Las empresas reducen el gasto en IA a medida que las facturas de tokens superan las ganancias de productividad

Las empresas que pasaron el último año impulsando a sus empleados a usar herramientas de IA de la manera más agresiva posible ahora luchan por gestionar los costes.  

Los CFOs exigen ahora ver retornos medibles sobre las facturas de API en constante aumento, lo que amenaza las proyecciones de crecimiento de OpenAI, Anthropic y otros proveedores de modelos de lenguaje de gran escala.  

¿Por qué las empresas están recortando repentinamente el gasto en IA? 

Las empresas están reduciendo su gasto en IA mientras los CFOs exigen justificación para las facturas de API que no paran de crecer. Esta reversión marca el fin de lo que el sector ha denominado "tokenmaxxing", y la corrección está llegando rápido.

Amazon desmanteló recientemente un ranking interno que rastreaba el uso de IA por parte de los empleados, después de que la dirección concluyera que el sistema generaba más trabajo inútil impulsado por IA que resultados útiles. "Por favor, no usen IA solo por el hecho de usar IA", dijo a los empleados un vicepresidente sénior de Amazon. 

Uber agotó todo su presupuesto de programación con IA para 2026 en tan solo cuatro meses, y Meta envió un memo interno a aproximadamente 6.000 empleados alertando sobre lo que calificó como un "aumento exponencial" en el uso de IA, advirtiendo que la empresa se enfrentaba a miles de millones en costes internos de IA. Desde entonces, Uber ha impuesto un límite de gasto mensual de 1.500 dólares por empleado en herramientas de programación con IA.

La consultora gigante Accenture advirtió previamente a sus empleados que podrían "arriesgarse a perder ascensos" si no adoptaban herramientas de IA. Ahora, Accenture intenta evitar que el personal use la IA en tareas triviales. 

Un audio filtrado de una reunión interna capturó a un ejecutivo de Accenture diciendo que el gasto en IA está "volviéndose muy impredecible." El mismo ejecutivo señaló que los líderes a "nivel de CFO, COO y CIO siguen preguntándose si están obteniendo valor de lo que gastamos."

Adam McDaniel y Markus Eisele, de International Business Machines (IBM), argumentaron en un análisis reciente que la minimización de tokens es tan mala como el tokenmaxxing, porque ambos convierten el consumo de tokens en el objetivo principal en lugar de centrarse en los resultados empresariales. 

IBM aboga por lo que denomina "valuemaxxing", que se centra en medir las tareas completadas, el tiempo ahorrado y el trabajo rehecho evitado, en lugar de los tokens consumidos.

¿La reducción del gasto en IA ya está afectando 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 que su valoración propia se sitúa en 1 billón de dólares, y Anthropic está valorada en algunos miles de millones de dólares menos. Ambas empresas están quemando efectivo en computación, investigación y contrataciones, con la esperanza de que la adopción empresarial las haga rentables. 

Pero las empresas ya están reservando los costosos modelos insignia para trabajos complejos y usando alternativas más pequeñas y económicas para tareas rutinarias. Algunas están migrando 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 principales empresas impulsadas por IA utilizarán múltiples modelos en lugar de depender de un único proveedor. Eso convertiría a la IA en un producto básico donde los proveedores compiten por precio y no solo por capacidad. 

El tema del dinero no va a desaparecer pronto, sin embargo. Incluso el CEO 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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