Sam Altman les dijo a empleados de OpenAI, en una reunión general el viernes 27 de febrero de 2026, que la compañía estaba negociando un acuerdo con el Departamento de Guerra de Estados Unidos para desplegar sus modelos y herramientas de IA. La pieza que realmente importa no es el titular, sino el detalle operativo: OpenAI busca mantener su propio “safety stack”, es decir, controles técnicos, de política y humanos entre el modelo y el uso final, y además evitar que el cliente fuerce la anulación de negativas del modelo para tareas específicas. Fortune reportó que el contrato aún no estaba finalizado o firmado, según una fuente presente en la reunión y un resumen revisado por el medio. (https://fortune.com/2026/02/27/openai-in-talks-with-pentagon-after-anthropic-blowup/)
La negociación llega después de una ruptura pública entre el Pentágono y Anthropic. Según el mismo reporte, Anthropic se negó a remover salvaguardas en su modelo Claude que restringían vigilancia masiva doméstica y armas totalmente autónomas, frente a presiones para habilitar el uso “para todos los propósitos legales”. En paralelo, el presidente Donald Trump ordenó a las agencias federales dejar de usar la tecnología de Anthropic, con una ventana de salida de seis meses, y el secretario de Guerra, Pete Hegseth, anunció que el Departamento de Guerra designaría a Anthropic como riesgo de cadena de suministro para la seguridad nacional, ampliando el impacto más allá del gobierno. (https://fortune.com/2026/02/27/openai-in-talks-with-pentagon-after-anthropic-blowup/)
Horas después, Altman publicó en X que OpenAI había alcanzado un acuerdo con el Departamento de Guerra para desplegarse en su red clasificada, remarcando dos líneas: prohibición de vigilancia masiva doméstica y responsabilidad humana sobre el uso de la fuerza, incluyendo armas autónomas. El choque competitivo es evidente, pero mi lectura es más fría: este episodio expone cómo, en IA avanzada, las salvaguardas ya no son un gesto ético, sino una cláusula de control de producto que define quién captura el margen, quién asume el riesgo reputacional y quién queda atrapado en costos de cumplimiento.
Cuando un cliente te pide “quitar frenos”, en realidad está pidiendo control del margen
En servicios de alto riesgo —y defensa lo es por definición— el cliente no compra solo capacidad. Compra también responsabilidades, y cuando intenta mover límites de uso, está intentando reconfigurar el reparto de esas responsabilidades. En el caso de Anthropic, el conflicto descrito por Fortune se centró en la exigencia de retirar salvaguardas relacionadas con vigilancia doméstica y armas autónomas, mientras que el Pentágono insistía en disponibilidad para “propósitos legales”. La consecuencia fue doble: amenaza sobre un contrato de hasta 200 millones de dólares y, finalmente, una escalada política que ordenó la salida de Anthropic de agencias federales y una designación de riesgo de cadena de suministro. (https://fortune.com/2026/02/27/openai-in-talks-with-pentagon-after-anthropic-blowup/)
Desde arquitectura financiera, yo lo traduzco así: si un cliente logra que el proveedor apague límites del producto, el proveedor pasa de vender una herramienta a subcontratar el riesgo. Y el riesgo, tarde o temprano, se vuelve costo. Costo legal, costo de compliance, costo de seguridad interna, costo de talento, costo de primas de seguro, y costo comercial en otros segmentos. No hace falta inventar cifras: basta con entender la mecánica. En IA, el costo variable dominante es cómputo. Si encima se añade una cola de costos inciertos por usos extremos o políticamente sensibles, el margen deja de ser un número y se convierte en una apuesta.
Ahí está la relevancia del mensaje de Altman al staff: OpenAI negocia mantener un “safety stack” propio y evitar que el cliente imponga “overrides” a las negativas del modelo. Es una forma de decirle al comprador: el servicio se presta bajo condiciones técnicas que preservan el perímetro del producto. Eso protege a la empresa, pero también estabiliza la economía del contrato, porque reduce la probabilidad de que el acuerdo derive en requerimientos ad hoc, excepciones operativas y escalamiento de soporte humano que erosiona el margen.
Defensa como cliente ancla: flujo predecible a cambio de restricciones estrictas
OpenAI llega a esta mesa en un contexto en el que el sector busca monetizar modelos fundacionales que son intensivos en capital y cómputo. Cuando el producto tiene costos variables altos, la tentación típica es perseguir volumen. Pero en gobierno y defensa el volumen no se parece al consumo masivo: se parece a contratos con tickets grandes, ciclos de compra lentos y exigencias de seguridad que convierten parte del costo en fijo.
El punto decisivo del briefing de Fortune es que Altman habría especificado límites de despliegue, incluyendo que el uso sería en entornos de nube y no en sistemas “edge” como aviones o drones. Además, el acuerdo mencionado en X se enfocaría en despliegue dentro de red clasificada. (https://fortune.com/2026/02/27/openai-in-talks-with-pentagon-after-anthropic-blowup/) Ese alcance importa porque define la curva de costo. Desplegar en red clasificada no es trivial, pero delimitar el perímetro reduce combinatoria: menos integraciones extremas, menos escenarios de latencia crítica, menos necesidad de certificaciones asociadas a hardware operativo.
