Este artículo continúa la serie dedicada a Palantir. Artículo anterior: Palantir (II).
Seguridad vs. Libertad
Karp considera que no tiene por qué existir un sacrificio estructural de libertades civiles para lograr seguridad. Para él, la verdadera contradicción aparece solo cuando se recurre a técnicas de vigilancia indiscriminada y opaca.
Su modelo se apoya en tres ideas clave:
1. El problema no es tener datos, sino cómo se usan
Se da por sentado que los gobiernos manejan enormes volúmenes de información, muchas veces equiparables a los que tienen aseguradoras, bancos o grandes tecnológicas. La pregunta no es "¿tienen datos sobre mí?", sino:
- ¿Tienen derecho legal a usar esos datos para este caso concreto?
- ¿Se están moviendo datos de un contexto a otro sin autorización (por ejemplo, de un propósito de ciberdefensa a un caso penal)?
Ve la privacidad como control de uso, más que como minimización absoluta de recolección.
2. Etiquetar todo: trazabilidad contra el abuso
Cada dato lleva asociado su origen y su régimen uso. Imaginemos:
- El gobierno avisa a una empresa de que sus servidores han sido comprometidos y es necesario hacer una copia de sus sistemas para protegerlos.
- La empresa teme que esa copia termine usándose algún día como prueba en su contra en un proceso judicial.
En el mundo ideal de Palantir, esa copia quedaría etiquetada como tal, y cualquier intento posterior de usarla en otro contexto sería detectable. Un fiscal podría querer hacerlo, pero la defensa tendría argumentos claros para impugnarlo: el propio sistema mostraría de dónde salieron esos datos y con qué condiciones.
La tecnología no evita por sí sola la tentación del abuso, pero lo deja marcado y, en teoría, más fácil de denunciar.
"Caminamos ya con dispositivos de vigilancia en el bolsillo, y las empresas monitorizan todo para vendernos cereales, no para desenmascarar nuestras vidas privadas".
3. Vigilar a los vigilantes
La misma infraestructura que permite seguir la pista a terroristas o hackers puede utilizarse para supervisar a los propios analistas del Estado. En su diseño, deberían poder acceder a esos registros:
- tribunales,
- parlamentos,
- abogados defensores en procesos concretos.
Poder, dependencia, libertad, privacidad
La controversia alrededor de Palantir es obvia, su software se usa para:
- inteligencia (CIA, FBI, operaciones especiales),
- control migratorio (Homeland Security, ICE),
- operaciones militares (Maven, Ucrania, Israel),
- y policía y seguridad interna (EE.UU, Europa).
1. El simple hecho de poder verlo casi todo
Como con la mística esfera de Tolkien, al mirar en su interior, al explorar el conocimiento, también permites que la otra parte te vea, potencialmente observando tus conocimientos mejor guardados, exponiéndote al riesgo de la manipulación y la dependencia. Aunque cada consulta quede registrada y auditada, el mero hecho de que un número relativamente pequeño de analistas pueda reconstruir redes detalladísimas de datos, supondría llegar a conocerte mejor que a ti mismo. Incluso si el uso de los datos es legítimo, saber que "podrían" ver tu vida con ese nivel de detalle supone implícitamente un efecto disuasorio.
2. Normalizar la recolección masiva
Se da por hecho que la acumulación de datos es inevitable y se centra en regular el uso. No se cuestiona si ciertas formas de recolección deberían estar prohibidas. Se simplifica todo en "¿Cómo hacemos más limpio lo que ya hemos decidido que vamos a hacer?".
A pesar de ofrecerse garantías técnicas, qué se considera abuso, qué se considera legítima aplicación de la ley, queda subordinado a la interpretación de Palantir y del Estado cliente.
3. Confiar en la buena fe institucional
Todo el esquema de auditorías y etiquetas funciona bajo el supuesto de que las agencias usarán ética y sistemáticamente este tipo de herramientas, que no crearán canales paralelos menos controlados y que los órganos de supervisión tendrán acceso real a los registros y voluntad de actuar.
4. Desplazar la política al diseño
Al presentar la tensión libertad/seguridad como un problema de arquitectura, se tratan como detalles técnicos decisiones que podrían ser profundamente políticas:
- qué se etiqueta y qué no,
- quién define los predicados legítimos,
- qué excepciones se permiten "por razones de seguridad nacional",
- cómo se actualizan las reglas cuando cambian los gobiernos o las leyes.
Todo eso se resuelve a nivel de diseño de producto y acuerdos entre empresas y agencias, no necesariamente en debates públicos.
Productos
En la web oficial de Palantir pueden verse principalmente 5 productos ofrecidos por Palantir.
Palantir Gotham
Defensa, inteligencia y seguridad: DoD, CIA, NSA, OTAN, policía...
