Integración tecnológica: la oportunidad de la IA para empresas que no desarrollan modelos
Las empresas de software, consultoría e ingeniería pueden aprovechar el crecimiento de la IA sin desarrollar modelos propios.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- La ventaja está en conectar la tecnología con los datos, procesos y necesidades específicas de cada industria.
- Aunque 88% de las organizaciones ya utiliza IA en al menos una función, escalarla sigue siendo un reto para la mayoría, lo que abre un mercado creciente para los proveedores de servicios tecnológicos especializados.
El mundo empresarial tiene cada vez más presión por adoptar soluciones de inteligencia artificial (IA), una tecnología que, en muchos casos, puede ser determinante para el futuro. Sin embargo, buena parte de esa carrera se ha concentrado en las compañías que construyen los modelos. OpenAI, Anthropic, Google y otros laboratorios compiten por desarrollar sistemas cada vez más capaces, mientras las empresas buscan la manera de incorporarlos a sus operaciones.
El reto no es acceder a la IA. La adopción empresarial de inteligencia artificial está avanzando rápidamente, pero todavía existe una distancia considerable entre experimentar con la tecnología y utilizarla a escala.
La brecha entre un piloto exitoso y un sistema que una empresa pueda operar en producción es, según Anthropic, “el verdadero trabajo y la verdadera oportunidad”. Precisamente esa oportunidad de la que habla la compañía es para empresas de software, ingeniería, consultoría e integración tecnológica que no necesitan construir sus propios modelos para beneficiarse de la expansión de la IA.
Una encuesta de McKinsey publicada en 2025 encontró que el 88% de las organizaciones consultadas utilizaban IA regularmente en al menos una función del negocio, pero casi dos terceras partes todavía no habían comenzado a escalarla a nivel empresarial. Pero integrar en una organización modelos como Claude, ChatGPT o Gemini es apenas el inicio.
Gartner proyecta que el gasto mundial en servicios de IA alcanzará los $588,645 millones de dólares en 2026, un salto significativo frente a los $439,438 millones de 2025.
Relacionado: Los agentes de IA ya pueden actuar por sí mismos y las empresas comienzan a adoptarlos
El mercado más allá de los modelos
La implementación comienza a cobrar relevancia cuando hay que conectar esos modelos con los sistemas existentes, darles acceso a datos internos, establecer controles, evaluar sus respuestas y lograr que los empleados los adapten a sus procesos.
La parte interesante de esta industria en crecimiento constante es que, detrás de las big tech, hay una gran cantidad de compañías que están capturando ese mercado. Generalmente, las empresas de software especializadas que construyen aplicaciones verticales, plataformas sectoriales o servicios de ingeniería encuentran su ventaja.
Los propios laboratorios están empezando a reconocer esta oportunidad. En junio de 2026, Anthropic creó su Services Track dentro de Claude Partner Network para empresas que ayudan a otras organizaciones a implementar Claude. La compañía ha destinado $100 millones de dólares a formación, soporte técnico y marketing compartido para su red de partners.
El programa ya cuenta con más de 300 socios de servicios. Su nivel Select, además, requiere que las empresas tengan profesionales certificados y hayan realizado despliegues de Claude en producción para clientes.
Por supuesto, la estructura tiene como motivación posicionar sus propios modelos. Anthropic puede construir el modelo, pero necesita una red de compañías que conozcan las industrias, los sistemas y las necesidades específicas de sus clientes para que ese modelo llegue realmente a las empresas.
Para compañías de software, ingeniería, consultoría e integración tecnológica, la oportunidad no está en competir con quienes crean los modelos, sino en trabajar alrededor de esos modelos.
El activo diferencial, en muchos casos, no es el modelo, sino conocer el problema del cliente. Una compañía que conoce Salesforce puede incorporar modelos a los flujos comerciales de sus clientes, mientras que una empresa de ingeniería puede encargarse de conectar un modelo con bases de datos y aplicaciones internas.
Relacionado: Tener el modelo de IA más reciente puede ser una mala decisión empresarial
Healthcare: una muestra de por qué esta oportunidad importa
El potencial resulta más evidente en sectores donde una mala implementación puede tener consecuencias importantes.
Healthcare es uno de ellos. Una organización de salud no puede simplemente conectar un modelo a una base de datos de pacientes y esperar que funcione. La tecnología tiene que convivir con información sensible, sistemas existentes, requisitos de privacidad y procesos donde un error puede ser mucho más grave que una respuesta incorrecta en un chatbot.
