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Las empresas comienzan a reconsiderar el uso de la IA y la productividad a medida que se acercan los vencimientos de las facturas
- Las empresas que dedicaron meses a fomentar el uso máximo de la IA ahora están reduciendo drásticamente su uso tras descubrir que el consumo de tokens no se correlaciona con la productividad.
- Esta caída amenaza el crecimiento de los ingresos de OpenAI y Anthropic, empresas que dependen del consumo de tokens empresariales para justificar sus valoraciones.
- El sector está pasando de medir la adopción de la IA por el volumen de uso a exigir retornos de inversión cuantificables.
Las empresas que durante el último año presionaron a sus empleados para que utilizaran las herramientas de IA de la forma más intensiva posible, ahora tienen dificultades para gestionar los costes.
Los directores financieros exigen ahora ver resultados cuantificables sobre las facturas de API, que no dejan de aumentar, lo que amenaza las proyecciones de crecimiento de OpenAI, Anthropic y otros grandes proveedores de modelos de lenguaje.
¿Por qué las empresas están reduciendo repentinamente su gasto en inteligencia artificial?
Las empresas están reduciendo su gasto en IA, ya que los directores financieros exigen justificaciones para el aumento desorbitado de las facturas de las API. Este cambio de rumbo marca el fin de lo que el sector ha denominado "tokenmaxxing", y la corrección se está produciendo con rapidez.
Amazon desmanteló recientemente una clasificación interna que tracel uso de la IA por parte de los empleados, después de que la dirección concluyera que el sistema generaba más tareas repetitivas con IA que resultados útiles. «Por favor, no utilicen la IA solo por el hecho de utilizarla», les dijo un vicepresidente sénior de Amazon a los empleados.
Uber agotó todo su presupuesto de programación de IA para 2026 en cuatro meses, y Meta envió un memorando interno a unos 6000 empleados alertando sobre lo que denominó un "aumento exponencial" en el uso de la IA, advirtiendo que la empresa se enfrentaba a miles de millones en costes internos relacionados con esta tecnología. Desde entonces, Uber ha impuesto un límite de gasto mensual de 1500 dólares por empleado en herramientas de programación de IA.
La consultora Accenture advirtió previamente a sus empleados que podrían "correr el riesgo de perder ascensos" si no adoptaban las herramientas de IA. Ahora, Accenture intenta impedir que el personal utilice la IA en tareas triviales.
En una grabación de audio filtrada de una reunión interna, un ejecutivo de Accenture afirma que el gasto en IA se está volviendo muy impredecible. El mismo ejecutivo añadió que los directivos, a nivel de CFO, COO y CIO, siguen preguntándose si están obteniendo valor de lo que están gastando
Adam McDaniel y Markus Eisele, de International Business Machines (IBM), argumentaron en un análisis reciente que la minimización de tokens es tan mala como la maximización de tokens, porque ambas hacen del consumo de tokens el objetivo principal en lugar de centrarse en los resultados comerciales.
IBM aboga por lo que denomina "valuemaxxing", que se centra en medir las tareas completadas, el tiempo ahorrado y el retrabajo evitado, en lugar de los tokens consumidos.
¿Está afectando ya a las empresas la reducción del gasto en IA?
OpenAI y Anthropic basaron sus planes de crecimiento en 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, con una valoración de 1 billón de dólares, mientras que Anthropic está valorada en unos miles de millones de dólares menos. Ambas compañías están gastando grandes cash en computación, investigación y contratación, con la esperanza de que la adopción por parte de las empresas les permita obtener beneficios.
Pero las empresas ya están reservando los costosos modelos insignia para trabajos complejos y utilizando alternativas más pequeñas y económicas 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 International Data Corporation (IDC) predice que para 2028, el 70 % de las empresas líderes impulsadas por IA utilizarán múltiples modelos en lugar de depender de un único proveedor. Esto convertiría a la IA en un producto básico donde los proveedores competirían por precio en lugar de solo por capacidad.
el tema del dinero no va a desaparecer pronto. Incluso el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha reconocido que el coste de la IA se ha convertido en un "enorme problema" para los clientes este año.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el tokenmaxxing?
El "tokenmaxxing" consiste en maximizar el uso de la IA en toda una organización, a menudo tracmediante clasificaciones internas y métricas de uso, partiendo de la premisa de que un mayor consumo generaría mejores resultados. Empresas como Amazon y Meta abandonaron estas clasificaciones tras comprobar que un uso intensivo no se traducía en un aumento proporcional de la productividad.
¿Por qué las empresas están recortando el gasto en IA?
Los directores financieros y la alta dirección exigen un retorno de la inversión cuantificable tras meses de gastos impredecibles y en rápido aumento. El responsable de la estrategia de IA con agentes de Accenture afirmó que el gasto en IA se ha vuelto "significativo para la estructura de costes", mientras que los líderes se preguntan si el valor justifica el gasto.
¿Cómo afecta la reducción del gasto empresarial a OpenAI y Anthropic?
Ambas compañías basaron sus modelos de crecimiento en empresas que consumen tokens a una escala cada vez mayor. OpenAI ha superado los 3400 millones de dólares en ingresos anualizados y Anthropic cuenta con una valoración aproximada de 18 000 millones de dólares, pero si los clientes optan por modelos más económicos, alternativas de código abierto o reducen las implementaciones que carecen de un retorno de la inversión claro, el crecimiento de los ingresos que ambas compañías necesitan para justificar sus valoraciones podría ralentizarse.
Hannah Collymore
Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en redacción de blogs y reportajes sobre eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, colabora en la sección de noticias, informando y analizando las últimas novedades en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, IA y tecnologías de vanguardia. Se graduó en Administración de Empresas por la Universidad de Arcadia.
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