Uber Invierte 3.400 Millones en IA y Ya Nota la Presión en sus Cuentas

¿Qué pasa cuando una herramienta que prometía ahorrar tiempo empieza a consumir más dinero del esperado? Eso es lo que hoy enfrenta Uber, una empresa que empujó con fuerza la inteligencia artificial entre sus ingenieros y ahora descubre que la cuenta también tiene un lado incómodo.

Según Benzinga España, el hallazgo es claro: Uber ya agotó el presupuesto previsto para IA a pocos meses de iniciar 2026. La compañía destinó 3.400 millones de dólares a investigación y desarrollo, un 9% más en 2025, y parte de esa presión viene del uso intensivo de herramientas como Claude Code, de Anthropic.

Además, el director de tecnología, Praveen Neppalli Naga, fue directo al describir el escenario. Uber, dijo, volvió “al punto de partida” porque la adopción de asistentes de programación con IA fue mucho mayor de lo que la propia empresa había calculado. La pieza clave no fue un error técnico, sino el éxito inesperado de una estrategia que la firma impulsó desde dentro.

Neppalli Naga subraya que el uso de estas herramientas superó ampliamente las previsiones internas.

Uber no dejó que la IA entrara sola. La incentivó. Promovió entre sus ingenieros el uso de Claude Code y Cursor, incluso con clasificaciones internas para medir quién las utilizaba más. El mecanismo funcionó como un interruptor: encendió la adopción casi de inmediato, pero también disparó el gasto.

La mejor forma de entenderlo es pensar en una casa que cambia todas sus llaves manuales por puertas automáticas. Al principio, todo parece una oportunidad: se entra más rápido, hay menos esfuerzo y el sistema responde mejor. Pero cuando cada puerta necesita sensores, electricidad y mantenimiento, el cableado completo de la casa empieza a costar mucho más de lo previsto.

Eso es lo que Uber está viendo con la IA: una central de productividad que también exige una factura creciente.

Claude Code se volvió la herramienta dominante dentro de la empresa, con un crecimiento notable desde fines del año pasado. En cambio, Cursor quedó más estancada. Y ahora Uber planea probar Codex, de OpenAI, para ampliar su ecosistema, una señal de que no piensa frenar, sino recalibrar el engranaje.

La IA que escribe código ya toca funciones sensibles

Los números muestran por qué la compañía no quiere apagar este motor. Aproximadamente el 11% del código backend (la parte interna que sostiene una app) que ya está en producción fue generado por agentes de IA, es decir, sistemas capaces de ejecutar tareas de software con cierta autonomía.

Ese dato no es menor. Esos sistemas participan en funciones centrales como la asignación de viajes, la fijación de precios y la corrección de errores. No se trata de un experimento aislado, sino de una pieza cada vez más integrada al funcionamiento diario de la plataforma.

Por eso la discusión ya no es solo técnica. También es económica y laboral. Uber reconoce que la IA actúa al mismo tiempo como motor de productividad y como fuente de costes elevados, una tensión que también aparece en otras grandes tecnológicas mientras se expande la infraestructura de chips y modelos, como muestra este análisis sobre la infraestructura de IA impulsada por Broadcom y Meta.

De hecho, la visión a largo plazo de Uber apunta a “ingenieros agentes”: sistemas que puedan desarrollar, probar e implementar software completos. Luego, otras herramientas de IA supervisarían ese trabajo, como si una oficina sumara empleados automáticos y después contratara otros para vigilarlos.

Sin embargo, la empresa no redujo su contratación por ahora. Esa decisión revela otra clave: todavía hace falta criterio humano para revisar, corregir y decidir qué parte del volante puede soltarse y cuál no.

Una oportunidad que todavía busca equilibrio

Mientras otras compañías discuten hasta dónde puede llegar esta expansión, incluso en áreas como la búsqueda web y los asistentes generales, Uber ofrece una señal práctica: ampliar la IA no siempre abarata el sistema desde el primer día, como plantea también este debate sobre el avance de la IA en servicios digitales.

La lección es menos futurista de lo que parece. Cuando una empresa cambia sus herramientas, no solo compra velocidad: también cambia tuberías, interruptores y costos ocultos. Y en ese ajuste, el futuro de la IA quizá no dependa solo de lo que puede hacer, sino de cuánto cuesta mantenerla encendida.

Sofía Sicilia

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.