As empresas norte-americanas estão mudando seu foco na escolha de ferramentas de IA. O AI Index de maio da Ramp mostra que a adoção do Claude da Anthropic entre empresas norte-americanas subiu para 34,4%, ligeiramente acima dos 32,3% do OpenAI ChatGPT. Esses dados são provenientes de registros de cartões corporativos e faturas de mais de 50 mil empresas norte-americanas, refletindo gastos reais e não pesquisas por questionário.
Divergência clara no crescimento em um ano
Nos últimos doze meses, a adoção empresarial do Claude aumentou cerca de quatro vezes, enquanto o ChatGPT cresceu apenas 0,3% no mesmo período. Isso significa que, no mercado de IA empresarial, a Anthropic passou de perseguidora a um dos líderes.
Os dados da Ramp também mostram que a taxa geral de adoção de IA empresarial atual é de 50,6%. A soma das taxas de adoção do Claude e do ChatGPT supera esse nível, indicando que muitas empresas não escolhem apenas um fornecedor, mas adquirem serviços de ambos os modelos simultaneamente.
A implantação de múltiplos modelos já se tornou normal
Segundo a estimativa da Ramp, cerca de 16% das empresas norte-americanas pagam tanto à Anthropic quanto à OpenAI. Em outras palavras, cerca de um terço das empresas que utilizam IA já adotaram arquiteturas multi-modelo.
Este tipo de implantação se aproxima mais dos hábitos reais de uso de software empresarial. As empresas atribuem modelos conforme as tarefas, por exemplo, utilizando um modelo para processamento de documentos, geração de código ou processos em segundo plano, e outro modelo para conteúdo criativo ou cenários voltados ao cliente.
Novos projetos tendem mais para o Claude
O artigo menciona que equipes corporativas, ao iniciar novos projetos, especialmente em cenários de desenvolvimento de software e codificação, tendem a escolher o Claude como ponto de partida padrão. Mesmo que algumas empresas ainda utilizem produtos da OpenAI em outros negócios, novos projetos estão começando a priorizar a integração com a Anthropic.
Essa mudança está relacionada às necessidades das empresas. Em comparação com demonstrações, as empresas valorizam mais a estabilidade do modelo em ambientes de produção, a capacidade de processar contextos longos e a consistência na execução de instruções. Essas capacidades determinam se o sistema de IA pode operar continuamente com pouca intervenção humana.
Foco da aquisição mudou para capacidades implementáveis
A report认为 que a aquisição de IA pelas empresas já não está mais no estágio de experimentação, mas sim focada na disponibilidade e nos custos de manutenção após a implementação do sistema. À medida que a IA entra gradualmente nos processos operacionais, a estabilidade e a previsibilidade começam a ser mais importantes do que o desempenho em demonstrações individuais.
No entanto, o economista-chefe da Ramp, Ara Kharazian, também alertou que o mercado ainda está em estágio inicial e a liderança pode continuar a mudar. Restrições de poder de mineração, problemas de confiabilidade e a pressão de custos associada à cobrança por token ainda são fatores que as equipes de aquisição corporativa precisam avaliar.
Ele sugeriu que as empresas mantenham flexibilidade na escolha de modelos, priorizando a avaliação do desempenho da plataforma com base em processos de produção reais, evitando vincular prematuramente a infraestrutura e os contratos a um único fornecedor.