Microsoft Cancela Claude Code Tras Dispararse el Coste por su Uso Intensivo

¿Te imaginas contratar una herramienta para ahorrar tiempo y descubrir, meses después, que la factura creció más rápido que el trabajo? Eso es lo que empieza a pasar con la inteligencia artificial en las empresas, incluso en las que más apostaron por ella. Microsoft canceló la mayoría de sus licencias internas de Claude Code apenas seis meses después de impulsar su uso entre miles de empleados. El hallazgo no apunta a una falla del sistema, sino a otro mecanismo: cuando una IA funciona bien y todos la usan, el gasto puede dispararse.

La compañía mantuvo su acuerdo millonario con Anthropic, pero redirigió a equipos de ingeniería, diseño y gestión de proyectos hacia GitHub Copilot CLI, una herramienta propia con un cableado de costes más controlable. La pieza clave no era la calidad, sino quién pagaba cada consulta y cuántas se hacían por día.

El mismo interruptor saltó en Uber. Allí, según el resumen del caso, el presupuesto anual de 2026 para herramientas de codificación con IA se agotó en solo cuatro meses, empujado por incentivos internos que premiaban el volumen de uso. La escena se entiende mejor con una analogía doméstica. La IA empresarial se parece cada vez más a instalar calefacción central en toda la casa para calentar una sola habitación. Al principio parece cómodo. Después llega la boleta y revela que el problema no era el artefacto, sino tenerlo encendido en todas partes y sin límite.

En este caso, el combustible son los tokens (fragmentos de texto que la IA procesa) y la computación (potencia de cálculo en centros de datos). Cuanto más avanzada es la tarea, más “gas” consume el motor. Y las empresas no suelen usar los modelos baratos para lo importante: recurren a los más potentes, que cuestan bastante más. Ahí aparece una clave que Gartner viene advirtiendo: que bajen los precios de los modelos básicos no significa que baje la factura total. Si el engranaje cambia hacia sistemas más complejos, el ahorro desaparece.

El coste oculto del “asistente” digital

Goldman Sachs estima que la IA agéntica, es decir, la que ejecuta tareas casi como un asistente autónomo, podría multiplicar por 24 el consumo de tokens hasta 2030 y llegar a 120 billones mensuales. Traducido: menos precio por unidad no siempre implica menos gasto cuando el consumo crece sin freno. Bryan Catanzaro, de NVIDIA, fue directo al describir este punto. En su equipo, el coste de computación es muy superior al coste de los empleados. Aun así, en algunos casos, reemplazar trabajo humano por IA no abarata nada.

Además, ese gasto no se queda solo en una planilla interna. Los centros de datos que sostienen estos sistemas consumen grandes cantidades de electricidad y agua. La IA puede ayudar a optimizar redes energéticas, sí, pero también añade presión sobre la infraestructura que debe alimentarla. Microsoft no está apagando la máquina. Está cambiando el tablero. Limita accesos, ajusta qué equipos pueden usar ciertas herramientas y busca aplicaciones con retorno medible. Es un movimiento menos espectacular, pero más realista.

De uso masivo a uso con medidor

La señal para el resto del mercado es clara. El uso indiscriminado de IA en toda la plantilla, sin control de consumo, se está revelando insostenible. Por eso gana fuerza un modelo más parecido al de los servicios básicos: medir, limitar y pagar solo donde el beneficio sea evidente.

Incluso aparece otra vuelta de tuerca. Microsoft plantea un futuro en el que se cobrará por cada agente de IA como si fuera un empleado, un esquema que podría multiplicar los costes hasta cinco veces para algunos clientes. La oportunidad, entonces, no parece estar en poner IA en cada rincón de la oficina, sino en usarla donde realmente mueva una pieza clave del negocio. Como en una casa bien cableada, el valor no está en encender todas las luces, sino en saber cuál hace falta y cuándo.

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.