Plataforma de software empresarial pensada para integrar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos con el objetivo de ayudar a tomar decisiones operativas en entornos "sensibles". Se comercializa como un "sistema operativo" desarrollado para agencias gubernamentales, defensa e inteligencia. Permite fusionar datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes, visualizarlos y descubrir patrones o relaciones clave en tiempo real.
La plataforma está orientada especialmente a misiones críticas como investigaciones, planificación de operaciones y respuesta a incidentes: proporciona búsqueda avanzada, análisis de redes y capacidades de visualización (por ejemplo, mapas geoespaciales o gráficos de relaciones).
Palantir Foundry
Sector privado e infraestructuras críticas: banca, energía, farmacéuticas, manufactura, logística, hospitales...
Plataforma central de datos empresariales de Palantir diseñada para unir datos dispares, transformarlos y hacerlos útiles para la operación y la toma de decisiones en toda la organización, tanto para equipos técnicos como no técnicos.
Foundry puede verse como la versión de Gotham pensada para empresas. Herramientas para ingesta y modelado de datos y soporte para analítica y aplicaciones internas. Gotham está más enfocada en misiones operativas críticas y análisis en tiempo real en entornos de seguridad o defensa.
Palantir AIP
Basado en la intuición de que los LLMs van a ser commodities. Palantir considera que el valor estará en la orquestación, la integración con datos reales, procesos y seguridad.
AIP conecta modelos con datos y procesos reales de una organización, de forma que la IA no se queda en un "chat", sino que puede asistir y automatizar trabajo operativo con control y trazabilidad.
Palantir Ontology
Capa semántica que conecta datos con el negocio: activos, procesos, eventos, personas, reglas y relaciones.
Ontología (ontology) se refiere al estudio de qué cosas existen y cómo se relacionan entre sí. Del griego: ontos = “ser” o “lo que existe”, logos = “estudio” o “tratado”.
Es el modelo que traduce los datos técnicos (tablas, pipelines, sistemas externos) a objetos y relaciones que reflejan cómo funciona realmente la organización. En lugar de trabajar solo con datasets, los usuarios trabajan con conceptos como "pedido", "máquina", "paciente" o "envío", vinculados entre sí.
Esta capa permite que analistas, desarrolladores y equipos operativos hablen el mismo lenguaje y construyan aplicaciones, automatizaciones y casos de uso directamente sobre la estructura del negocio. Además, sirve como base para AIP, ya que los agentes pueden razonar y actuar sobre objetos reales en vez de limitarse a generar texto.
Palantir Apollo
Infraestructura y despliegue continuo: llevar el software a cualquier entorno con control, seguridad y actualizaciones constantes.
Apollo es la plataforma que permite desplegar y operar los productos de Palantir (Gotham, Foundry, AIP) en entornos muy diversos: nube pública, nubes privadas, on-premise o incluso redes aisladas y clasificadas.
Gestiona actualizaciones continuas, monitorización, configuración y coordinación de múltiples instancias sin interrumpir operaciones críticas. En la práctica, actúa como la capa que garantiza que todo el sistema funcione de forma segura, resiliente y sincronizada, incluso en organizaciones con requisitos extremos de cumplimiento y seguridad.
En conjunto, Palantir ofrece un stack de herramientas relacionadas: plataformas para integrar y operar datos (Gotham y Foundry), capa semántica que conecta esos datos con el negocio (Ontology), inteligencia artificial aplicada a procesos reales (AIP) y una infraestructura que permite desplegar todo de forma segura en cualquier entorno (Apollo).
Para utilizar sus servicios, a diferencia de un proveedor de software tradicional, Palantir despliega equipos técnicos (Forward Deployed Engineers), que se integran con la organización cliente para entender sus procesos, datos y problemas reales. No solo configuran la plataforma, sino que construyen casos de uso concretos y los llevan a producción.
Este enfoque permite adaptar las herramientas a contextos muy específicos, convirtiendo a Palantir en un socio tecnológico a largo plazo, más que un simple proveedor de software.
Modelar el futuro: el monopolio natural del conocimiento
Relacionando el artículo sobre moats y monopolios naturales, con Palantir, la pregunta no es si puede analizar datos mejor que otros, sino qué pasaría si Palantir pudiera establecer relaciones y patrones entre todos los datos del mundo.
No es tanto ser el dueño de los datos, sino conseguir acceso a suficientes datos como para extraer todas las relaciones relevantes antes que el resto. No necesitas tener "la base de datos del mundo". Necesitas pasar por ella, absorber sus patrones y convertirlos en modelo.
Se convierte así en una dinámica de winner-takes-all. Cuantos más datos procesas, más variables detectas. Cuantas más variables detectas, más precisos son tus modelos. Y cuanto más precisos son tus modelos, más clientes y más datos atraes. El ciclo se cierra y se refuerza.
