El miércoles pasado, Alex Karp salió en Squawk Box de CNBC y dijo, en cámara, que OpenAI y Anthropic le están robando la ventaja competitiva a cada empresa que les paga por token. Sus palabras exactas: “These people are stealing the weights and alpha of my business” (están robando los pesos y el alpha de mi negocio). Fuerte, sí. Pero lo que de verdad debería importarte no pasó en la tele. Pasó esa misma semana, sin cámaras, cuando Marty Kausas, CEO de la startup Pylon, publicó que la factura de Anthropic de su empresa está por saltar de $400.000 a $1,4 millones al año. Sin usar un token más de IA. La factura no subió porque creció el consumo. Subió porque su empresa cruzó una línea de asientos, y del otro lado de esa línea vive exactamente el negocio de cobrar por token que Karp atacó en televisión nacional.

Tu factura de IA no sube porque uses más

Kausas lo dijo con esas palabras: el uso no explotó, lo que pasa es que están por cruzar los 150 asientos. Ese número no es casualidad. El plan Team de Claude admite de 5 a 150 asientos, con techo duro. Contratar al empleado 151 es una expulsión más que un ajuste de cupo: la empresa queda forzada a migrar a Enterprise, donde la cuota por asiento deja de traer uso incluido y cada token se factura aparte, a tarifa estándar de API.

Pylon no gastó más tokens. Contrató una persona de más, cruzó el asiento que no debía cruzar, y el plan entero le cambió las reglas debajo de los pies. Ese es el patrón que casi ninguna empresa presupuesta: el riesgo no está en cuánto vas a usar la IA, está en cuántos asientos vas a tener el día que renueves el contrato. Nadie mete esa variable en un modelo financiero. Nadie la pone en la propuesta que aprueba el CFO. Y por eso, cuando llega, llega como sorpresa.

Karp lo dijo en CNBC, y no fue solo un exabrupto

Karp no mencionó a Pylon ni el techo de los 150 asientos. Apuntó a algo más amplio, y lo hizo con una pregunta que cualquier CFO debería hacerse: “If it was so valuable, let’s say I can make you $1 billion tomorrow. Wouldn’t I say I’ll make you $1 billion and I want 30 percent? Why are they charging for tokens if it’s so valuable?” (si fuera tan valioso, si te puedo generar $1.000 millones mañana, ¿no te diría ‘te hago ganar $1.000 millones y quiero el 30 por ciento’? ¿Por qué cobran por token si es tan valioso?). Según Karp, “every single enterprise in this country, these people are livid” (todas las empresas de este país están furiosas): pagan por tokens que no generan valor y, de paso, entregan sus datos y su forma de operar a quien después les vende la misma ventaja de vuelta, empaquetada como producto para su competencia.

Es una acusación fuerte de un CEO con intereses propios: Palantir compite directo con esos mismos laboratorios por el presupuesto de IA de las empresas grandes. Pero la pregunta que hace, aunque venga de alguien con sesgo, es la pregunta correcta: si el valor es tan grande, ¿por qué el modelo de cobro sigue siendo por consumo y no por resultado? Y la ironía de la semana es que, dos días antes de esta entrevista, AWS anunció una inversión de $1.000 millones en su propia unidad de Forward Deployed Engineering, calcada del modelo que Palantir, la empresa de Karp, viene construyendo hace más de una década. Mientras Karp le pega en cámara al cobro por token, Amazon apuesta mil millones a que el futuro de la IA empresarial se vende por servicio, no por token.

Cómo funciona el techo de los 150 asientos

Vale la pena entender el mecanismo completo, porque no es un rumor de redes sociales. Anthropic lo confirma en su propio centro de ayuda: en los planes Enterprise nuevos, la cuota por asiento cubre acceso a la plataforma, y el uso se factura aparte, a tarifa estándar de API, agrupado entre toda la organización. Ningún asiento trae una asignación individual de tokens.

El Register documentó la cronología en abril: Anthropic empezó a renovar cuentas hacia el modelo de uso medido en noviembre de 2025, introdujo la cuota fija de $20 por asiento al mes en febrero de 2026, y para el 8 de marzo los planes empresariales con uso incluido dejaron de estar disponibles para las cuentas que renovaban. Si tu empresa firmó su contrato de Anthropic antes de esa fecha, la próxima renovación puede aterrizar en reglas distintas a las que negociaste.

Y hay una confusión de números que vale aclarar porque atrapa a mucha gente: 50 asientos es el mínimo de Enterprise con acompañamiento comercial, no el techo de Team. Una empresa con 80 o 140 asientos puede seguir tranquila en Team. El único número que fuerza una migración automática es 150. Cruzarlo es una consecuencia de haber contratado a la persona equivocada en el momento equivocado del ciclo de facturación, más que una decisión de compra.

Lo que hacemos en IQ Source

Esto conecta directo con algo que ya sostuve: el precio por token miente, lo que importa es el costo por tarea. Ahí el problema era medir mal el consumo. Acá el problema es peor, porque ni siquiera es consumo: es un umbral de asientos que ninguna hoja de cálculo de presupuesto suele incluir. Y los dos problemas terminan en el mismo lugar que ya describí cuando hablé de gobernanza como el verdadero moat: el modelo lo alquila cualquiera, pero saber exactamente en qué contrato estás parado y qué pasa el día que cruzas un umbral, eso sí depende de ti.

Cuando entramos a la fase de discovery de AI Maestro, una de las primeras cosas que mapeamos es la trayectoria de asientos y consumo de la empresa contra los umbrales reales del proveedor que está evaluando o ya tiene contratado. Esto tiene poco de abstracto: ¿cuántos asientos tienes hoy, cuántos vas a tener en doce meses según tu plan de contratación, y qué le pasa a tu factura en cada uno de esos umbrales? Esa proyección se hace antes de firmar, no después de recibir la sorpresa. Y ya lo escribí en otro lado: un tope de gasto no arregla la causa, porque el tope actúa sobre el síntoma. La causa es no saber en qué momento tu contrato cambia de reglas.

Karp puede tener razón, sesgo de por medio, en que el modelo de cobro por token está mal diseñado para lo que realmente vale la IA en una empresa. Pero mientras ese modelo exista, la pregunta que te toca resolver a ti es operativa: ¿sabes en qué asiento está tu contrato hoy, y qué pasa cuando llegues al que sigue?