el dinero: no en vender inteligencia por token, sino en cobrar por instalarla. Ode nombra explícitamente a sus competidores, y no son otros laboratorios: son la propia Deployment Company de OpenAI y, de forma más incómoda todavía, Deloitte y Accenture, que han tenido que montar sus propias prácticas de despliegue con ingenieros embebidos para no quedarse fuera de una conversación que hasta hace un año era exclusivamente suya.

El mercado llevaba meses cotizando esto en rojo

Y aquí conviene dejar el eufemismo a un lado, porque los números ya estaban ahí antes del anuncio, esperando a que alguien les pusiera nombre. En junio, Accenture presentó resultados trimestrales que en cualquier año anterior habrían sido buenos —beneficio por acción al alza un 9%, ingresos al alza un 6%— y el mercado respondió hundiendo la acción casi un 20% en una sola sesión, la peor caída de la empresa en años. No fue el trimestre. Fue la guía: el crecimiento anual se recortó de un rango de 3-5% a 3-4%, la contratación nueva bajó de 19.700 a 19.300 millones, y los ingresos de consultoría —la parte que factura horas, no software— crecieron apenas un 1%. La acción cotiza ahora en mínimos de varios años, con un múltiplo sobre beneficios que ronda las once veces, un nivel que no se veía desde hace mucho. Ese mismo día, y no por casualidad, Accenture anunció 4.180 millones de dólares en adquisiciones de ciberseguridad: una forma bastante elocuente de decirle al mercado que quiere dejar de depender tanto de las horas que factura por implementar IA de otros.

La onda expansiva no se quedó en Accenture. Capgemini cayó un 8,4% ese mismo día hasta un mínimo de 52 semanas, acumulando ya un 38% de caída en doce meses. Infosys arrastra un descenso superior al 30% en el año, después de que en abril sus grandes contratos cayeran un tercio y la empresa rebajara su previsión de crecimiento a un rango de apenas 1,5-3,5%. El valor de mercado de Accenture ha pasado de 260.000 millones de dólares en su pico de 2021 a poco más de 108.000 millones. PwC ha recortado 5.600 empleos en todo el mundo. El Big Four al completo está reduciendo la contratación de graduados en el Reino Unido. Quien haya defendido alguna vez un ratio de utilización delante de un comité de socios reconoce el olor de estas cifras: no es una corrección de mercado, es un modelo de negocio entero anunciando en voz alta que ya no sabe cuánto vale.

Conviene, eso sí, no quedarse solo con el titular apocalíptico. Gartner publicó el mismo día del lanzamiento de Presence una nota advirtiendo de que, para 2027, la mitad de las organizaciones que hoy planean trasladar su atención al cliente a agentes de IA habrán abandonado esos planes. El contacto humano sigue siendo insustituible en una parte nada trivial de las interacciones, y la historia reciente de la automatización de call centers está llena de proyectos que volvieron atrás en silencio. Presence puede fracasar en la mitad de sus despliegues y aun así cambiar para siempre las reglas del negocio en el que compite. Ambas cosas son ciertas a la vez.

La pirámide nunca se sostuvo en la inteligencia, se sostenía en los becarios

Aquí está el mecanismo que de verdad explica el pánico bursátil, y no es la calidad de los modelos. Las consultoras grandes funcionan como una pirámide: un ejército de analistas junior factura horas baratas y abundantes, esas horas financian el margen de los socios, y el conocimiento se transmite hacia arriba a medida que los junior sobreviven lo suficiente para convertirse en senior. McKinsey ya tiene cerca de un tercio de su trabajo ligado a honorarios por resultados en lugar de por hora. BCG saca un 40% de sus ingresos de trabajo directamente ligado a IA. El modelo lleva tiempo moviéndose, pero seguía dependiendo de una base amplia de gente joven aprendiendo el oficio a base de tareas repetitivas y bien pagadas para lo que aportaban.

Un laboratorio no necesita esa base. Sus Forward Deployed Engineers no son becarios en formación: son ingenieros senior que ya sabían resolver el problema antes de llegar, contratados con el capital de una ronda de financiación que no exige recuperar la inversión en el trimestre. OpenAI y Anthropic pueden permitirse vender la implementación por debajo de lo que cuesta producirla durante años, porque lo que están comprando con ese margen negativo es la relación directa con el cliente, el acceso a sus datos y el hábito de que, la próxima vez que haga falta un modelo, ya esté decidido cuál. Ninguna consultora tradicional puede competir con un balance así. Ninguna consultora tradicional, tampoco, puede competir sin la base de la pirámide que ahora mismo es exactamente la parte del trabajo que un agente hace mejor y más barato.

