Claude in Excel: una declaracion de guerra a las startups AI+X

Esta semana, Anthropic ha lanzado Claude in Excel. Y no se trata de otro plugin más de IA para hojas de cálculo. Se trata de una redefinición fundamental de cómo pensamos sobre la integración de inteligencia artificial en herramientas empresariales.

Mientras Microsoft utiliza IA para ejecutar funciones de Excel, Claude utiliza Excel como capa de presentación. La diferencia es abismal. Anthropic gana en velocidad y calidad porque entiende algo que la mayoría de startups AI+X aún no han comprendido: la brecha entre IA aumentada e IA nativa no es una cuestión de características, sino de arquitectura.

Cuando añadís IA a un producto existente, estáis construyendo sobre cimientos diseñados para humanos. Cuando construís con IA desde el núcleo, redefinís qué es posible. Claude in Excel no mejora Excel. Lo transforma en una interfaz para capacidades de razonamiento que jamás fueron concebidas cuando se diseñó la primera hoja de cálculo.

El SaaS ha muerto está dejando de ser una exageración

Durante años, los inversores y fundadores repitieron el mantra: “El SaaS está muerto”. Lo decían mientras financiaban otra startup que añadía un chatbot a un CRM. Lo decían mientras celebraban otra ronda de financiación para “Notion pero con IA”. Pero en 2026, ya no es retórica. Es realidad operativa.

La economía del software como servicio se construyó sobre tres pilares: costes marginales cercanos a cero, efectos de red dentro de los clientes y precios predecibles. La IA destruye los tres.

Los costes marginales ya no son insignificantes cuando cada consulta consume tokens. Los efectos de red importan menos cuando un modelo puede sintetizar patrones sin datos de usuario. Y los precios predecibles son imposibles cuando vuestros costes operativos fluctúan con el uso del modelo.

Esto deja tres posiciones viables para las empresas de IA:

Dominio del framework. Si controlais la capa de abstracción que utilizan los desarrolladores, sobrevivís. LangChain, Vercel AI SDK, Modal: estas empresas no venden IA, venden los rieles sobre los que circula la IA. Son neutrales respecto a los modelos pero indispensables para la implementación.

Dominio de la infraestructura. Si poseéis los modelos o la infraestructura de inferencia, controlais la economía. Anthropic, OpenAI, Together, Replicate: estas empresas establecen los precios porque controlan el suministro. Todos los demás optimizan márgenes sobre su infraestructura.

Integración full-stack. Si construís verticalmente e integrais tan profundamente que la migración es imposible, creais un foso a través de la complejidad. No a través de características. Harvey para asuntos legales, Glean para búsqueda empresarial, estas empresas no solo usan IA, reorganizan flujos de trabajo completos en torno a ella.

Todo lo demás es tierra de nadie. Una startup que añade IA a un flujo de trabajo existente compite en precio. Y las guerras de precios en productos de IA son insostenibles porque vuestros costes están vinculados al proveedor del modelo que vuestro competidor también puede utilizar.

Claude in Excel es la prueba definitiva de esto. Anthropic no construyó una hoja de cálculo. Integraron capacidades de razonamiento en la herramienta que ya utilizan mil millones de trabajadores del conocimiento. No necesitan ganar cuota de mercado. Solo necesitan activación.

Las empresas con modelos fuertes de IA crecen a una velocidad diferente

Aquí están los números que deberían manteneros despiertos por la noche:

Kuaishou alcanzó 20 millones de dólares en ingresos recurrentes mensuales con su producto de IA en meses. No años. Meses. Google experimentó un aumento masivo en las consultas de búsqueda después del lanzamiento de Gemini-3, revirtiendo años de declive. Grok de X está superando el crecimiento de productos de búsqueda de Google en ciertos segmentos, no porque sea mejor tecnología, sino porque está integrado nativamente donde los usuarios ya están.

¿Qué tienen en común estas empresas? Poseen los modelos. Controlan la pila completa. Iteran sin negociar acceso a APIs. Optimizan costes sin depender de las decisiones de precios de otra empresa.

La mayoría de las startups no pueden permitirse esto. Entrenar un modelo fundacional de vanguardia cuesta cientos de millones de dólares. Ajustarlo para un dominio específico aún cuesta millones. Y para cuando habéis ajustado vuestro modelo, Anthropic o OpenAI han lanzado algo mejor que podéis usar a través de una API por una fracción del coste.

