Luego de planear transformar los agentes de IA en la fuerza laboral del futuro, con el objetivo de reducir los costos de personal, las tecnológicas ahora podrían estar reconsiderando sus planes. ¿La razón? La inteligencia artificial está sobrecargando los presupuestos de las empresas mucho más que sus colaboradores humanos, frustrando la promesa de ser la solución rentable para el crecimiento empresarial.
El primero en señalar este problema fue el CTO de Uber, Praveen Neppalli Naga, quien, en una entrevista con The Information el pasado abril, afirmó que la compañía ya había agotado su presupuesto anual para herramientas de IA en los primeros cuatro meses de 2026. Este gasto desorbitado se justificó con la decisión corporativa de incentivar el uso de Claude Code entre sus empleados, incluso mediante la adopción de políticas internas destinadas a recompensar a los equipos que más utilizaban herramientas de IA para completar sus tareas.
Pero Uber no es la única empresa que se queja del elevado costo de adoptar la IA para sustituir, o apoyar, a los empleados. Incluso Microsoft, hace apenas unas semanas, anunció su voluntad de revocar las licencias de Claude Code a sus ingenieros, instándoles a utilizar la herramienta interna de GitHub Copilot CLI con el fin de reducir los gastos corporativos. Una decisión que llega apenas seis meses después de que la empresa animara a desarrolladores, project managers y diseñadores a utilizar la IA en sus actividades de programación: una sugerencia que estuvo a punto de convencer a la cúpula directiva de la empresa de pedir a los empleados que dieran un paso atrás para no sobrecargar demasiado su presupuesto.
Sin embargo, lo que preocupa a los departamentos financieros de big tech no es tanto la adopción de la IA, sino el uso desproporcionado que acaban haciendo de ella los empleados, empujados por sus jefes a aumentar la productividad más allá de todo límite.
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Por qué los agentes de IA cuestan tanto a las empresas
En los últimos meses, las grandes tecnológicas han tenido un único objetivo: acelerar y optimizar los procesos de trabajo con el apoyo de la inteligencia artificial, incentivando a sus empleados a «gastar» la mayor cantidad posible de tokens para usar estas herramientas. ¿El resultado? Una auténtica carrera interna por usar la IA, que ha dado lugar a clasificaciones elaboradas por los jefes de equipo, en las que los empleados se clasifican según la cantidad de tokens que consumen cada día. Por ejemplo, Meta cuenta con una clasificación de empresas basada en el uso de Claude, llamada «Claudeonomics». Y Amazon está promoviendo «Toxenmaxx» entre sus empleados, la práctica de maximizar la cantidad de tokens utilizados en las actividades laborales.
Y también Uber, que en los últimos meses ha promovido ampliamente la IA con agentes entre sus ingenieros y desarrolladores, con consecuencias desastrosas para el presupuesto de la empresa. Consumir más tokens significa gastar más dinero. Goldman Sachs, uno de los bancos más famosos del mundo, ha pronosticado que la adopción de agentes de IA por parte de empresas e individuos podría llevar a un aumento de 24 veces en el consumo de tokens para 2030, con la posibilidad de alcanzar la cifra de «120 cuatrillones de tokens por mes». Por lo tanto, aumentar la productividad mediante la IA será significativamente más costoso, incluso si el costo por token individual disminuyera con el tiempo.
De hecho, el caso de Uber demuestra claramente que este no es un futuro tan lejano. En las últimas semanas, los directivos de muchas empresas tecnológicas estadounidenses se han quejado del costo excesivo de los agentes de IA, que son significativamente más caros que los empleados humanos. «Hablé con un vicepresidente de Nvidia, y me dijo: ‘Sí, desde hace meses, los costos de mi equipo han sido más altos para la IA que para los trabajadores humanos’. Esa fue la primera señal. Y luego empezamos a oír que esta noticia se extendía como la pólvora», mencionó Madison Mills, corresponsal sénior de IA en Axios, a CNN en una entrevista reciente.
