Los líderes corporativos más entusiastas con la inteligencia artificial empiezan a cuestionar si el gasto desbocado en esta tecnología se traduce en retornos concretos para sus negocios. Lo que hace apenas un año parecía una carrera imparable hacia la adopción masiva de la IA atraviesa ahora una fase de ajuste en la que priman la cautela, el control de costes y la búsqueda de casos de uso verdaderamente rentables.
El debate quedó plasmado esta semana en varios movimientos empresariales llamativos. Microsoft canceló la mayoría de sus licencias de Claude Code, en parte por motivos de coste, según publicó The Verge. El director de operaciones de Uber, por su parte, reconoció que los gastos en IA resultan cada vez "más difíciles de justificar" en términos de valor generado. Un consultor de IA consultado por Axios aseguró que uno de sus clientes llegó a gastar 500 millones de dólares en un solo mes por no haber establecido límites de uso a las licencias de Claude entre sus empleados.
Las cifras más detalladas provienen del Ramp AI Index, un indicador que mide la adopción de IA en empresas estadounidenses. Según este estudio, las compañías más intensivas en el uso de IA —el 1% superior— gastan unos 7.500 dólares por empleado al mes. Aunque se trata de una cifra elevada, todavía queda por debajo de los aproximadamente 16.000 dólares mensuales que percibe un ingeniero de software en Estados Unidos. El 10% de empresas más avanzadas invierte unos 611 dólares por empleado, mientras que la mediana se sitúa en apenas 11,38 dólares mensuales, poco más que el coste de una licencia básica. En las firmas del 1% más activo, el gasto creció un 14,1% por empleado en el último mes, lo que confirma que la presión financiera no ha frenado el avance del consumo.
El contexto del fenómeno lo completan las declaraciones de varios directivos del sector. Un ejecutivo de Nvidia señaló recientemente que el coste de computación ya supera el de los salarios de sus empleados. Brendan Foody, consejero delegado de la startup Mercor, admitió que su compañía gasta más en tokens para agentes internos que en la nómina de su plantilla. Estas cifras reflejan un patrón que los analistas describen como "tokenmaxxing": la tendencia a quemar la mayor cantidad posible de tokens sin medir su retorno real.
Las voces expertas coinciden en que el problema no es la IA en sí, sino la forma en que se está implementando. Ali Ansari, CEO de la firma de entrenamiento de modelos Micro1, opina que el mercado cree que estas herramientas funcionan igual de bien en todas las áreas de la empresa, cuando "la realidad de la IA ahora mismo es que solo funciona para programación". Esta desconexión infla las facturas de TI sin generar un retorno de inversión significativo en agentes, advirtió. Sophia Velastegui, ex directiva de Microsoft y actual CEO de Velastegui Ventures, añadió que la mayoría de usuarios opta por automatizar tareas que no les gustan, en lugar de aquellas más valiosas para la empresa, en lo que denominó la estrategia de "mil flores florezcan": repartir licencias sin un objetivo claro.
Los analistas identifican cuatro obstáculos principales en la adopción corporativa. El primero son los casos de uso mal elegidos. El segundo, el coste oculto de operaciones aparentemente triviales: un director de tecnología confesó a Axios que sus empleados usaban modelos de IA para consultar el tiempo, una práctica que consume tokens de forma desproporcionada. El tercero es el factor humano, ya que la capacitación y la cultura organizacional no avanzan al ritmo de la tecnología. El cuarto es la reticencia de las empresas a dar a los agentes acceso irrestricto a datos propietarios, lo cual reduce su eficacia, según explicó Josh Pantony, CEO de Boosted.ai.
La paradoja es que, pese a las dudas, el gasto sigue creciendo. Las grandes firmas tienden a diversificar entre varios modelos frontera y recurren cada vez más a opciones de código abierto más económicas. Todo apunta a una fase de consolidación en la que se separarán los proyectos con retorno claro de aquellos que respondieron más a la moda que a la estrategia. Anuj Kapur, CEO de CloudBees, lo resumió con una frase elocuente: los despidos ligados a la IA pueden ser simplemente "la única palanca que pueden activar" las compañías para compensar sus facturas de IA. El péndulo, según los expertos, se mueve ahora desde el entusiasmo desmedido hacia una adopción más disciplinada, aunque aún está por verse si las empresas encontrarán el equilibrio o caerán en una reacción excesiva de recorte.