Las empresas comienzan a reconsiderar el uso de la IA y la productividad a medida que llegan los vencimientos de facturas
- Las empresas que durante meses fomentaron un uso máximo de la IA ahora están reduciendo drásticamente sus gastos tras descubrir que el consumo de tokens no se correlaciona con la productividad.
- La retirada amenaza el crecimiento de los ingresos en OpenAI y Anthropic, ambas dependientes del consumo empresarial de tokens para justificar sus valoraciones.
- La industria está pasando de medir la adopción de la IA por volumen de uso a exigir retornos de inversión medibles.
Las empresas que pasaron el último año presionando a los empleados para que usaran herramientas de IA de la manera más agresiva posible ahora están luchando por gestionar los costos.
Los CFO ahora exigen ver retornos medibles en las facturas de API cada vez mayores, amenazando las proyecciones de crecimiento en OpenAI, Anthropic y otros proveedores de modelos de lenguaje grandes.
¿Por qué las empresas están reduciendo repentinamente el gasto en IA?
Las empresas ahora están reduciendo su gasto en IA a medida que los CFO exigen justificación por las facturas de API que se inflan. Esta reversión marca el fin de lo que la industria ha denominado “tokenmaxxing”, y la corrección está ocurriendo rápidamente.
Amazon recientemente desmanteló un tablero de clasificación interno que seguía el uso de IA por parte de los empleados después de que la dirección concluyó que el sistema estaba produciendo más trabajo ocupado impulsado por IA que resultados útiles. “Por favor, no usen IA solo por el sake de usar IA”, dijo un SVP de Amazon al personal.
Uber consumió todo su presupuesto de codificación de IA de 2026 en cuatro meses, y Meta envió un memo interno a aproximadamente 6.000 empleados señalando lo que llamó un “aumento exponencial” en el uso de IA, advirtiendo que la empresa enfrentaba miles de millones en costos internos de IA. Uber ha impuesto desde entonces un límite de gasto mensual de 1.500 dólares por empleado en herramientas de codificación de IA.
La gigante de consultoría Accenture advirtió previamente a los empleados que podrían “arriesgarse a perder oportunidades de promoción” si no adoptaban herramientas de IA. Ahora, Accenture está intentando evitar que el personal use IA en tareas triviales.
Audio filtrado de una reunión interna capturó a un ejecutivo de Accenture diciendo que el gasto en IA se “está volviendo muy impredecible”. El mismo ejecutivo dijo que la dirección a nivel de “CFO, COO y CIO aún está haciendo la pregunta de si están obteniendo valor de lo que gastan.”
Adam McDaniel y Markus Eisele de International Business Machine (IBM) argumentaron en un análisis reciente que la minimización de tokens es tan mala como el tokenmaxxing porque ambos hacen del consumo de tokens el objetivo principal en lugar de enfocarse en los resultados comerciales.
IBM aboga por lo que llama “valuemaxxing”, que se centra en medir tareas completadas, tiempo ahorrado y retrabajo evitado en lugar de tokens consumidos.
¿Ya está afectando la reducción del gasto en IA a las empresas?
OpenAI y Anthropic construyeron sus planes de crecimiento sobre la idea de que las empresas seguirían consumiendo cada vez más tokens.
OpenAI superó los 25.000 millones de dólares en ingresos anualizados a principios de este año, mientras situaba su propia valoración en 1 billón de dólares, mientras que Anthropic tiene una valoración unos miles de millones de dólares menor. Ambas empresas están consumiendo efectivo en computación, investigación y contratación mientras esperan que la adopción empresarial las haga rentables.
Pero las empresas ya están reservando los costosos modelos insignia para trabajos complejos y usando alternativas más baratas para tareas rutinarias. Algunas están trasladando cargas de trabajo a modelos de código abierto que se ejecutan en su propia infraestructura sin cargos por token.
La Corporación Internacional de Datos (IDC) predice que para 2028, el 70% de las empresas líderes impulsadas por IA utilizarán múltiples modelos en lugar de depender de un solo proveedor. Eso convertiría a la IA en una commodity donde los proveedores compiten por precio en lugar de solo por capacidad.
El tema del dinero no se irá a ninguna parte pronto, sin embargo. Incluso el CEO de OpenAI, Sam Altman, ha reconocido que el costo de la IA se ha convertido en un “problema enorme” para los clientes este año.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el tokenmaxxing?
El tokenmaxxing es la práctica de maximizar el uso de la IA en toda una organización, a menudo rastreado mediante tablas de clasificación internas y métricas de uso, bajo el supuesto de que un mayor consumo produciría mejores resultados. Empresas como Amazon y Meta han abandonado estas tablas de clasificación tras descubrir que un uso intensivo no se traducía en ganancias proporcionales de productividad.
¿Por qué las empresas están recortando el gasto en IA?
Los CFOs y el liderazgo senior exigen retornos medibles de las inversiones en IA tras meses de facturas impredecibles y de rápido crecimiento. El responsable de la estrategia de IA agente de Accenture señaló que el gasto en IA se ha vuelto "material para la estructura de costes", mientras los líderes cuestionan si el valor justifica el gasto.
¿Cómo afecta la contracción del gasto empresarial a OpenAI y Anthropic?
Ambas empresas construyeron sus modelos de crecimiento sobre el consumo de tokens por parte de empresas a escala creciente. OpenAI ha superado los 3.400 millones de dólares en ingresos anualizados y Anthropic está valorada en aproximadamente 18.000 millones de dólares, pero si los clientes se desplazan hacia modelos más económicos, alternativas de código abierto o recortan implementaciones sin un ROI claro, el crecimiento de ingresos que ambas empresas necesitan para justificar sus valoraciones podría ralentizarse.
Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en la redacción de blogs y la cobertura de eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, Hannah contribuye a la página de noticias, informando y analizando los últimos avances en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, inteligencia artificial y tecnologías de vanguardia. Se graduó de la Universidad de Arcadia con una licenciatura en Administración de Empresas.
