Escucha el podcast

 

Lunes 20 de abril.

💡 Claves del episodio para Directivos

• Déficit Histórico y Supervivencia: OpenAI proyecta una quema de efectivo de 85.000 millones de dólares en 2028. Este «agujero negro» financiero, impulsado por costes de computación y entrenamiento que escalarán hasta los 121.000 millones, explica por qué la publicidad ha pasado de ser un «último recurso» a una necesidad existencial.
• La Trampa de la Inferencia: A diferencia del software tradicional, en la IA el crecimiento no siempre mejora los márgenes. Los costes de inferencia ya consumen más de la mitad de los ingresos; es decir, cuanto más se usa ChatGPT o Claude, más dinero pierden estas compañías si no monetizan cada consulta, cosa que no está ocurriendo actualmente.
• El «Impuesto Premium» de la IA: OpenAI ha fijado un CPM de 60$, triplicando las tarifas de Meta. Para una universidad, esto significa que el coste de visibilidad será significativamente mayor, pero la apuesta es que la segmentación contextual (basada en la intención real de la conversación) ofrezca un ROI superior al de los anuncios basados en historial de navegación.
• El Piloto Publicitario ha sido un éxito rotundo: El piloto publicitario que lanzaron en Estados Unidos en febrero de 2026 generó más de100 millones de dólares en ingresos anualizados en solo seis semanas con menos del 20% de los usuarios viendo anuncios. La entrada de marcas como Adobe, Ford y Expedia confirma que el mercado está listo para mover presupuestos desde Google Search hacia entornos conversacionales.

• Apuestas de Alto Riesgo: Las proyecciones de OpenAI dependen de alcanzar 2.750 millones de usuarios activos semanales para 2030 y una eficiencia de monetización casi idéntica a la de Google. Es una asunción de «ganador único» que obligará a las instituciones educativas a diversificar sus canales de captación para no quedar atrapadas en un posible monopolio de precios.

 

Muy buenos días a todos. Espero que hayáis tenido un excelente comienzo de semana. Hace unas semanas, analizábamos en este blog la «traición» de Sam Altman: ese giro donde OpenAI abandonaba su purismo anti-anuncios para frenar una sangría financiera. Hoy, nuevas filtraciones publicadas en The Wall Street Journal nos permiten poner cifras exactas a ese «agujero negro» contable y al ambicioso plan para llenarlo.

 

1. El mayor déficit de la historia corporativa

La ambición de OpenAI tiene un precio que desafía la lógica de los mercados tradicionales. Según los últimos datos, que se han filtrado, la compañía se enfrenta a una escalada de costes sin precedentes:

• El Coste del cómputo de la IA: OpenAI gastará aproximadamente 30.000 millones de dólares en cómputo en 2026. Esta cifra se cuadruplicaría hasta alcanzar los 121.000 millones para 2028.
• Pérdidas récord: Se proyecta una quema de efectivo de 85.000 millones de dólares solo en el año 2028, lo que supondría el mayor déficit anual en la historia corporativa.
• Pérdidas acumuladas: La compañía estima pérdidas acumuladas de 115.000 millones de dólares hasta 2029. Esta cifra es superior al PIB de países como Croacia, Puerto Rico o Bulgaria

 

2. El desafío de la inferencia: El enemigo silencioso

¿Pero por qué pierde tanto dinero una empresa con millones de suscriptores?. La respuesta técnica es debido a la inferencia.

Los costos de inferencia —el gasto que implica ejecutar cada consulta de IA a gran escala— ya consumen más de la mitad de los ingresos tanto en OpenAI como en sus competidores directos como Claude o Gemini. Esto genera una dinámica muy desfavorable para el modelo de negocio actual, a medida que crece el uso, también crecen las pérdidas.

 

3. El éxito del piloto: Ingresos de más de 100 millones de dólares anualizados en tan solo seis semanas

A pesar de las críticas iniciales, el mercado publicitario ha respondido con un entusiasmo voraz. La ambiciosa previsión de OpenAI llega tras unos resultados iniciales inesperadamente sólidos:

• Ingresos relámpago: El piloto publicitario en EE. UU., lanzado en febrero de este año para usuarios gratuitos y de ChatGPT Go, superó los 100 millones de dólares en ingresos anualizados en solo seis semanas.
• Adopción masiva de marcas: Más de 600 anunciantes (incluyendo gigantes como Adobe, Ford, Expedia y Best Buy) ya se han sumado.
• Potencial de crecimiento: Este hito se ha alcanzado impactando a menos del 20% de los usuarios elegibles, lo que sugiere un margen de crecimiento mayor a medida que el piloto se expande a un mayor porcentaje de usuarios y se expanda a otros mercados. Los siguientes mercados dónde se va a poder comprar publicidad en ChatGPT son Canadá, Australia y Nueva Zelanda. Esperemos que pronto llegue a Europa y America Latina