Desde finanzas, un “cliente ancla” de defensa puede jugar dos roles. Primero, proveer ingresos recurrentes de alta calidad, típicamente menos sensibles al ciclo económico que un segmento de consumo. Segundo, actuar como validador para ventas B2B reguladas. Pero el precio oculto es el riesgo de quedar capturado por requisitos que expanden el costo fijo: equipos dedicados, auditorías, respuesta a incidentes, y gobernanza contractual rígida.
Por eso es clave que OpenAI busque mantener su “safety stack”. Es su manera de limitar el “scope creep” y proteger su estructura de costos. Un contrato grande que crece en complejidad más rápido que en ingresos es un contrato que te hace parecer grande mientras te vuelve frágil.
El vacío que deja Anthropic no es solo comercial: es un reordenamiento de poder
Hasta este episodio, Anthropic era, según Fortune, el único gran proveedor comercial con modelos aprobados para uso del Pentágono a través de una alianza con Palantir. (https://fortune.com/2026/02/27/openai-in-talks-with-pentagon-after-anthropic-blowup/) Eso le daba una ventaja asimétrica: ser “el autorizado” en un comprador con presupuestos enormes.
La intervención política cambia la cancha. La orden presidencial de cesar el uso de Anthropic y la amenaza de designación como riesgo de cadena de suministro generan un efecto secundario: aumentan el costo de oportunidad de cualquier actor que se asocie comercialmente con Anthropic en ámbitos relacionados con defensa. No necesito especular sobre el desenlace legal; basta observar el incentivo: el comprador público intenta disciplinar al proveedor privado.
En ese contexto, OpenAI aparece como el sustituto natural, pero con una diferencia estratégica: entra al segmento con un mensaje explícito de “respeto mutuo” por principios de seguridad de IA, incluyendo prohibiciones sobre vigilancia masiva doméstica y exigencia de responsabilidad humana en el uso de la fuerza. (https://fortune.com/2026/02/27/openai-in-talks-with-pentagon-after-anthropic-blowup/) Traducido a términos de negociación, esto es construir un contrato donde la empresa conserva parte del control del producto y el cliente conserva el control de misión, pero sin convertir a la IA en un sistema sin restricciones.
Ese equilibrio tiene una lectura competitiva: si el gobierno acepta que OpenAI mantenga su capa de seguridad, entonces la “capacidad” deja de ser el único criterio. Pasa a importar quién puede ofrecer capacidad con un marco de control que el comprador pueda tolerar políticamente. En mercados regulados, esa tolerancia define el tamaño real del mercado accesible.
La matemática simple detrás del “safety stack”: proteger el margen protegiendo el perímetro
Un líder financiero no debería quedarse en el debate abstracto. La pregunta operativa es qué variable se está intentando controlar.
En un negocio de modelos de IA, el costo marginal por uso se mueve con el cómputo, y el costo de calidad se mueve con seguridad, monitoreo y soporte. Si el cliente puede exigir excepciones y anular negativas, se abren dos efectos:
1) Aumento de costo de soporte: más incidentes, más escalamiento humano, más revisiones de políticas y más auditorías internas.
2) Degradación de ventas futuras: un solo episodio puede cerrar puertas en sectores corporativos que también pagan bien y no quieren verse asociados a usos polémicos.
Desde esa lógica, mantener el “safety stack” es una forma de convertir una parte del riesgo en una regla del producto. No es altruismo; es control de variabilidad del costo. Y controlar variabilidad es, en esencia, defender margen.
El dato de los 200 millones de dólares del contrato en disputa con Anthropic también aporta una escala. (https://fortune.com/2026/02/27/openai-in-talks-with-pentagon-after-anthropic-blowup/) Un acuerdo así puede financiar infraestructura, seguridad y equipos dedicados. Pero solo es buen negocio si no se convierte en un pozo de costos crecientes por cambios de alcance. El riesgo de los contratos gubernamentales no es que paguen poco; es que paguen bien mientras te exigen operar como si tu estructura fuera la de un contratista de defensa tradicional.
El movimiento de OpenAI sugiere aprendizaje: negociar desde el inicio el perímetro de despliegue, el control de salvaguardas y la no obligación de anular negativas. Ese “no” escrito en contrato es el equivalente financiero a fijar límites al costo variable y al costo reputacional.
La dirección es clara: ganar el contrato sin vender el volante del producto
Este episodio deja una señal útil para cualquier CEO o CFO que venda tecnología de misión crítica a grandes compradores institucionales. La negociación no se define solo en precio y volumen, sino en quién controla el sistema en operación.
Anthropic, según el reporte, defendió líneas rojas y ahora enfrenta un proceso de salida federal y una posible designación de riesgo de cadena de suministro, que además anunció que desafiará en tribunales. (https://fortune.com/2026/02/27/openai-in-talks-with-pentagon-after-anthropic-blowup/) OpenAI, por su parte, se posiciona para capturar el espacio vacante, pero intentando conservar controles propios y limitar despliegue a contextos donde la complejidad operativa sea manejable.
Financieramente, la lección es concreta. Un contrato grande solo fortalece a la empresa si viene con límites que preserven el margen y reduzcan la varianza del costo. El acuerdo ideal no es el que más titulares produce, sino el que define el perímetro de uso, evita excepciones y convierte el riesgo en reglas operativas. Al final, la empresa que mantiene el control es la que puede financiarse con ingresos reales y repetibles, porque el dinero del cliente sigue siendo la única validación que asegura la supervivencia y el control de la empresa.
