Presupuesto anual agotado en cuatro meses: por qué las empresas están limitando drásticamente el uso de la IA entre sus empleados
La euforia se acabó en cuanto el experimento se convirtió en una partida de gastos.
Hace poco, la IA dentro de las empresas tecnológicas se percibía como un recurso que había que gastar sin restricciones: a empleados de varias organizaciones se les animó a aplicar la IA con más frecuencia en su trabajo para hacerlo de forma más eficiente. Algunos equipos internos incluso competían por el volumen de tokens consumidos. Sin embargo, el aumento del gasto rápidamente cambió la carrera por el uso hacia un modo de ahorro.
Los tokens son las unidades con las que los proveedores de servicios de IA miden la carga. Un token equivale aproximadamente a un fragmento de palabra, por lo que las consultas largas, las correcciones de código y las interacciones constantes con chatbots se convierten rápidamente en gastos notables para las empresas.
El punto de inflexión llegó tras la presentación de facturas de proveedores de herramientas de IA, entre ellos Anthropic y OpenAI. Así, varias empresas la semana pasada advirtieron a los empleados sobre futuras restricciones después del fuerte aumento de costes. Uber ya reconoció en mayo que en cuatro meses había consumido el presupuesto anual previsto para IA y estableció límites mensuales para algunas herramientas de programación.
Medidas similares tomó Walmart, que impuso límites según distintos servicios de IA. Amazon también eliminó las clasificaciones internas en las que los empleados comparaban el volumen de uso de tokens. El modelo anterior, que los trabajadores llamaban «tokenmaxxing», en la práctica dio paso a «tokenminning», es decir, el empeño por gastar menos tokens.
El cambio de enfoque muestra que las empresas todavía buscan un equilibrio operativo entre el beneficio de la IA y el coste de las consultas diarias. Las herramientas ya se han integrado en desarrollo, análisis y procesos de oficina, pero el acceso ilimitado resultó demasiado caro. Ahora las empresas deben calcular no solo la ganancia en velocidad, sino también el precio de cada acción automatizada.