En esta columna aborda las nuevas capacidades y perfiles profesionales que emergen en este escenario, así como los desafíos y oportunidades que plantea esta transformación para la industria, las organizaciones y la formación de talento especializado.
Para las empresas de servicios tecnológicos, el avance de OpenAI y Anthropic hacia servicios de implementación enterprise redefine la oportunidad competitiva. Se potencia el valor de diseñar, integrar y desplegar sistemas de GenAI agénticos conectados a procesos, datos corporativos, controles y operación real.
El mercado demandará compañías capaces de construir estas soluciones, gobernar riesgos, controlar costos, asegurar calidad operativa y medir impacto en el negocio. La diferenciación dependerá de profundidad técnica, conocimiento de industria, cercanía con el cliente y capacidad de traducir modelos fundacionales en resultados sostenibles.
Las empresas de tecnología que desarrollen estas competencias estarán mejor posicionadas para capturar valor en este siguiente ciclo de transformación tecnológica empresarial, centrado en sistemas agénticos y automatización operativa. Para lograrlo, el talento especializado es tan crítico como la estrategia.
OpenAI y Anthropic están extendiendo su posición desde la capa de modelos hacia la implementación enterprise de GenAI, con foco en la construcción y despliegue de sistemas agénticos. Su mirada es que el valor y oportunidad de negocio están en la capacidad de implementar sistemas que operan en contextos reales, integrados a workflows, datos corporativos, controles, métricas, gobierno y operación continua.
OpenAI anunció OpenAI Deployment Company, una compañía orientada a ayudar a organizaciones a construir y desplegar sistemas de GenAI confiables en áreas críticas de las empresas. La iniciativa nace con más de US$ 4.000 millones de inversión inicial, será mayoritariamente propiedad y controlada por OpenAI, y cuenta con el respaldo de 19 firmas financieras, consultoras e integradores. Entre los participantes reportados figuran TPG, Advent, Bain Capital, Brookfield, Bain & Company, Capgemini y McKinsey & Company.
Describen el modelo basado en Forward Deployed Engineers insertos en las organizaciones cliente. OpenAI también informó la adquisición de Tomoro, incorporando aproximadamente 150 Forward Deployed Engineers y Deployment Specialists desde el inicio.
Por otra parte, Anthropic anunció una nueva compañía de servicios enterprise de GenAI junto con Blackstone, Hellman & Friedman y Goldman Sachs. La firma estará enfocada en llevar Claude a operaciones de empresas en múltiples sectores. Sus Applied AI Engineers trabajarán junto al equipo de ingeniería de la nueva compañía para identificar oportunidades, construir soluciones a medida y acompañar a los clientes en el tiempo.
Para las empresas de servicios tecnológicos, este movimiento valida un mercado y eleva la presión competitiva. La oportunidad pasa a estar en construir capacidades especializadas de deployment de sistemas de GenAI: llevar casos de uso a producción, integrarlos con datos y sistemas existentes, operar con controles de seguridad y gobierno, medir impacto y sostener la adopción en el tiempo.
La presión aparece porque los propios proveedores de modelos empiezan a ocupar una capa que históricamente pertenecía a consultoras, integradores y empresas de software e ingeniería.
Este contexto me recuerda una lógica vivida hace años en Microsoft, cuando los servicios de consultoría cumplían una función que iba más allá del revenue o la rentabilidad del servicio en sí mismo. Su foco estaba en asegurar la correcta implementación de productos y servicios de software, impulsar uso y consumo, y acompañar a los clientes para que la tecnología generara valor concreto. Una implementación efectiva es parte de la propuesta de valor para el cliente y, al mismo tiempo, una condición para sostener satisfacción, adopción y consumo en el tiempo. Este es un factor importante de motivación para estas empresas en este movimiento.
Competir en este espacio exige conocimiento técnico sobre modelos de GenAI, ingeniería de software, data engineering, arquitectura, seguridad, verificación, rediseño de procesos, gestión del cambio y comprensión del negocio. Las empresas de servicios pueden diferenciarse por industria, región, stack tecnológico, integración con sistemas existentes, compliance, arquitectura sensible al costo y excelencia operativa. La cercanía con el cliente y el entendimiento del contexto local adquieren valor cuando se combinan con capacidades técnicas AI-native.
Los modelos de lenguaje y razonamiento ya son suficientemente potentes para transformar procesos críticos. La captura de valor depende de convertir ese potencial en sistemas confiables, productividad medible, mejor experiencia de cliente y optimización del trabajo.
Los nuevos roles que aparecen en este contexto —Forward Deployed Engineer, Applied AI Engineer, AI Enablement Engineer— expresan la convergencia entre tecnología, negocio y operación. Para las empresas de servicios tecnológicos, estos perfiles implican una especialización profesional basada en profundidad técnica, aprendizaje continuo y capacidad de traducir avances de modelos en sistemas productivos.
El próximo ciclo de adopción enterprise de GenAI favorecerá a quienes puedan unir modelos, ingeniería y negocio en sistemas reales. La ventaja estará en desarrollar estas capacidades antes de que el mercado las convierta en condición mínima para competir. Diseñar, integrar, gobernar y operar sistemas de GenAI con impacto medible en procesos críticos será parte del estándar competitivo.
Sobre los roles, sus nombres y sus alcances
OpenAI plantea el Forward Deployed Engineer como un perfil inmerso en la operación del cliente. Su trabajo está cerca de líderes, usuarios y equipos de primera línea, con foco en identificar oportunidades, rediseñar workflows, integrar datos y herramientas, construir sistemas y llevarlos a producción.
Anthropic plantea el Applied AI Engineer como un perfil orientado a traducir las capacidades de Claude en soluciones enterprise. Su foco está en construir aplicaciones a medida, trabajar junto a equipos de ingeniería y acompañar la adopción en organizaciones complejas.
El AI Enablement Engineer amplía esa lógica hacia la construcción de capacidades internas. Su rol combina implementación, formación, acompañamiento metodológico, identificación de casos de uso, buenas prácticas de adopción y articulación entre equipos técnicos, áreas de negocio y usuarios finales.
Los tres perfiles comparten una misma base profesional. Combinan conocimiento avanzado en GenAI, ingeniería de software, datos, producto, arquitectura, integración, comprensión de procesos y capacidad de trabajo en contextos operativos reales. Su valor está en convertir capacidades de modelos en sistemas adoptados, medibles y sostenibles.
En 2025, este tipo de capacidades empezó a consolidarse también en la formación académica y profesional. En Universidad ORT, por ejemplo, el conocimiento específico de AI Enablement Engineer se incorporó como materia en Ingeniería y Licenciatura en Sistemas, como especialización dentro de la carrera Analistas en Tecnologías de la Información y como curso de Actualización Profesional para quienes ya están en el mercado.