La palantirización de todo

En los pitch decks de startups ha surgido una nueva aspiración: “Somos como Palantir, pero para X”.

Los fundadores hablan de integrar ingenieros desplegados en campo (FDE) con los clientes, crear flujos de trabajo profundamente personalizados y operar más como una unidad de fuerzas especiales que como una empresa de software convencional. Las ofertas de empleo para “ingenieros desplegados en campo” han aumentado cientos de veces este año a medida que las empresas adoptan el modelo que Palantir introdujo a comienzos de la década de 2010.

Es comprensible que esto resulte atractivo. Las grandes empresas se ven desbordadas ante la decisión de qué productos tecnológicos adquirir; todo se presenta como IA y nunca ha sido más difícil distinguir lo relevante de lo accesorio. La propuesta de Palantir —desplegar un equipo reducido en un entorno complejo, conectar sistemas aislados y entregar una plataforma personalizada en cuestión de meses— resulta convincente. Para una startup que busca sus primeros acuerdos de siete cifras, “enviaremos ingenieros a tu organización para que esto funcione” es una promesa potente.

Sin embargo, dudo que la “palantirización” sea escalable como manual universal. Palantir es una “categoría única” (solo hay que ver su cotización), y la mayoría de empresas que imitan su estética acaban convertidas en negocios de servicios costosos con valoración de software y sin ventajas competitivas acumulativas. Recuerda a la moda de los años 2010, cuando todas las startups se presentaban como “plataforma”, aunque muy pocas lo eran realmente por la dificultad de construirlas.

Este artículo busca separar lo realmente transferible del modelo Palantir de lo idiosincrático y ofrecer un enfoque más pragmático para fundadores que quieren combinar software empresarial con una entrega de alto valor.

Qué significa realmente la “palantirización”

La “palantirización” se ha convertido en sinónimo de varios conceptos relacionados:

Ingeniería desplegada en campo e integrada

Los ingenieros desplegados en campo (“Deltas” y “Echoes” según la jerga interna de Palantir) trabajan dentro de la organización del cliente (a menudo durante meses) para comprender el contexto, conectar sistemas y desarrollar flujos de trabajo personalizados sobre Foundry (o Gotham en entornos de máxima seguridad). Al tener precios de tarifa fija, no existen “SKU” tradicionales. Los ingenieros asumen la responsabilidad de construir y mantener esas capacidades.

Plataforma altamente estructurada e integrada

En esencia, los productos de Palantir no son un conjunto de componentes sueltos. Son plataformas estructuradas para integración de datos, gobernanza y análisis operacional, más parecidas a un sistema operativo para los datos de una organización. El objetivo es transformar datos fragmentados en decisiones en tiempo real y con alto nivel de confianza.

GTM de alto contacto y dirigido a grandes cuentas

La “palantirización” también define un estilo de comercialización: ciclos de venta largos y de alto contacto en entornos críticos (defensa, policía, inteligencia). La complejidad regulatoria y la magnitud de los intereses en el sector son características inherentes.

Resultados, no licencias

Los ingresos se generan mediante contratos plurianuales alineados a resultados, donde software, servicios y optimización continua se combinan. Los acuerdos pueden alcanzar decenas de millones de dólares al año.

Un análisis reciente sobre Palantir la definió como una “categoría única” porque sobresale en: (a) construir plataformas integradas de producto, (b) integrar ingenieros de élite en operaciones de clientes y (c) demostrar su eficacia en entornos gubernamentales y de defensa críticos. La mayoría de empresas logran uno, quizá dos de estos aspectos, pero no los tres a la vez.

Sin embargo, en 2025 todos quieren aprovechar el prestigio de este modelo.

Por qué todos quieren copiar Palantir ahora

Actualmente confluyen tres grandes tendencias:

1. La IA empresarial tiene un problema de producción.

Una gran parte de los proyectos de IA siguen estancados antes de llegar a entornos productivos, muchas veces por datos desordenados, problemas de integración y falta de liderazgo interno. Aunque la demanda de compra sigue siendo frenética (con presión real desde consejos y alta dirección para “adoptar IA”), la implementación y el retorno de inversión requieren mucha asistencia personalizada.

2. Los ingenieros desplegados en campo parecen el puente perdido.

Los datos y las noticias sobre ofertas de empleo muestran que los puestos FDE están creciendo de forma explosiva — entre un 800 y 1000 % este año, según la fuente — mientras las startups de IA integran ingenieros para lograr implementaciones exitosas.