La desarrolladora especializada Source Meridian es un ejemplo de esta nueva capa del ecosistema. La compañía, especializada en tecnología para organizaciones de healthcare y life sciences, anunció recientemente que alcanzó el nivel Select dentro del Claude Partner Network Services Track de Anthropic.
La empresa señala que el reconocimiento refleja su capacidad para llevar Claude a clientes y continuar incorporándolo a los proyectos que desarrolla para organizaciones sanitarias.
El dato resulta interesante porque ejemplifica la oportunidad de combinar modelos existentes con conocimiento especializado en software, datos e infraestructura para un sector altamente regulado. Y ese patrón es clave en muchas otras industrias.
Relacionado: La IA debía ayudar a los trabajadores, ahora algunos modelos les aconsejan renunciar
El negocio que está entre el modelo y el cliente
Mientras unos compiten por construir el modelo más potente, otros compiten por hacerlo funcionar dentro de las empresas. Ahí está la oportunidad para las compañías que conocen el negocio del cliente, sus sistemas y sus datos, y que pueden convertir un modelo general en una solución útil, controlada y escalable.
Una empresa que durante años desarrolló aplicaciones para un determinado sector puede ahora incorporar modelos de lenguaje, agentes y automatización a esos productos. Pero también puede convertirse en el socio tecnológico que ayuda a sus clientes a construir una nueva capa de inteligencia sobre la infraestructura que ya utilizan.
Eso puede incluir integración de datos, desarrollo de agentes, evaluación de modelos, automatización de procesos y controles para garantizar que la IA pueda actuar sin perder supervisión humana.
La oportunidad, por tanto, no consiste necesariamente en construir el próximo gran modelo. Para muchas empresas de software, puede estar en algo menos visible, pero igualmente valioso: saber cómo convertir la IA que otros construyen en tecnología que una empresa pueda utilizar todos los días.
A medida que la IA deje atrás la etapa de experimentación y pase a ocupar un lugar cada vez más importante en operaciones, productos y decisiones empresariales, esa capacidad puede convertirse en un negocio por sí misma. Los modelos seguirán siendo el motor de esta transformación, pero serán las empresas que sepan integrarlos en el mundo real las que ayuden a decidir hasta dónde puede llegar.
Conclusiones Clave
- La ventaja está en conectar la tecnología con los datos, procesos y necesidades específicas de cada industria.
- Aunque 88% de las organizaciones ya utiliza IA en al menos una función, escalarla sigue siendo un reto para la mayoría, lo que abre un mercado creciente para los proveedores de servicios tecnológicos especializados.
El mundo empresarial tiene cada vez más presión por adoptar soluciones de inteligencia artificial (IA), una tecnología que, en muchos casos, puede ser determinante para el futuro. Sin embargo, buena parte de esa carrera se ha concentrado en las compañías que construyen los modelos. OpenAI, Anthropic, Google y otros laboratorios compiten por desarrollar sistemas cada vez más capaces, mientras las empresas buscan la manera de incorporarlos a sus operaciones.
El reto no es acceder a la IA. La adopción empresarial de inteligencia artificial está avanzando rápidamente, pero todavía existe una distancia considerable entre experimentar con la tecnología y utilizarla a escala.
La brecha entre un piloto exitoso y un sistema que una empresa pueda operar en producción es, según Anthropic, “el verdadero trabajo y la verdadera oportunidad”. Precisamente esa oportunidad de la que habla la compañía es para empresas de software, ingeniería, consultoría e integración tecnológica que no necesitan construir sus propios modelos para beneficiarse de la expansión de la IA.
Una encuesta de McKinsey publicada en 2025 encontró que el 88% de las organizaciones consultadas utilizaban IA regularmente en al menos una función del negocio, pero casi dos terceras partes todavía no habían comenzado a escalarla a nivel empresarial. Pero integrar en una organización modelos como Claude, ChatGPT o Gemini es apenas el inicio.
Gartner proyecta que el gasto mundial en servicios de IA alcanzará los $588,645 millones de dólares en 2026, un salto significativo frente a los $439,438 millones de 2025.
Relacionado: Los agentes de IA ya pueden actuar por sí mismos y las empresas comienzan a adoptarlos
El mercado más allá de los modelos
La implementación comienza a cobrar relevancia cuando hay que conectar esos modelos con los sistemas existentes, darles acceso a datos internos, establecer controles, evaluar sus respuestas y lograr que los empleados los adapten a sus procesos.
