Durante los últimos dos años, los directivos de las grandes tecnológicas han repetido como un mantra que la inteligencia artificial iba a reducir costes, optimizar plantillas y disparar la productividad. Pero los datos internos de dos de las empresas más importantes del sector cuentan una historia muy diferente. Microsoft y Uber han descubierto por la vía de los hechos que la IA cuesta más caro que pagar a sus empleados humanos.
Microsoft ha comenzado a cancelar la mayoría de las licencias directas de Claude Code que había concedido a sus ingenieros, según ha revelado The Verge. La compañía está redirigiendo a sus desarrolladores hacia GitHub Copilot CLI, una herramienta propia. La decisión llega solo seis meses después de que Microsoft abriera el acceso a Claude Code a miles de empleados —ingenieros, gestores de producto, diseñadores— para fomentar la experimentación masiva con coding asistido por IA. La adopción fue tan rápida y entusiasta que se volvió insostenible.
El problema no es que los empleados no usaran la IA. El problema es que la usaban demasiado. La escala a la que los equipos de Microsoft adoptaron Claude Code disparó los costes de licencias y computación por encima de lo que la empresa paga por los salarios de esos mismos trabajadores, según fuentes internas citadas por Fortune. Cada ingeniero con acceso a Claude Code generaba un gasto mensual en tokens que, sumado al coste de las licencias, superaba el coste salarial del empleado.
Uber quemó su presupuesto de IA para 2026 en cuatro meses
El caso de Uber es aún más dramático. El CTO de la compañía, Praveen Neppalli Naga, confirmó a The Information en abril que la empresa había agotado todo su presupuesto de herramientas de coding con IA para 2026 en solo cuatro meses. La revelación es especialmente llamativa porque Uber había estado fomentando activamente el uso de estas herramientas mediante leaderboards internos que clasificaban a los equipos por su volumen de consumo de IA.
Lo que ocurrió fue paradójico: los empleados siguieron las instrucciones al pie de la letra. Usaron la IA masivamente. Y el coste se disparó. La empresa había incentivado la adopción sin haber previsto el coste real del consumo a escala. Cuando llegó la factura, el presupuesto anual ya se había esfumado.
No son casos aislados. En Meta, un empleado creó un panel de control interno bautizado como «Claudeonomics» para monitorizar qué trabajadores usaban más IA. En Amazon, la dirección anima abiertamente a los empleados a hacer «tokenmaxxing» —usar la mayor cantidad posible de tokens de IA— según Fortune. La misma dinámica se repite en todas partes: cuanto más se usa la IA, más caro sale.
La paradoja de los tokens: más baratos, pero facturas más altas
El núcleo del problema está en cómo se cobra la inteligencia artificial. Los modelos de lenguaje cobran por token —la unidad básica de texto que el modelo procesa y genera. Bajo este modelo, la eficiencia y el uso intensivo son financieramente indistinguibles: ambos disparan el gasto total.
Goldman Sachs ha proyectado que la IA agéntica podría multiplicar por 24 el consumo de tokens para 2030, alcanzando los 120 mil billones de tokens al mes, según recoge Fortune. Y aunque el precio unitario de cada token está cayendo —Gartner proyecta una reducción del 90% para 2030—, el consumo crece más rápido de lo que bajan los precios. El resultado es una paradoja: los tokens son más baratos, pero las facturas son más altas que nunca.
Bryan Catanzaro, vicepresidente de deep learning aplicado en Nvidia, lo resumió sin rodeos en una entrevista con Axios: «Para mi equipo, el coste de computación supera con creces el coste de los empleados.» Cuando hasta Nvidia —la empresa que fabrica los chips que hacen funcionar la IA— dice que la IA le sale más cara que sus trabajadores, algo no cuadra en las promesas de ahorro que venden los directivos.
El espejismo del ahorro automático
Estos datos siembran dudas sobre la narrativa dominante en Silicon Valley. Durante meses, los CEOs han anunciado despidos masivos argumentando que la IA permite hacer más con menos. Pero los números internos de Microsoft y Uber sugieren justo lo contrario: la IA permite hacer más cosas, sí, pero a un coste superior al de la mano de obra humana que supuestamente reemplaza.
La decisión de Microsoft de cancelar las licencias de Claude Code no afecta al acuerdo Foundry con Anthropic —que incluye una inversión de hasta 5.000 millones de dólares y un compromiso de Anthropic de comprar 30.000 millones en capacidad de computación de Azure—, pero sí revela una fisura importante en la estrategia interna de la compañía. La tecnología que Microsoft vende a sus clientes como herramienta de ahorro está resultando demasiado cara para su propio uso interno.
Los inversores y analistas empiezan a preguntarse si el ROI de la IA está donde las empresas dicen que está. Mientras las grandes tecnológicas sigan quemando presupuestos de IA en meses en lugar de años, la promesa de una revolución rentable de la inteligencia artificial seguirá siendo eso: una promesa.
Fuentes: Fortune, The Verge, The Information, LiveMint.