3. El crecimiento rápido se ha convertido en la norma (y es más fácil crecer rápido con acuerdos de siete cifras que de cinco)

Si poner ingenieros en aviones es lo que se necesita para cerrar un acuerdo de más de 1 millón de dólares con una empresa Fortune 500 o una entidad gubernamental, muchas empresas en fase inicial preferirán sacrificar margen bruto por impulso. Los inversores también están cada vez más cómodos con márgenes brutos subóptimos, ya que las experiencias novedosas de IA requieren mucha inferencia. La apuesta es que se ganará la confianza de los líderes del cliente para entregar resultados y ajustar el precio en consecuencia.

Así, el relato se convierte en: “Haremos lo que hizo Palantir. Enviaremos un pequeño equipo de élite, construiremos algo extraordinario y lo convertiremos en una plataforma con el tiempo”.

Ese planteamiento puede funcionar en circunstancias muy específicas. Pero existen limitaciones importantes que los fundadores suelen pasar por alto.

Dónde falla la analogía

Intentar vender resultados desde el primer día

El producto estrella de Palantir, Foundry, combina cientos de microservicios orientados a resultados. Estos servicios representan enfoques productizados y estructurados para problemas comunes en cada sector. Tras conocer a cientos de fundadores de aplicaciones de IA en los últimos dos años, puedo decir dónde falla la analogía en sus propuestas: las startups prometen objetivos elevados basados en resultados, mientras que Palantir desarrolló microservicios intencionados que son la base de sus capacidades principales. Esto es lo que distingue a Palantir de las consultoras tradicionales (y contribuye a que cotice a 77 veces los ingresos previstos para el próximo año).

Palantir Gotham es una plataforma de defensa e inteligencia que ayuda a agencias militares, de inteligencia y policiales a integrar y analizar datos dispersos para planificación de misiones e investigaciones.

Palantir Apollo es una plataforma de despliegue y gestión de software que entrega de manera autónoma y segura actualizaciones y nuevas funciones a cualquier entorno, incluidas nubes múltiples, instalaciones locales y sistemas desconectados.

Palantir Foundry es una plataforma de operaciones de datos multisectorial que integra datos, modelos y análisis para impulsar la toma de decisiones operativas en toda la empresa.

Palantir Ontology es el modelo digital dinámico y accionable de las entidades, relaciones y lógica reales de una organización, que impulsa aplicaciones y decisiones dentro de Foundry.

Palantir AIP (Artificial Intelligence Platform) conecta modelos de IA, como LLM, con los datos y operaciones de una organización mediante Ontology para crear flujos de trabajo y agentes listos para producción basados en IA.

Según el reciente informe Everest: “Los contratos de Palantir empiezan siendo pequeños. El primer acuerdo puede cubrir un breve bootcamp y licencias limitadas. Si se demuestra valor, se añaden nuevos casos de uso, flujos de trabajo y dominios de datos. Con el tiempo, la mezcla de ingresos se inclina hacia la suscripción de software en lugar de servicios. A diferencia de las consultoras, los servicios son un medio para impulsar la adopción del producto, no la fuente principal de ingresos. A diferencia de la mayoría de proveedores de software, Palantir está dispuesto a financiar tiempo de ingeniería propio para captar un cliente relevante”.

Por un lado, las empresas de aplicaciones de IA que veo hoy suelen pasar directamente a contratos de siete cifras. Pero por otro, esto se debe a que están en modo de personalización total: abordan los problemas que plantean sus primeros clientes y esperan encontrar patrones sobre los que construir capacidades centrales o “SKU” más adelante.

No todos los problemas son “de nivel Palantir”

Las primeras implementaciones de Palantir se dieron en sectores donde la alternativa era “nada funciona”: contraterrorismo, detección de fraude, logística militar, operaciones sanitarias críticas. El valor de resolver el problema se medía en miles de millones de dólares, vidas humanas salvadas o resultados geopolíticos, no en eficiencia incremental.

Si vendes a una empresa SaaS de tamaño medio para optimizar procesos de ventas en un 8 %, no puedes permitirte el mismo nivel de personalización. El retorno de inversión no justifica meses de ingeniería in situ.

La mayoría de clientes no quiere ser tu laboratorio de I+D para siempre

Los clientes de Palantir aceptan coevolucionar el producto con ellos; toleran mucho porque las apuestas son altas y las alternativas, escasas.

La mayoría de empresas, especialmente fuera de defensa y sectores regulados, no quiere sentirse como un proyecto de consultoría interminable. Buscan implementaciones predecibles, interoperabilidad con sus herramientas y rapidez en la obtención de valor.

La densidad de talento y la cultura no se pueden generalizar

Palantir lleva más de una década reclutando y formando ingenieros generalistas de alto nivel, capaces de escribir código de producción, navegar burocracias y dialogar con coroneles, CIO y reguladores. La rotación en ese puesto ha generado toda una “mafia Palantir” de fundadores y operadores. Muchos de ellos son “unicornios”: altamente técnicos y muy eficaces con los clientes.

