¿Está ocurriendo la «Palantirización de todo»? Un socio de a16z advierte: la mayoría de las startups temen caer en la trampa de consultores de alto costo

En el último año, cada vez más startups de IA presentan en sus presentaciones de recaudación de fondos declaraciones similares: «Somos Palantir para X». Este tipo de empresas se centran en enviar ingenieros directamente a las organizaciones de los clientes, personalizando profundamente los procesos, y prometen entregar sistemas utilizables rápidamente en entornos empresariales altamente complejos. La cantidad de vacantes para ingenieros de despliegue en primera línea (FDE () se multiplicará por varias veces en 2025, lo que indica que este modelo está siendo ampliamente copiado.

Sin embargo, Marc Andrusko, socio de inversión en aplicaciones de IA en a16z, señala que esta tendencia de «Palantirización» para la mayoría de las startups es más una vía de alto riesgo que una solución escalable y generalizada.

¿Por qué empresas y startups quieren copiar a Palantir?

Tras la entrada de la IA en la fase de implementación empresarial, los problemas prácticos comienzan a surgir. Primero, los proyectos de IA en las empresas suelen quedar atascados en la fase de prueba de concepto (PoC). Datos dispersos, sistemas antiguos y responsabilidades internas poco claras hacen que muchos proyectos de IA permanezcan en PoC. Los consejos de administración y altos ejecutivos exigen comprar IA, pero los casos que realmente llegan a producción siguen siendo limitados.

En segundo lugar, los FDE son vistos como un papel clave para llenar la brecha en la implementación. Incluir ingenieros directamente en las organizaciones de los clientes se considera una forma rápida de entender el contexto del negocio, integrar sistemas y entregar resultados, convirtiéndose en un elemento crucial para que las startups de IA aseguren contratos de siete cifras.

En tercer lugar, los contratos de alto valor unitario son más fáciles de convertir en curvas de crecimiento que los modelos PLG (Product-Led Growth). En el entorno actual de capital, obtener clientes grandes con bajos márgenes de ganancia a cambio de millones de dólares en ingresos anuales resulta muy atractivo tanto para startups en etapa temprana como para inversores.

Lo que realmente es difícil de copiar de Palantir

Marc Andrusko enfatiza que el mercado suele solo ver la apariencia de Palantir, pero ignora sus premisas estructurales.

Palantir no es una plataforma orientada a proyectos, sino una plataforma prioritaria

El núcleo de Palantir Technologies no es crear sistemas personalizados para los clientes, sino construir capacidades fundamentales altamente reutilizables: desde integración de datos, control de permisos, motores de flujo de trabajo hasta ontologías. Los ingenieros en primera línea solo se encargan de «ensamblar» estos componentes básicos, no de reescribir sistemas para cada cliente.

El problema en sí debe tener una importancia del nivel de Palantir

Las áreas en las que Palantir ha trabajado en sus primeros años incluyen antiterrorismo, logística militar, delitos financieros y decisiones médicas de alto riesgo. El ROI de estos problemas no es solo una mejora del 10% en eficiencia, sino que está relacionado con vidas, seguridad o pérdidas de miles de millones de dólares. La mayoría de los escenarios SaaS comerciales no pueden soportar costos de despliegue de alto contacto en la misma medida.

La densidad de talento y la cultura son difíciles de escalar

Palantir ha cultivado a largo plazo un grupo de ingenieros capaces de escribir código en producción, entender la política organizacional y dialogar con generales o reguladores. Andrusko afirma que, en realidad, la mayoría de las startups que llaman a sus ingenieros FDE solo han cambiado el nombre a ingenieros de preventa o los han obligado a desempeñar múltiples roles en producto, entrega y atención al cliente.

La trampa del servicio es una realidad

Si solo se copia la parte de enviar personal a las instalaciones, sin una plataforma que evolucione de forma sostenible, las startups acabarán siendo «Accenture con una interfaz bonita», pero aún así serán valoradas por el mercado con múltiplos de SaaS.

La advertencia central de a16z: no es que no se pueda aprender, sino que no se debe copiar todo

Marc Andrusko cree que la «Palantirización» no es completamente errónea, pero debe ser estrictamente limitada. Propone varios umbrales de evaluación para que los fundadores puedan autoevaluarse:

¿El problema es de alta criticidad? (seguridad nacional, vidas, fondos millonarios)

¿El cliente está muy concentrado y el ACV (valor de ciclo de vida del cliente) es extremadamente alto?

¿Existen suficientes similitudes en la implementación que puedan formar una plataforma?

¿Se trata de una industria altamente regulada con puntos críticos de integración de datos?

Si la mayoría de las respuestas son negativas, adoptar completamente el modelo Palantir casi seguramente conducirá a una estructura comercial no escalable.

Las tres cosas que realmente vale la pena aprender de Palantir

a16z considera que las startups aún pueden adoptar selectivamente la metodología de Palantir:

Ver la implementación en primera línea como un andamio, no como el núcleo

Establecer claramente un plazo (por ejemplo, 90 días para poner en marcha), límites de personal y ritmo para recuperar los resultados personalizados.

Invertir en la infraestructura básica, no en procesos infinitos y personalizados

Unificar modelos de datos, sistemas de permisos y flujos de trabajo, para que el despliegue sea una cuestión de ensamblaje, no de reescritura.

Permitir que FDE retroalimente directamente en el diseño del producto

Si los ingenieros en primera línea están aislados en un «departamento de servicios profesionales», la plataforma nunca podrá desarrollarse.

Marc Andrusko concluye que el éxito de Palantir proviene de una combinación rara: ingeniería de plataformas, capital a largo plazo, paciencia política y regulatoria, y un mercado extremadamente crítico.

Para la mayoría de las startups de IA, la verdadera pregunta no es: «¿Cómo podemos convertirnos en Palantir?», sino: «¿Cuál es la cantidad mínima de ‘despliegue en primera línea’ que necesitamos en nuestra industria para superar la brecha de implementación de IA y convertirnos rápidamente en una plataforma replicable?»

¿Este artículo «万物 Palantir 化» 正在發生？a16z 合夥人警告：多數新創恐誤入高價顧問陷阱 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。