Esto crea una dinámica perversa: las startups que más necesitan diferenciación técnica son las que menos pueden permitirse desarrollarla. Mientras tanto, las empresas con recursos para poseer modelos los utilizan para comoditizar todo lo que hay encima de ellos.

Claude in Excel ilustra esto perfectamente. Anthropic no necesitó reconstruir funcionalidades de hojas de cálculo. Solo necesitó enchufar capacidades de razonamiento en una interfaz familiar. El valor no está en las características de Excel. Está en Claude. Y Claude es propiedad de Anthropic, no con licencia de otra persona.

Si vuestra ventaja competitiva proviene de qué tan bien habéis ajustado prompts para GPT-4, no tenéis una ventaja competitiva. Tenéis un contrato de servicio con OpenAI que ellos pueden replicar en su siguiente actualización.

Por qué necesitáis quemar más tokens

Aquí es donde la mayoría de fundadores se equivocan. Piensan que la eficiencia de tokens es una virtud. Optimizan para minimizar llamadas a la API. Diseñan flujos de trabajo que utilizan la menor IA posible. Y en el proceso, construyen productos que son marginalmente mejores que las herramientas no-IA que intentan reemplazar.

Claude Code dejó esto dolorosamente claro. No es mejor porque use IA con moderación. Es mejor porque quema tokens sin piedad en cada interacción. Lee archivos completos. Ejecuta múltiples búsquedas en paralelo. Regenera código hasta que sea correcto. El resultado no es solo más rápido, es cualitativamente diferente.

Esto sugiere cuatro direcciones viables para las startups en 2026:

Compromiso empresarial profundo. Construís tan profundamente en los flujos de trabajo de un cliente que cambiar de proveedor significa rehacer procesos operativos completos. No vendéis software. Vendéis transformación organizacional que resulta implementarse mediante IA. El producto es el resultado, no la herramienta.

Datos relacionales complejos. Os centráis en problemas donde el valor proviene de sintetizar relaciones a través de múltiples fuentes de datos propietarias. No solo análisis. Síntesis. El tipo de razonamiento que requiere contexto que ningún modelo público posee. Vuestro foso no son las características, son los datos que habéis integrado.

Dominio de nicho absoluto. Os convertís en la solución definitiva para un problema vertical tan estrecho que los jugadores generalistas no pueden justificar optimizar para él. No “IA para marketing”. “IA para optimización de precios dinámicos en la cadena de suministro farmacéutica”. Especificidad sobre escala.

Diseño nativo-IA desde cero. Construís productos que solo son posibles con IA, no mejores versiones de herramientas existentes. La interfaz, el flujo de trabajo, el modelo de precios, todo diseñado en torno a lo que la IA hace bien en lugar de imitar software anterior. Redfin para bienes raíces. Figma para diseño. Qué es eso para vuestro dominio.

Lo que no funciona es “tomamos [herramienta establecida] y le añadimos IA”. Eso es una estrategia de características, no una estrategia de producto. Y en 2026, las estrategias de características os hacen competir en precio con empresas que poseen la capa del modelo.

Se acaba el tiempo en 2026

Meta adquirió Manus esta semana por aproximadamente 3.000 millones de dólares. Manus llevaba operando menos de dos años. Construyeron agentes de IA que no solo completan tareas sino que entienden contexto a través de sistemas.

Esto es a lo que os enfrentáis. No a una competencia gradual donde el mejor producto gana lentamente. A una consolidación rápida donde las empresas con recursos adquieren capacidades y las integran en plataformas que ya tienen distribución.

El mercado no está esperando a que perfeccionéis vuestra funcionalidad. Está recompensando a empresas que redefinen fundamentalmente cómo opera la IA. Claude in Excel no es una integración. Es una demostración de que la capa de aplicación que pensabais que estabais construyendo podría ser solo una vista sobre capacidades de razonamiento de otra persona.

Si estáis construyendo IA+X en 2026, vuestra pregunta no debería ser “¿Cómo hacemos que esto sea mejor?” Debería ser “¿Por qué esto no puede ser un ajuste de prompt en el próximo lanzamiento de Claude?”

Si no tenéis una buena respuesta, no tenéis un negocio. Tenéis una posición temporal en un mercado que se está consolidando más rápido de lo que podéis pivotar.

Los ganadores en IA no mejoran herramientas existentes. Redefinen qué herramientas son posibles. Y en 2026, la ventana para ser un redefinidor en lugar de un mejorador se está cerrando más rápido de lo que la mayoría de fundadores se dan cuenta.