La mayoría de startups no puede asumir que contratará a cientos de personas con ese perfil. En la práctica, “formaremos un equipo FDE al estilo Palantir” suele derivar en:

• Ingenieros de preventa rebautizados como “FDE”
• Generalistas junior encargados de producto, implementación y gestión de cuentas a la vez
• Equipos directivos que nunca han visto una implementación de Palantir, pero les atrae la idea

Por supuesto, existe una gran cantidad de talento disponible y la capacidad de crear código se está democratizando para empleados no técnicos con herramientas como Cursor, de nuestro portfolio. Pero para replicar el modelo Palantir a escala se requiere una combinación excepcionalmente rara de talento técnico y empresarial, y realmente ayuda haber estado allí, ya que es una empresa única. Pero ese “n” es limitado.

La trampa de los servicios es real

Palantir funciona porque hay una plataforma real detrás del trabajo personalizado. Los observadores más atentos señalan que si solo se copia la parte de los ingenieros integrados, se termina con miles de implementaciones personalizadas imposibles de mantener o actualizar. Incluso si las herramientas de IA permiten lograr márgenes brutos de software en este modelo, quienes se enfocan en el despliegue sin una base sólida de producto pueden fracasar en generar retornos crecientes y ventajas duraderas. El inversor poco exigente puede ver un crecimiento acelerado de 0 a 10 millones de dólares en contratos con grandes empresas y querer participar. Pero la pregunta que sigo haciendo es: ¿qué ocurre cuando decenas (o incluso cientos) de estas startups de 10 millones de dólares empiezan a competir con el mismo discurso?

En ese momento, ya no eres “Palantir para X”. Eres “Accenture para X” con una interfaz más atractiva.

Lo que Palantir hizo realmente diferente

Si eliminamos la mitología, hay algunos elementos que merece la pena estudiar:

1. Plataforma primero, no proyectos primero

Los equipos desplegados de Palantir trabajan sobre un conjunto reducido de elementos reutilizables (modelos de datos, controles de acceso, motores de flujo de trabajo, componentes de visualización) en vez de desarrollar sistemas completamente personalizados para cada cliente.

2. Estructurados respecto a cómo debe hacerse el trabajo

La empresa no solo automatiza procesos existentes; a menudo impulsa a los clientes a nuevas formas de trabajar, con el software reflejando esas posiciones. Es una valentía poco común en un proveedor y permite la reutilización.

3. Horizonte temporal y capital prolongados

Ser como Palantir requirió largos periodos de sentimiento negativo, controversias políticas y una monetización poco clara a corto plazo mientras la plataforma y la comercialización maduraban.

4. Un mix de mercado muy específico

El posicionamiento inicial en inteligencia y defensa fue una característica: alta disposición a pagar, elevados costes de cambio, grandes intereses y pocos clientes de tamaño muy grande. Además, el sector contaba con incumbentes anticuados que apenas competían por el negocio en décadas.

En definitiva, Palantir no es solo “empresa de software + consultoría”. Es “empresa de software + consultoría + proyecto político + capital extremadamente paciente”.

No es algo que se pueda añadir casualmente a un producto SaaS vertical y esperar que se generalice.

Un marco más realista: ¿Cuándo tiene sentido la “palantirización”?

En vez de preguntar “¿Cómo ser como Palantir?”, es más útil plantear una serie de preguntas clave:

1. Criticidad del problema

• ¿Este problema es crítico (vidas, seguridad nacional, miles de millones de dólares) o accesorio (10–20 % de eficiencia)?
• A mayor relevancia, más justificable es el modelo de despliegue en campo.

2. Concentración de clientes

• ¿Vendes a decenas de grandes clientes o a miles de pequeños?
• La ingeniería integrada escala mucho mejor con una base concentrada y de alto valor.

3. Fragmentación del dominio

• ¿Los clientes comparten flujos de trabajo y herramientas similares, o cada implementación es diferente?
• Si cada cliente es único, es difícil construir una plataforma consistente. Cierta homogeneidad facilita el proceso.

4. Regulación y gravedad de los datos

• ¿Operas en sectores muy regulados con grandes problemas de integración de datos (defensa, sanidad, delitos financieros, infraestructura crítica)?
• Ahí es donde el trabajo de integración al estilo Palantir aporta valor real.

Si tu negocio está en la esquina inferior izquierda de estas dimensiones (baja criticidad, clientes fragmentados, integración sencilla), la “palantirización” completa es casi seguro el modelo equivocado. Esas circunstancias son ideales para un enfoque más ascendente y PLG.

Qué merece la pena copiar

Pese a mi escepticismo sobre que todas las empresas en fase inicial puedan desplegar con éxito el modelo Palantir, hay elementos del manual que conviene considerar.

