Ciudad de México,
Sergio F Cara
Crédito foto: Sergio F Cara (NotiPress)
Las tecnológicas están retomando el modelo de partners para impulsar la adopción de inteligencia artificial (IA) en el mundo corporativo, en un contexto influenciado por el aumento en costos de implementación y la complejidad operativa. La estrategia apunta a delegar integración, soporte y despliegue en terceros especializados, una práctica que había perdido relevancia frente a modelos directos en años recientes.
En marzo de 2026, Anthropic anunció la creación de su Red de Socios de Claude con una inversión inicial de 100 millones de dólares, orientada a capacitación, soporte técnico y desarrollo conjunto de mercado. La compañía dirigida por Dario Amodei señaló que estos socios serán clave para que las empresas pasen "de la prueba de concepto a la producción con Claude".
Desde la perspectiva del mercado, la complejidad en la adopción de IA empresarial se ha convertido en un factor determinante. En este contexto, NotiPress analizó la coyuntura histórica y conversó con expertos para comprender el retorno de la práctica de un modelo de negocios que pareció apagarse durante el auge de la IA generativa. En entrevista exclusiva, Fernando Leibowich Beker, CEO y cofundador de Lidd AI, explicó que las empresas enfrentan limitaciones al intentar implementar estas tecnologías sin apoyo especializado. Según indicó, "hace falta la pata local que entienda", en referencia a la necesidad de intermediarios con conocimiento operativo del entorno empresarial.
Una parte de los retos en la adopción de inteligencia artificial se juega en la arena de los desafíos organizacionales dentro de las empresas. Ángel Acuña, director del Instituto de Posgrado en Inteligencia Artificial ubicado en Cuernavaca (Morelos) en México, señaló en entrevista que la implementación resulta más efectiva cuando involucra a equipos completos y no a individuos aislados. Esto llevó a la entidad educativa a orientarse a un mercado B2B y no B2C. Según explicó, la prioridad es que el colectivo de colaboradores participe en la capacitación. Esto refleja la necesidad de una adopción transversal en las organizaciones de cara a la adquisición de conocimientos. Este enfoque coincide con el papel de los partners, quienes no solo integran tecnología, también facilitan procesos de capacitación y cambio interno en las organizaciones.
El modelo de partners responde también a una transición en la dinámica tecnológica. Este esquema representa un retorno a prácticas históricas del sector: Es similar a los modelos popularizados históricamente por Microsoft, Cisco o HP. El enfoque implica una red de integradores, consultoras y firmas especializadas que facilitan la implementación en clientes finales. Para el CEO de Lidd AI, el viejo modelo de socios de negocios funciona muy bien. Explicó que posiblemente las grandes tecnológicas de IA pensaron que esto iba a ser como el DVD en tiempos de Blockbuster en la década de 1990 y asumieron que estaba frente a un Spotify. "Esto que ya no hacía más falta disquerías para venderte DVDs porque uno lo va a escuchar por Spotify, resulta que no fue así, no era tan fácil como bajarte, escuchar una canción por Spotify".
Diversos estudios respaldan este cambio estructural. Un análisis de PartnerStack sobre ventas B2B indica que el modelo indirecto ha ganado relevancia debido al incremento en los costos de adquisición de clientes (CAC), lo que convierte a los partners en una vía más eficiente para escalar operaciones. Martal Group estima que hasta el 70% de los ingresos en empresas tecnológicas B2B podrían generarse a través de socios en los próximos años.
La adopción de IA agrega una capa adicional de complejidad frente a otras tecnologías. Las implementaciones requieren integración con sistemas existentes, cumplimiento normativo y gestión del cambio organizacional. En este contexto, los partners actúan como intermediarios técnicos y estratégicos, capaces de adaptar soluciones a las necesidades específicas de cada empresa.
Por su parte, Anthropic destacó que su red de socios incluye acceso a certificaciones técnicas, ingenieros especializados y herramientas para modernización de código, lo que apunta a resolver problemas como deuda técnica y migración de sistemas heredados. Este último punto resulta relevante, considerando que muchas organizaciones aún operan con infraestructura legacy que dificulta la adopción de IA, como es el uso del lenguaje de programación COBOL en la industria bancaria y data de la década de 1960.
El avance del modelo de partners no implica la desaparición de la atención directa, pero sí una reconfiguración del mercado. Las empresas tecnológicas mantienen equipos internos para cuentas estratégicas, mientras delegan implementación y expansión a terceros. Este esquema híbrido permite equilibrar control comercial con escalabilidad operativa en un entorno donde la inteligencia artificial altera profundamente los procesos empresariales.