La IA se convierte en una máquina de quemar pasta
La promesa de la inteligencia artificial como palanca de productividad empresarial está encontrando su límite en una realidad que pocas corporaciones se atreven a admitir abiertamente: el coste de usar estos sistemas de forma intensiva supera con creces el valor que generan. Gigantes como Uber, Accenture, Amazon y Walmart han descubierto que la presión cultural por adoptar la IA ha derivado en un consumo descontrolado de tokens —la unidad de cobro de estos modelos— sin que la productividad real haya mejorado de forma demostrable. En el fondo, la crisis revela una tensión antigua entre la exigencia de innovar a toda costa y la disciplina de medir si esa innovación sirve para algo.
- Uber agotó en cuatro meses su presupuesto anual de IA sin poder demostrar que su productividad mejoró ni un ápice.
- El fenómeno del 'tokenmaxxing' —usar la IA frenéticamente para no parecer prescindible— está convirtiendo tareas triviales en facturas millonarias sin retorno real.
- Para una empresa de 500 empleados, pasar del modelo de suscripción al pago por uso puede disparar el gasto de 100.000 a más de dos millones de dólares anuales.
- La escasez global de chips y los contratos multimillonarios de Anthropic y Google con SpaceX revelan que alguien tiene que pagar la infraestructura, y ese alguien son las propias empresas.
- Las compañías españolas responden segmentando usuarios, imponiendo límites de consumo y explorando modelos de software libre chino para no depender de proveedores que fijan los precios a su antojo.
- OpenAI trabaja en reducir a la mitad el coste de inferencia, pero los efectos reales en las cuentas corporativas tardarán meses en comprobarse.
La euforia por la inteligencia artificial está chocando contra una realidad que las grandes empresas prefieren no discutir en público: la tecnología que prometía reducir costes y ganar ventaja competitiva se está convirtiendo en un sumidero presupuestario. El problema tiene nombre propio —tokenmaxxing— y una lógica perversa: cuando los directivos exigen que todos usen IA bajo amenaza implícita de despido, los empleados la usan de forma redundante y trivial. Un trabajador genera un informe con IA; su jefe lo resume con IA porque no tiene tiempo de leerlo. El resultado es gasto sin valor.
Los casos más llamativos ilustran la magnitud del fenómeno. Uber consumió en cuatro meses su presupuesto anual de tokens, sin que su jefe de operaciones pudiera demostrar mejora alguna en productividad. Accenture vio cómo sus empleados, aterrorizados por los anuncios de su CEO sobre prescindir de quienes no usaran IA, recurrían a ella para tareas tan banales como convertir PDFs en presentaciones. Amazon tuvo que eliminar un ranking interno de uso de IA porque se había convertido en una competición absurda. Walmart, Google, Cisco, Meta y Microsoft han impuesto límites similares.
Detrás de los precios desorbitados hay una escasez estructural de chips que no tiene solución a corto plazo. Goldman Sachs calcula que el uso de agentes de IA multiplicará por 24 el consumo de tokens antes de 2030. Para cubrir esa demanda, Anthropic y Google han firmado contratos con SpaceX por más de mil millones de dólares mensuales cada uno. Esas facturas acaban repercutiendo en las empresas que dependen de sus servicios.
Las compañías españolas están respondiendo con pragmatismo: segmentan a sus empleados según sus necesidades reales, asignan modelos más o menos potentes en función del uso, imponen límites de consumo y exploran alternativas de software libre chino para ganar independencia. Mientras tanto, OpenAI trabaja en reducir a la mitad el coste computacional de sus modelos, aunque el impacto real en las cuentas corporativas tardará meses en materializarse. La pregunta que nadie responde todavía es si la IA puede generar suficiente valor como para justificar lo que cuesta usarla de verdad.
La euforia inicial alrededor de la inteligencia artificial está chocando contra una realidad incómoda que las grandes empresas prefieren no discutir en público: la tecnología que prometía revolucionar la productividad se está convirtiendo en un sumidero de dinero. Hace apenas meses, los directivos de las corporaciones más grandes del mundo estaban convencidos de que desplegar modelos de Anthropic, OpenAI y Google les permitiría automatizar tareas, reducir costes y ganar ventaja competitiva. Ahora descubren que las facturas son astronómicas, inasumibles, y que nadie sabe muy bien cómo frenar el gasto sin renunciar a una tecnología que sus consejos de administración exigen a toda costa.
El problema tiene un nombre: tokenmaxxing. Un token es la unidad de datos que procesa la IA, y cuantos más tokens consumes, más pagas. Muchas organizaciones, especialmente las tecnológicas, han impulsado a sus empleados a usar IA de forma intensiva bajo la amenaza implícita de que quien no lo haga podría perder su puesto. La idea era clara: maximizar el uso, maximizar la productividad. Lo que nadie anticipó fue que los empleados empezarían a usar la tecnología de forma redundante y trivial. Un trabajador genera un informe con IA. Su jefe lo resume con IA porque no tiene tiempo de leerlo. El resultado es que se quema presupuesto en tareas que no generan valor real, solo movimiento de tokens.
Los números hablan por sí solos. Uber, una de las mayores empresas de tecnología del mundo, gastó en apenas cuatro meses el presupuesto anual completo de tokens de IA para 2026. Su jefe global de operaciones, Andrew Macdonald, reconoció públicamente que a pesar de ese desembolso masivo, es extremadamente difícil demostrar que la productividad de la empresa haya aumentado. Accenture, con casi 780.000 empleados, enfrentó un problema similar: su CEO mundial, Julie Sweet, había anunciado el año anterior que prescindiría de quienes no usaran IA. Los empleados respondieron usando la tecnología frenéticamente, pero audios internos obtenidos por medios especializados revelaron que muchas de esas aplicaciones eran triviales, como convertir PDFs en presentaciones. Amazon tuvo que eliminar un ranking interno que medía quién usaba más IA porque se convirtió en una competición absurda de quemar tokens. Dave Treadwell, vicepresidente de la compañía, tuvo que regañar públicamente a la plantilla: "Por favor, no uséis la IA solo por usarla". Walmart, Google, Cisco, Meta y Microsoft han tenido que implementar límites similares.
