Dejen de usar IA solo por usarla
Walmart y Uber han impuesto restricciones al gasto en IA tras agotar presupuestos anuales, mientras empresas como Amazon frenan el 'tokenmaxxing' innecesario. Hace poco, firmas como Accenture y Coinbase amenazaban a empleados con consecuencias laborales si no adoptaban IA; ahora enfrentan costos de tokens que se multiplican exponencialmente.
- Walmart limitó acceso a agente interno de IA; Uber impuso techo de $1.500 mensuales por empleado
- Uso mensual de IA en Google se multiplicó por siete en un año, alcanzando 3,2 cuatrillones de fichas
- Muchas empresas agotaron presupuestos anuales de tokens antes de mayo de 2026
- IA agéntica consume mil veces más tokens que tareas básicas
Las grandes corporaciones están limitando el uso de herramientas de IA entre empleados después de alentar su adopción, enfrentando presupuestos desbordados y dificultades para justificar inversiones con ganancias reales de eficiencia.
Hace apenas un año, las grandes empresas estaban presionando a sus empleados para que adoptaran la inteligencia artificial con urgencia casi existencial. Accenture y Coinbase advirtieron a sus trabajadores que rechazar la tecnología podría comprometer sus carreras o sus puestos. En Starbucks, una cuarta parte de las bonificaciones de los empleados de tecnología quedó vinculada a objetivos de adopción de IA. El mensaje era claro: la IA no era opcional.
Ahora, apenas meses después, esa presión se ha invertido. Walmart ha limitado el acceso de sus empleados a un agente interno de IA que utilizaban para tareas cotidianas. Uber ha impuesto un techo de 1.500 dólares mensuales por empleado en herramientas de codificación con IA, después de que la compañía agotara su presupuesto anual completo para Claude Code, una herramienta popular de Anthropic. Across industries, las empresas están descubriendo que el costo de mantener estos sistemas en funcionamiento se ha vuelto insostenible.
El problema es fundamental: los tokens, la unidad básica de medida para la computación de IA, se están consumiendo a un ritmo que nadie anticipó completamente. Sundar Pichai, director ejecutivo de Alphabet, reveló recientemente que el uso mensual de los productos de IA de Google se ha multiplicado por siete en el último año, alcanzando 3,2 cuatrillones de fichas. En la conferencia Google I/O de mayo, Pichai señaló que muchas empresas ya habían reventado sus presupuestos anuales de tokens apenas cinco meses después del inicio del año. El éxito fue tan abrumador que los propios investigadores de IA de Google a veces tienen que esperar en fila para acceder a recursos computacionales.
Lo que ha sucedido en empresas como Amazon ilustra el problema más amplio. La compañía cerró una tabla de clasificación que rastreaba el uso de tokens de IA después de descubrir que algunos empleados estaban realizando tareas innecesarias simplemente para acumular números en un marcador, sin resolver problemas reales. Dave Treadwell, vicepresidente senior de Amazon, tuvo que enviar un mensaje directo al personal: dejen de usar IA solo por usarla. Salesforce, propietaria de Slack, ahora está rastreando activamente cómo el uso de IA genera valor empresarial real, reconociendo que la métrica de consumo no es lo mismo que el impacto.
Esta contradicción ha dejado a los empleados en una posición incómoda. Las empresas los presionaron para que experimentaran audazmente con herramientas de IA, algunos bajo amenaza implícita de obsolescencia. Micha Kaufmann, director ejecutivo de Fiverr, dijo a sus empleados que "la IA viene por sus trabajos". Andy Jassy de Amazon sugirió que quienes se familiarizaran con IA estarían "bien posicionados", dejando claro que los que no lo hicieran no lo estarían. Ahora, esos mismos empleados reciben señales contradictorias sobre si deberían estar usando estas herramientas o no.
Matt Kropp, director de tecnología de BCG X, reconoce que el aumento en los costos de tokens es en realidad una característica del éxito, no un error. Las empresas estaban en lo correcto al presionar a los empleados para que adoptaran IA. Pero admite que pocas organizaciones saben realmente cómo presupuestar para IA, y los empleados aún están aprendiendo a usar estas herramientas de manera efectiva. El resultado es desperdicio significativo. En McKinsey, los empleados están ahorrando el 30 por ciento del tiempo que antes dedicaban a recopilar y analizar datos, lo que demuestra que la IA puede funcionar. Pero lograr ahorros en toda la empresa es un salto mucho más grande, y la mayoría de las grandes corporaciones tienen dificultades para justificar sus inversiones disparadas con ganancias reales de eficiencia.
Ahora, mientras los presupuestos se desplazan hacia la IA agéntica, sistemas diseñados para realizar tareas laborales de forma autónoma, el problema se agravará. La investigación realizada por académicos que trabajan con investigadores de Google y Microsoft muestra que la IA agéntica es "singularmente cara", consumiendo mil veces más tokens que las tareas básicas porque los agentes continúan absorbiendo potencia computacional en segundo plano. Esto podría obligar a las empresas a adoptar un enfoque más selectivo, ni demasiado poco ni demasiado. Pero Kropp advierte que dar marcha atrás en el uso de IA justo cuando los empleados están empezando a dominarla podría ser contraproducente y limitar los beneficios finales. Para los trabajadores, los cambios constantes en las políticas de adopción de IA generan una incertidumbre que va más allá de la confusión operativa: representa una amenaza existencial a la seguridad laboral en una era donde las reglas parecen cambiar cada trimestre.
Citas Notables
Las empresas han estado presionando correctamente a sus empleados para que adopten IA, y el aumento de los costos simbólicos es una característica, no un error— Matt Kropp, director de tecnología de BCG X
Las empresas han estado llevando a su gente a ver quién podía utilizar más la IA sin un plan claro sobre por qué— Siobhan Savage, cofundadora y directora ejecutiva de Reejig
La Conversación del Hearth Otra perspectiva de la historia
¿Por qué las empresas presionaban tan fuerte a los empleados para que adoptaran IA si sabían que los costos podrían ser un problema?
No sabían. Nadie sabía realmente. El crecimiento fue exponencial y sorprendió a todos. Las empresas vieron que la IA funcionaba y quisieron que sus empleados la usaran antes de quedarse atrás. El miedo a perderse algo fue más fuerte que la prudencia presupuestaria.
Entonces, ¿qué cambió entre mayo y junio?
Los números se hicieron reales. Cuando Pichai dijo que Google había multiplicado su uso por siete en un año, y que las empresas ya habían agotado presupuestos anuales en mayo, los directores financieros se asustaron. No es que la IA dejara de funcionar. Es que funcionaba demasiado bien, demasiado rápido, demasiado caro.
¿Y los empleados? ¿Cómo se sienten con estos cambios?
Confundidos y ansiosos. Les dijeron que adoptar IA era esencial para sus carreras. Algunos enfrentaron amenazas implícitas de obsolescencia. Ahora se les dice que no usen IA sin razón. Es un latigazo cervical emocional, especialmente cuando el mensaje viene con una amenaza existencial encima.
¿Hay alguna forma de que esto termine bien?
Posiblemente. Si las empresas pueden aprender a presupuestar para IA de verdad, y si los empleados pueden aprender a usarla de manera efectiva en lugar de simplemente acumular tokens. Pero eso requiere liderazgo claro, y muchas empresas aún están averiguándolo.
¿Qué pasa cuando llegue la IA agéntica?
Probablemente más restricciones. Si consume mil veces más tokens que las tareas básicas, los presupuestos se desplomarán aún más rápido. Las empresas tendrán que ser mucho más selectivas sobre dónde y cómo usan IA.