El entusiasmo interno por la IA en compañías como Amazon, Meta y Uber está dejando paso a una etapa de recortes, límites y preguntas incómodas. El hallazgo es claro: el mecanismo de gasto se disparó mucho más rápido que los beneficios reales.
Durante meses, algunas tecnológicas llegaron a premiar el consumo intensivo de tokens (unidades de texto que la IA procesa y cobra). Amazon y Meta incluso usaron clasificaciones internas para medir ese uso. En Meta, esa pieza clave llegó a entrar en las evaluaciones de rendimiento.
Ese fenómeno tuvo hasta nombre propio: tokenmaxxing, la práctica de gastar sin freno en IA para demostrar adopción. Pero el interruptor cambió de posición cuando los directivos empezaron a mirar la factura. Un solo empleado llegó a generar 150.000 dólares al mes en tokens.
Que está ocurriendo con la IA dentro de muchas empresas: el cableado funciona, pero la factura eléctrica ya no cierra. Uber, por ejemplo, fijó un tope de 1.500 dólares mensuales por empleado. Y uno de sus ejecutivos admitió que la productividad obtenida no estaba compensando el coste.
También te puede interesar:¿Adiós al Dinero? OpenAI y NVIDIA Impulsan Tokens de IA Como Nuevo Valor del Salario en el FuturoLa misma señal aparece en otros frentes. Amazon y Meta eliminaron sus rankings internos ligados al uso de IA. Y desde NVIDIA, un ejecutivo reconoció que el gasto de su equipo en estas herramientas supera el coste de los salarios de los propios investigadores.
El engranaje que se aceleró demasiado
Los datos ayudan a entender la magnitud. Una empresa estaría pagando cerca de 500 millones de dólares al mes en tarifas de uso de Claude, el modelo de Anthropic. Además, el índice Ramp AI Index calcula que el gasto medio en compañías con uso intensivo de IA ronda los 7.500 dólares por empleado al mes.
Es una cifra difícil de sostener cuando no hay una traducción inmediata en ingresos, ahorro o velocidad. Ahí aparece la contradicción central: el discurso promocional prometía una oportunidad casi automática, pero la contabilidad está revelando otra cosa.
Y, sin embargo, el movimiento no es un freno total. Las empresas están recortando el uso operativo individual, pero mantienen o elevan la inversión estratégica. Es decir, cierran algunos grifos pequeños mientras siguen construyendo la gran tubería.
Ese doble gesto tiene lógica. Un 25% de los directivos cree que puede haber una burbuja alrededor de la IA. Pero el 94% planea mantener o aumentar el gasto en 2026, sobre todo por miedo a quedarse atrás.
Qué cambia para las empresas y para el mercado
Este giro también pone presión sobre OpenAI y Anthropic. Su modelo de negocio depende de que los clientes usen más IA, no menos. Si las grandes empresas empiezan a poner límites de consumo, toda la central del negocio se resiente.
Por eso ya se habla de posibles rebajas de precios e incluso de una guerra comercial. El problema es que muchos analistas sospechan que las tarifas actuales ya son muy bajas y responden más a una estrategia de captación que a una rentabilidad sólida.
La clave, entonces, no parece ser usar IA en todo momento, sino encontrar el circuito donde realmente ahorra tiempo o mejora resultados. Igual que en una casa moderna, no se trata de apagar la luz para siempre, sino de descubrir qué interruptor conviene encender y cuándo.
La etapa de fascinación automática empieza a enfriarse. Y eso, lejos de ser una mala noticia, puede ser la pieza clave para que la IA deje de ser un lujo desordenado y se convierta en una herramienta útil de verdad.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