Pensemos en la predicción climática. Los modelos actuales fallan no porque sean rudimentarios, sino porque existen parámetros que no se observan o que se miden con baja resolución: microcorrientes, variaciones locales, efectos acumulativos difíciles de capturar. Siempre hay ruido y variables ocultas.
Ahora imaginemos que no las hubiera. Que conociéramos todas las variables que influyen en el sistema, incluidas las que hoy no observamos y absolutamente todos los patrones y relaciones entre ellas. El clima dejaría de ser incierto para convertirse en un sistema perfectamente modelable. No hablaríamos de "probabilidad de lluvia", sino de trayectorias determinadas.
Extiende esa lógica a mercados, cadenas de suministro, flujos migratorios, conflictos, comportamiento colectivo. Si conoces todas las variables, incluidas las ocultas, y entiendes sus interacciones, no solo puedes anticipar escenarios, puedes intervenir en puntos concretos para manipular el resultado.
Un modelo suficientemente bueno no solo podría describir el futuro, sino definirlo.. Si bien es cierto que si todo el mundo es capaz de predecir el futuro, este dejaría de ser predecible, generando una paradoja en la que o unos pocos lo predicen, o nadie.
Con todo, en la práctica Palantir no logró ser rentable hasta el cuarto trimestre de 2022, tras aproximadamente 20 años en pérdidas.
Con un beneficio neto de 209 millones de dólares en 2023, 462 en 2024 y 1.625 en 2025, el crecimiento es extraordinario. Aun así, a pesar de contar con una sólida situación financiera, con su nivel de ingresos actual no justifica su exuberante valoración a la fecha (4 marzo 2026), cercana de 150$ por acción. Utilizando sus resultados de 2025, la compañía cotizaría a ratios muy elevados, con un PER cercano a 240 y enterprise value / flujo de caja operativo de 181.
Si su precio se mantuviera estable alrededor de 150$ por acción. Incluso asumiendo un PER de 40, la empresa debería o bien desplomarse a los 25$ por acción, o alcanzar los 9.700 millones de beneficio neto, un 500% superior a la cifra de 2025, que con un margen del 35% aproximadamente, implicaría unos ingresos de 28.000 millones.
Otra cuestión relevante es dónde terminará estabilizándose su margen neto. Para nuestros cálculos hemos asumido un 35%, aunque en 2023 y 2024 se situó en el 9% y el 16%, respectivamente. En el sector del software empresarial los márgenes pueden expandirse a escala, pero rara vez se mantienen de forma sostenida muy por encima del 30%. Por ejemplo, compañías consolidadas como Microsoft generan márgenes operativos en torno al 40% sobre cifras cercanas a los 300.000 millones de dólares de ingresos anuales, mientras que Oracle mantiene márgenes operativos cercanos al 30% con más de 50.000 millones de ingresos anuales. En negocios con mayor componente de servicios, como Accenture, los márgenes son incluso menores pese a su enorme escala: alrededor del 10-15% sobre unos 65.000 millones de dólares de ingresos. En este contexto, asumir un margen neto estructural cercano al 35% para Palantir implica suponer una eficiencia comparable a la de las mejores plataformas de software del mundo.
Poniendo en contexto esas cifras de ingresos, y encuadrando a Palantir dentro del segmento más cercano al consulting y al software empresarial, resulta útil compararla con compañías que han alcanzado gran escala en estos sectores. Salesforce, por ejemplo, tardó más de dos décadas en superar los 30.000 millones de dólares de ingresos anuales. Oracle, una de las empresas históricas del software corporativo, genera hoy cerca de 60.000 millones de ingresos tras más de 40 años de crecimiento. Incluso Microsoft, uno de los mayores éxitos empresariales de la historia, alcanzó los 280.000 millones de ingresos tras varias décadas de expansión global. Para que la valoración actual resulte razonable, Palantir tendría que multiplicar varias veces su tamaño actual y mantener durante años tasas de crecimiento extraordinariamente altas, hasta situarse en una liga similar a la de las mayores plataformas de software empresarial del mundo.
Personalmente, solo lo veo posible si se da alguno de estos dos escenarios:
- Palantir se consolida como infraestructura imprescindible en el sector público, defensa, inteligencia, industria y gran empresa. No como un proveedor más, sino como el sistema operativo esencial. Usar Palantir no es opcional: un escenario de 0 a 1 en el que la compañía no compite en un mercado existente, sino que crea el suyo propio (ver artículo sobre monopolios). Aquellos que no usen Palantir parten de desventaja.
- Su plataforma se democratiza hasta convertirse en una herramienta de trabajo cotidiana para un público más amplio, ya sea en forma de sistema operativo o en forma de aplicación, similar a Excel, Jira, ChatGPT... Cualquier empresa mediana necesita y utiliza Palantir, y cualquier profesional aprende a usarlo.