La parte interesante de esta industria en crecimiento constante es que, detrás de las big tech, hay una gran cantidad de compañías que están capturando ese mercado. Generalmente, las empresas de software especializadas que construyen aplicaciones verticales, plataformas sectoriales o servicios de ingeniería encuentran su ventaja.
Los propios laboratorios están empezando a reconocer esta oportunidad. En junio de 2026, Anthropic creó su Services Track dentro de Claude Partner Network para empresas que ayudan a otras organizaciones a implementar Claude. La compañía ha destinado $100 millones de dólares a formación, soporte técnico y marketing compartido para su red de partners.
El programa ya cuenta con más de 300 socios de servicios. Su nivel Select, además, requiere que las empresas tengan profesionales certificados y hayan realizado despliegues de Claude en producción para clientes.
Por supuesto, la estructura tiene como motivación posicionar sus propios modelos. Anthropic puede construir el modelo, pero necesita una red de compañías que conozcan las industrias, los sistemas y las necesidades específicas de sus clientes para que ese modelo llegue realmente a las empresas.
Para compañías de software, ingeniería, consultoría e integración tecnológica, la oportunidad no está en competir con quienes crean los modelos, sino en trabajar alrededor de esos modelos.
El activo diferencial, en muchos casos, no es el modelo, sino conocer el problema del cliente. Una compañía que conoce Salesforce puede incorporar modelos a los flujos comerciales de sus clientes, mientras que una empresa de ingeniería puede encargarse de conectar un modelo con bases de datos y aplicaciones internas.
Relacionado: Tener el modelo de IA más reciente puede ser una mala decisión empresarial
Healthcare: una muestra de por qué esta oportunidad importa
El potencial resulta más evidente en sectores donde una mala implementación puede tener consecuencias importantes.
Healthcare es uno de ellos. Una organización de salud no puede simplemente conectar un modelo a una base de datos de pacientes y esperar que funcione. La tecnología tiene que convivir con información sensible, sistemas existentes, requisitos de privacidad y procesos donde un error puede ser mucho más grave que una respuesta incorrecta en un chatbot.
La desarrolladora especializada Source Meridian es un ejemplo de esta nueva capa del ecosistema. La compañía, especializada en tecnología para organizaciones de healthcare y life sciences, anunció recientemente que alcanzó el nivel Select dentro del Claude Partner Network Services Track de Anthropic.
La empresa señala que el reconocimiento refleja su capacidad para llevar Claude a clientes y continuar incorporándolo a los proyectos que desarrolla para organizaciones sanitarias.
El dato resulta interesante porque ejemplifica la oportunidad de combinar modelos existentes con conocimiento especializado en software, datos e infraestructura para un sector altamente regulado. Y ese patrón es clave en muchas otras industrias.
Relacionado: La IA debía ayudar a los trabajadores, ahora algunos modelos les aconsejan renunciar
El negocio que está entre el modelo y el cliente
Mientras unos compiten por construir el modelo más potente, otros compiten por hacerlo funcionar dentro de las empresas. Ahí está la oportunidad para las compañías que conocen el negocio del cliente, sus sistemas y sus datos, y que pueden convertir un modelo general en una solución útil, controlada y escalable.
Una empresa que durante años desarrolló aplicaciones para un determinado sector puede ahora incorporar modelos de lenguaje, agentes y automatización a esos productos. Pero también puede convertirse en el socio tecnológico que ayuda a sus clientes a construir una nueva capa de inteligencia sobre la infraestructura que ya utilizan.
Eso puede incluir integración de datos, desarrollo de agentes, evaluación de modelos, automatización de procesos y controles para garantizar que la IA pueda actuar sin perder supervisión humana.
La oportunidad, por tanto, no consiste necesariamente en construir el próximo gran modelo. Para muchas empresas de software, puede estar en algo menos visible, pero igualmente valioso: saber cómo convertir la IA que otros construyen en tecnología que una empresa pueda utilizar todos los días.
A medida que la IA deje atrás la etapa de experimentación y pase a ocupar un lugar cada vez más importante en operaciones, productos y decisiones empresariales, esa capacidad puede convertirse en un negocio por sí misma. Los modelos seguirán siendo el motor de esta transformación, pero serán las empresas que sepan integrarlos en el mundo real las que ayuden a decidir hasta dónde puede llegar.
