¿Te imaginas usar una herramienta del trabajo con tanta libertad que, de pronto, su factura termine pareciéndose a tu sueldo? Eso es lo que empieza a asomar en la inteligencia artificial, un sistema que parecía infinito pero que ya muestra sus primeras paredes.
El hallazgo lo puso sobre la mesa Adam Mosseri, responsable de Instagram en Meta, durante una charla en el podcast de Lenny. Allí señaló que, en uno o dos años, la empresa podría necesitar un límite de gasto en tokens de IA por empleado, porque el coste de un ingeniero podría llegar a igualar su salario.
La pieza clave está en los tokens, la unidad que mide y cobra cada pedido y cada respuesta de una IA. Dicho de forma simple: cada prompt, cada corrección de código y cada consulta consume fichas invisibles que, sumadas, ya pesan como un recurso central dentro de las compañías.
Mosseri no habla de una idea lejana. Según reportes de The Information y MLQ.ai, Meta eliminó un ranking interno de gasto cuando detectó que sus costes de IA iban camino de alcanzar miles de millones de dólares en 2026.
Mosseri compara ese consumo con otros recursos limitados, como nóminas, capacidad de hardware o gastos operativos.
El “cableado” oculto de la IA
Con la IA cada modelo procesa texto, código o imágenes mediante inferencia (generar una respuesta) y ese mecanismo consume tokens. No se ven, pero son el cableado económico del sistema. Si cientos o miles de empleados los usan sin estrategia, el contador corre sin pausa.
Por eso Meta ya empezó a ajustar engranajes. La empresa recortó usos poco útiles, como ese ranking interno que podía incentivar el consumo por prestigio más que por necesidad real. La clave, según Mosseri, no es apagar la IA, sino evitar que se use como una luz encendida en una habitación vacía.
La nueva lógica del presupuesto
Además, el fenómeno no se limita a Meta. Uber agotó en abril de 2026 su presupuesto anual de IA para programación. Y Microsoft, según The Verge, canceló licencias de Claude Code para concentrar a sus ingenieros en Copilot CLI, una herramienta propia para escribir y revisar código desde la terminal.
Ese movimiento revela un cambio de época. Hasta hace poco, la conversación era “cuánta IA podemos usar”. Ahora aparece otra pregunta: “dónde genera valor real”. Es un giro menos glamoroso, pero más maduro.
De hecho, Mosseri sugiere que un futuro presupuesto por ingeniero debería depender del retorno esperado. Si un equipo usa la IA para acelerar tareas críticas, el gasto puede justificarse. Si solo multiplica pruebas sin impacto, ese consumo deja de ser una oportunidad y se convierte en fuga.
Hoy Meta no impone topes a sus empleados. Sin embargo, la advertencia funciona como una señal temprana para toda la industria: la IA ya no se mide solo por lo que puede hacer, sino por cuánto cuesta mantener ese motor encendido.
Hay un matiz esperanzador. Mosseri cree que, a largo plazo, los precios podrían bajar por una guerra de tarifas entre proveedores de modelos. Pero hasta que eso ocurra, el desafío será administrar esta nueva energía digital con la misma prudencia con la que se cuida el agua, la electricidad o el presupuesto de una casa. La IA sigue siendo una herramienta poderosa. La diferencia es que ahora empieza a verse el medidor.
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.