A corto plazo, sobrevive quien ya tenía la llave del canal

En los próximos meses, quien mejor lo va a pasar es, paradójicamente, una parte del propio Big Four: Deloitte y Accenture aparecen ya como integradores seleccionados dentro de las mismas redes de despliegue de OpenAI y Anthropic, cobrando por encima de la mesa como socios preferentes en vez de competir por debajo. Es un alivio real, pero con una letra pequeña incómoda: el precio y las condiciones ya no los pone la consultora, los pone el laboratorio que decide quién entra en la lista de integradores elegidos. Se puede seguir facturando mientras se deja de fijar el precio. Accenture ya reporta 2.200 millones de dólares en contratación ligada a IA, una cifra que suena bien en la llamada de resultados y que al mismo tiempo entrega al laboratorio, proyecto a proyecto, exactamente los datos y el acceso al cliente que necesita para dejar de necesitar al integrador dentro de un par de años.

A medio plazo, la consultora mediana se queda sin sitio donde sentarse

El tramo intermedio es el que peor encaja en este nuevo mapa, y no por casualidad: le falta el capital y el músculo de canal del Big Four para entrar en la lista corta de integradores preferentes, y le falta la especialización profunda para venderse como algo que un laboratorio no puede replicar con un equipo propio. Es la consultora generalista de tamaño medio, la que durante años vivió precisamente de ese punto intermedio —lo bastante grande para proyectos serios, lo bastante pequeña para ser flexible— la que hoy no tiene ni el teléfono de OpenAI ni un nicho que defender. Ese hueco, hasta ahora una posición cómoda, se ha convertido en la peor plaza del tablero.

A largo plazo, solo queda sitio para el experto o el subcontratista

Donde sí hay margen para sobrevivir, incluso para crecer, es en los extremos. Firmas boutique fundadas por antiguos socios del Big Four ya están vendiendo equipos con una proporción de 80% de trabajo hecho por agentes y apenas 20% de horas humanas, dirigidas a clientes que quieren resultado, no estructura de facturación. El capital privado ha empezado a apostar por ese modelo: más de 500 millones de euros inyectados en una sola firma boutique de asesoría fiscal con el objetivo declarado de fichar cien socios en cinco años. La especialización profunda y verticalizada —regulación sectorial, un dominio técnico que ningún agente resuelve todavía sin supervisión experta— sigue teniendo valor, precisamente porque un laboratorio con capital infinito prefiere subcontratar ese conocimiento nicho antes que replicarlo internamente para cada cliente distinto. Lo que no sobrevive es el tamaño intermedio sin especialidad: ni tan grande como para negociar de tú a tú con un laboratorio, ni tan concentrado como para ser irremplazable en lo suyo.

Quién forma a la próxima generación si nadie contrata la primera capa

Queda una pregunta que ninguno de los comunicados de prensa se molesta en hacerse, y es la más incómoda de todas. Si los laboratorios no necesitan junior porque contratan directamente senior formados en otro sitio, y las consultoras tradicionales dejan de poder pagar una base amplia de junior porque esas horas ya no se venden, ¿dónde se forma el próximo ingeniero senior capaz de hacer ese trabajo dentro de diez años? Una responsable de KPMG lo puso en términos casi personales al hablar del futuro de su propia firma: quiere que la organización siga existiendo, y lo dijo precisamente para subrayar lo disruptivo que cree que va a ser todo esto. No es una frase optimista. Es una firma del Big Four admitiendo en público que su propia continuidad ya no se da por hecha.

No es que la IA mate la consultoría, es que le ha quitado la coartada

Nada de esto significa que la consultoría vaya a desaparecer. Significa que desaparece la ficción que la sostenía: que implementar inteligencia artificial dentro de una empresa exigía necesariamente un ejército de personas facturando por hora, entrenadas escalón a escalón, protegidas de la competencia directa de quien fabricaba el modelo. Esa ficción funcionó mientras los laboratorios se conformaron con vender acceso. En cuanto decidieron vender también la implementación, la mitad del sector descubrió que su verdadero producto nunca fue la inteligencia, sino la paciencia de instalarla, y que esa paciencia ahora también se puede comprar directamente al fabricante. Quien tenga canal, o quien tenga una especialidad que de verdad nadie más sepa hacer, tiene sitio en el mapa que queda. El resto acaba de perder la coartada que llevaba dos años repitiéndose.