4. El modelo: Contexto frente a Navegación

Para los directivos de marketing educativo, el formato de OpenAI es radicalmente distinto al de Meta o Google. Los anuncios aparecen al final de las respuestas, están claramente etiquetados como patrocinados y se segmentan según el contexto de la conversación actual, no según datos de navegación persistentes.

Sin embargo, este modelo «premium» tiene un precio. Según diversas fuentes, OpenAI estaría cobrando alrededor de 60 dólares por cada mil impresiones (CPM), aproximadamente el triple de las tarifas habituales de Meta.

Lo que nos está vendiendo OpenAI es la intención de sus usuarios. Su propuesta de valor es simple. Los usuarios de OpenAi no están haciendo scroll infinito en las pantallas de sus teléfonos móviles mientras ven fotos y videos para pasar el tiempo; sus usuarios están tomando una decisión de vida, y OpenAi muestra la publicidad de nuestro centro de formación justo al final de esa decisión».

 Si OpenAI puede mantener estos precios mientras escala hasta los 2.750 millones de usuarios activos semanales proyectados para 2030 (un nivel que hoy solo alcanzan empresas como Facebook o WhatsApp), determinará si los 100.000 millones de dólares son un plan concreto o una aspiración inalcanzable.

 

5. OpenAI vs. Google: Eficiencia en la monetización

Si comparamos la eficiencia publicitaria por usuario activo, el objetivo de OpenAI es colocarse a la par del gigante de las búsquedas en tiempo récord:

 

En mi opinión, OpenAI está realizando asunciones muy agresivas en su plan de negocios que me generan como mínimo las siguientes dudas.

1. ¿Va a poder alcanzar en solamente cinco años una eficiencia publicitaria cercana a la de Google Search?. En su plan de negocio está asumiendo que prácticamente va a tener el mismo retorno publicitario por usuario que el que tiene actualmente Google.
2. ¿Va a poder llegar a tener 2.750 millones de usuarios activos semanales en el año 2030 partiendo de los 900 millones que tiene actualmente? Si llega a esta cifra es porque está asumiendo que muchos usuarios ya no usaran la plataforma de Google Search para realizar sus búsquedas y tampoco usarán Gemini o Claude y que descarta que nuevos competidores puedan entrar en este mercado. Es decir, está asumiendo que va a ser el líder indiscutible de la IA conversacional.
3. Bajemos estas hipótesis a la tierra, ¿dónde está la audiencia hoy?

Para tomar decisiones de inversión, debemos mirar el volumen actual de usuarios activos que tiene cada plataforma. Aunque Google domina, la fragmentación es real:

• Google Search: +4.000 Millones de usuarios (Dominio absoluto).
• ChatGPT: 900 Millones (bajo presión financiera por los costes de inferencia).
• Gemini (Google): ~250 Millones (Creciendo gracias a su integración en Google Workspace).
• Claude: ~30 Millones (Nicho de alta calidad, pero bajo presión financiera por los costes de inferencia).

 

Conclusión:

Como señalé en mi artículo anterior, la llegada de la publicidad a ChatGPT y presumiblemente a otras plataformas es una respuesta de supervivencia ante una estructura de costes que asusta, incluso a Silicon Valley. Proyectar para el 2028 unos costes de computación de 121.000 millones de dólares obligan necesariamente a crear un modelo publicitario extremadamente agresivo y eficiente.

Para los centros de formación, esta problemática de costes significa poder impactar al estudiante en el momento en que resuelve sus dudas, pero de una manera mucho más cara (CPM de 60USD) pero supuestamente, también, mucho más precisa. Ya no vamos a comprar clics en base a una búsqueda que el usuario ha hecho en Google sino en base a  lo que está preguntando en tiempo real a su tutor/ orientador de IA. El reto será determinar si el ROI de estas conversaciones justifica pagar el triple que en las redes sociales tradicionales.

¿Está tu institución dispuesta a pagar el «precio premium” de la IA para captar a los alumnos del futuro?.

¿Será la segmentación por intención del usuario tan precisa como nos están vendiendo?.

Gracias por acompañarme en este episodio. ¡Buena semana a todos y a seguir transformando la educación!