1. Considera el despliegue en campo como andamiaje, no como el edificio

Puede ser totalmente acertado:

• Integrar ingenieros junto a los primeros socios de diseño
• Hacer lo necesario para que los primeros 3–5 clientes lleguen a producción
• Usar esos acuerdos para poner a prueba tus elementos y abstracciones

Pero esto requiere restricciones explícitas:

• Despliegues con límite temporal (por ejemplo, “sprint de 90 días hasta producción”)
• Ratios claros (por ejemplo, máximo de ingenieros por cada millón de dólares de ARR en una cuenta)
• Objetivo de reciclar código personalizado en configuraciones o plantillas reutilizables cada trimestre

De lo contrario, “productizaremos después” se convierte en “nunca llegamos a hacerlo”.

2. Construye sobre elementos sólidos, no flujos personalizados

La verdadera lección de Palantir es sobre arquitectura de producto:

• Modelo de datos y capa de permisos unificada
• Motor de flujos de trabajo y elementos de interfaz comunes
• Configuración sobre código siempre que sea posible

Los equipos desplegados deben dedicar su tiempo a seleccionar y validar los elementos a ensamblar, no a crear nuevos para cada cliente. Deja la creación de elementos nuevos a los ingenieros.

3. Haz que los FDE formen parte del producto, no solo de la entrega

En el mundo Palantir, los ingenieros desplegados participan activamente en el descubrimiento y la iteración de producto, no solo en la implementación. Los equipos de producto y plataforma se nutren de lo que aprenden los FDE en primera línea.

Si los FDE están en una unidad separada de “servicios profesionales”, se pierde ese ciclo de retroalimentación y se deriva hacia un negocio puro de servicios.

4. Sé honesto sobre tu estructura de márgenes

Si tu propuesta presume de márgenes brutos de software superiores al 80 % y retención neta de ingresos del 150 %, pero tu modelo comercial requiere proyectos largos en sitio, sé transparente —al menos internamente— sobre los compromisos.

Para algunas categorías, un modelo estructuralmente de menor margen y mayor valor por contrato es totalmente racional. El problema es fingir que eres SaaS cuando en realidad eres servicios con plataforma. Los inversores buscan maximizar el beneficio bruto, y una forma de lograrlo es mediante contratos mucho mayores y mayores costes directos.

Cómo pondría a prueba una startup “palantirizada”

Cuando conozco a un fundador que dice “somos como Palantir para X”, las preguntas en mi libreta son más o menos estas:

1. Muéstrame el límite estructurado de la plataforma.

¿Dónde termina el producto compartido y empieza el código específico del cliente? ¿Con qué rapidez evoluciona ese límite?

2. Explícame la cronología de una implementación.

¿Cuántos meses de ingeniería pasan desde la firma del contrato hasta el primer uso en producción? ¿Qué debe ser personalizado?

3. ¿Cómo es el margen en el tercer año con un cliente consolidado?

¿El esfuerzo de despliegue en campo disminuye significativamente con el tiempo? Si no, ¿por qué?

4. ¿Qué falla si firmas 50 clientes el próximo año?

¿Contratación? ¿Onboarding? ¿Producto? ¿Soporte? Quiero ver dónde se rompe el modelo.

5. ¿Cómo decides no personalizar?

La capacidad de decir “no” al trabajo personalizado suele ser lo que diferencia a una empresa de producto de una de servicios con una buena demo.

Si esas respuestas son claras, basadas en implementaciones reales y coherentes a nivel arquitectónico, entonces cierto grado de despliegue en campo al estilo Palantir puede ser una ventaja genuina.

Si las respuestas son vagas o si queda claro que cada acuerdo ha sido completamente único, es muy difícil justificar la repetibilidad o el potencial de escalabilidad real.

Conclusión

El éxito de Palantir ha generado una poderosa aura que domina el espíritu emprendedor respaldado por fondos de capital riesgo: pequeños equipos de ingenieros de élite que aterrizan en entornos complejos, conectan datos caóticos y entregan sistemas que transforman la toma de decisiones de las organizaciones.

Es tentador pensar que toda startup de IA o datos debería parecerse a esto. Pero para la mayoría de categorías, la “palantirización” total es una fantasía arriesgada:

• Los problemas no son lo suficientemente críticos
• Los clientes están demasiado fragmentados
• El modelo de talento no escala
• La economía se convierte silenciosamente en servicios

La pregunta útil para los fundadores no es “¿Cómo ser Palantir?” sino:

“¿Cuál es el mínimo de despliegue en campo al estilo Palantir que necesitamos para cerrar la brecha de adopción de IA en nuestro sector y cuán rápido podemos convertirlo en un verdadero negocio de plataforma?”

Si aciertas en eso, puedes aprovechar las partes del manual que importan, sin heredar las que te perjudicarán.

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