La magnitud del problema se vuelve evidente cuando se comparan modelos de precios. Un responsable global de tecnología de una empresa del Ibex español explicó la ecuación de forma cruda: una suscripción mensual de 200 dólares por el modelo más potente es asumible, se puede presupuestar. Pero el pago por uso, que es la estrategia que están adoptando Microsoft y Anthropic, multiplica ese coste entre 10 y 25 veces. Para una empresa con 500 empleados usando IA intensivamente, la diferencia es pasar de 100.000 dólares anuales a más de dos millones. Es inasumible. Otro CIO del Ibex describió la trampa en términos más crudos: "La IA nos está poniendo en un brete enorme. No puedes no usarla porque tu CEO solo pide IA, IA, IA. Pero si la usas de forma intensiva, para que tenga impacto real, se convierte en una máquina de quemar pasta. O doblamos el presupuesto, o echamos a la mitad de la plantilla".
La presión sobre los precios viene de una escasez estructural. No hay suficientes chips para satisfacer la demanda explosiva de computación que requiere la IA. Goldman Sachs calcula que el uso de agentes de IA multiplicará por 24 el consumo de tokens para 2030. Google procesa ahora 3.400 billones de tokens al mes, siete veces más que hace un año. La demanda es tan brutal que Anthropic y Google han tenido que recurrir a Elon Musk para acceder a capacidad de computación. Anthropic firmó un contrato de 1.250 millones de dólares mensuales con SpaceX para usar su clúster de servidores en Memphis, Tennessee. Google está pagando 920 millones mensuales a SpaceX por un acuerdo similar. Alguien tiene que pagar esas facturas descomunales, y ese alguien son las grandes empresas que dependen de estos servicios.
La frustración en los niveles más altos del mundo corporativo es palpable. Alex Karp, en una entrevista en CNBC, fue directo: "Los CEOs de las grandes empresas están cabreados. Están pagando por tokens que no generan ningún valor. Estos modelos de IA se han sobrevendido de forma totalmente irresponsable". Un CIO español consultado reconoció que aunque Karp exagera en algunos aspectos y "barre para casa", en el fondo tiene razón. Es un problema real.
Las empresas españolas están respondiendo con una mezcla de control de costes y diversificación tecnológica. Algunos están segmentando a sus empleados por tipo de usuario y asignando modelos de IA más o menos potentes según sus necesidades reales, con límites estrictos en el consumo de tokens. Otros están comenzando a experimentar con modelos de software libre chino para reducir costes y mantener cierta independencia tecnológica. Hay también un esfuerzo educativo: enseñar a los empleados a usar IA de forma eficiente, no solo por usarla. OpenAI, mientras tanto, está trabajando en una solución técnica: según The Information, sus ingenieros habrían encontrado una forma de reducir a la mitad el coste de la inferencia, el proceso computacional que permite que un agente de IA funcione. Si es cierto, sería un avance significativo, pero pasarán muchos meses antes de que se compruebe su impacto real en las cuentas de las empresas.
Notable Quotes
Los CEOs de las grandes empresas están cabreados. Están pagando por tokens que no generan ningún valor. Estos modelos de IA se han sobrevendido de forma totalmente irresponsable.— Alex Karp, en entrevista en CNBC
La IA nos está poniendo en un brete enorme: no puedes no usarla, porque tu CEO es lo único que pide IA, IA, IA, pero si la usas de forma intensiva, se convierte en una máquina de quemar pasta.— CIO de empresa del Ibex
The Hearth Conversation Another angle on the story
¿Por qué las empresas no simplemente dejan de usar IA si les cuesta tanto dinero?
Porque sus CEOs lo exigen. Es una presión cultural y competitiva. Nadie quiere ser la empresa que se quedó atrás en IA. Pero la realidad es que están usando la tecnología de forma ineficiente, casi por inercia.
¿Qué es exactamente el tokenmaxxing?
Es cuando las organizaciones presionan a sus empleados para que usen IA constantemente, sin importar si realmente necesitan hacerlo. El resultado es que se quema presupuesto en tareas triviales. Un empleado genera algo con IA, otro lo resume con IA. Se multiplica el consumo sin multiplicar el valor.
¿Por qué pasó de suscripción mensual a pago por uso si eso dispara los costes?
Porque los proveedores de IA necesitan dinero urgentemente. Tienen que pagar a Elon Musk miles de millones mensuales por acceso a computación. El pago por uso les permite trasladar ese riesgo a los clientes. Es una estrategia comercial, pero deja a las empresas sin control sobre sus gastos.
¿Hay alguna salida a esto?
Las empresas españolas están intentando varias cosas: limitar tokens por empleado, usar modelos de software libre chino más baratos, educar a la gente sobre uso eficiente. OpenAI dice que está reduciendo costes técnicamente. Pero nadie tiene una solución clara todavía.
¿Esto significa que la burbuja de la IA va a explotar?
No necesariamente. Significa que la burbuja de la IA mal usada va a explotar. Las empresas seguirán usando IA, pero de forma más inteligente, más controlada. El problema es que eso requiere admitir que se equivocaron, y eso es lo que nadie quiere hacer en público.