Reportes internos de Microsoft muestran que el uso masivo de inteligencia artificial puede elevar los costos empresariales por encima de los salarios humanos. La gigante tecnológica inició la cancelación de la mayoría de sus licencias directas de Claude Code, según publicó The Verge, y ha redirigido a sus ingenieros hacia el uso de GitHub Copilot CLI.
Esta decisión llegó apenas seis meses después de que la compañía abriera el acceso a Claude Code y promoviera su adopción entre miles de desarrolladores, gerentes de proyectos y diseñadores. El crecimiento en el uso de la herramienta superó expectativas y, paradójicamente, llevó a la empresa a reconsiderar su estrategia.
El auge y la rápida reversa de la IA en Microsoft
Según el medio estadounidense, la popularidad de Claude Code dentro de Microsoft fue tan acelerada que la escala de su uso forzó a la empresa a revertir el acceso abierto. Esta cancelación no afecta el acuerdo Foundry, que incluye inversiones de hasta 5.000 millones de dólares en Anthropic y acceso de clientes Foundry a modelos Claude, así como el compromiso de Anthropic de adquirir capacidad de cómputo en Azure por 30.000 millones de dólares.
Este ajuste de estrategia no es un caso aislado en el sector. Uber también experimentó un incremento inesperado en los gastos asociados a herramientas de IA. Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de Uber, declaró a The Information que la empresa agotó el presupuesto asignado para herramientas de codificación con IA para todo 2026 en apenas cuatro meses.
El costo real de sustituir a empleados por inteligencia artificial
Las recientes medidas adoptadas tanto por Microsoft como por Uber ponen en duda las proyecciones optimistas sobre el ahorro que la inteligencia artificial podría aportar a las empresas.
Bryan Catanzaro, vicepresidente de aprendizaje profundo aplicado en Nvidia, subrayó en entrevista con Axios que “para mi equipo, el costo de cómputo está muy por encima del costo de los empleados”. Este testimonio refleja la realidad de un modelo de negocio donde el consumo de recursos computacionales puede superar ampliamente los gastos de nómina.
La paradoja que enfrentan las corporaciones tecnológicas se vuelve más evidente al observar que la presión por impulsar el uso de IA parte muchas veces de incentivos internos. Tanto en Uber como en Meta, empleados han utilizado tablas de clasificación internas para medir qué equipos utilizan más inteligencia artificial. En Amazon, la consigna “toxenmaxx” anima a maximizar el uso de tokens de IA, la unidad básica de cálculo en estos sistemas.
La paradoja del token: más consumo, facturas más altas
El sistema de precios basado en tokens, pieza clave en la economía de la inteligencia artificial, genera efectos inesperados. Aunque se proyecta que el costo individual de cada token caerá drásticamente en los próximos años, el volumen total de consumo podría dispararse.
Un informe de Goldman Sachs estima que la adopción de agentes de IA podría multiplicar por 24 el consumo de tokens para 2030, alcanzando los 120 cuatrillones de tokens mensuales. El aumento de la demanda colectiva podría traducirse en facturas cada vez mayores, incluso si el precio unitario disminuye.
Un reporte reciente de la consultora Gartner calculó que, para 2030, la inferencia en un modelo de un billón de parámetros costará cerca de un 90% menos que en 2025. No obstante, advirtió que el ahorro no se trasladará necesariamente a los clientes empresariales. La razón principal es que los modelos más sofisticados requieren cantidades mucho mayores de tokens por tarea, lo que incrementa el consumo global.
Grandes promesas, grandes desafíos económicos
El entusiasmo en torno a la inteligencia artificial se refleja en declaraciones como la de Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, quien afirmó que en el futuro “100 agentes de IA trabajarán junto a cada empleado” en su compañía. Sin embargo, la experiencia reciente de Microsoft y Uber sugiere que la escalada del consumo de IA puede generar costos imprevistos para las empresas, hasta el punto de superar los gastos asociados a los empleados humanos.
El crecimiento acelerado de la adopción de agentes digitales y la presión por maximizar el uso de IA interna está obligando a las empresas a revisar sus estrategias y presupuestos. El resultado es un panorama donde la promesa de eficiencia y ahorro choca con la realidad de estructuras de costos crecientes. La apuesta por la inteligencia artificial, lejos de garantizar una reducción de gastos, podría derivar en una factura más abultada para las grandes empresas tecnológicas.
Reportes internos de Microsoft muestran que el uso masivo de inteligencia artificial puede elevar los costos empresariales por encima de los salarios humanos. La gigante tecnológica inició la cancelación de la mayoría de sus licencias directas de Claude Code, según publicó The Verge, y ha redirigido a sus ingenieros hacia el uso de GitHub Copilot CLI.
Esta decisión llegó apenas seis meses después de que la compañía abriera el acceso a Claude Code y promoviera su adopción entre miles de desarrolladores, gerentes de proyectos y diseñadores. El crecimiento en el uso de la herramienta superó expectativas y, paradójicamente, llevó a la empresa a reconsiderar su estrategia.
El auge y la rápida reversa de la IA en Microsoft
Según el medio estadounidense, la popularidad de Claude Code dentro de Microsoft fue tan acelerada que la escala de su uso forzó a la empresa a revertir el acceso abierto. Esta cancelación no afecta el acuerdo Foundry, que incluye inversiones de hasta 5.000 millones de dólares en Anthropic y acceso de clientes Foundry a modelos Claude, así como el compromiso de Anthropic de adquirir capacidad de cómputo en Azure por 30.000 millones de dólares.
Este ajuste de estrategia no es un caso aislado en el sector. Uber también experimentó un incremento inesperado en los gastos asociados a herramientas de IA. Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de Uber, declaró a The Information que la empresa agotó el presupuesto asignado para herramientas de codificación con IA para todo 2026 en apenas cuatro meses.
El costo real de sustituir a empleados por inteligencia artificial
Las recientes medidas adoptadas tanto por Microsoft como por Uber ponen en duda las proyecciones optimistas sobre el ahorro que la inteligencia artificial podría aportar a las empresas.
Bryan Catanzaro, vicepresidente de aprendizaje profundo aplicado en Nvidia, subrayó en entrevista con Axios que “para mi equipo, el costo de cómputo está muy por encima del costo de los empleados”. Este testimonio refleja la realidad de un modelo de negocio donde el consumo de recursos computacionales puede superar ampliamente los gastos de nómina.
La paradoja que enfrentan las corporaciones tecnológicas se vuelve más evidente al observar que la presión por impulsar el uso de IA parte muchas veces de incentivos internos. Tanto en Uber como en Meta, empleados han utilizado tablas de clasificación internas para medir qué equipos utilizan más inteligencia artificial. En Amazon, la consigna “toxenmaxx” anima a maximizar el uso de tokens de IA, la unidad básica de cálculo en estos sistemas.
La paradoja del token: más consumo, facturas más altas
El sistema de precios basado en tokens, pieza clave en la economía de la inteligencia artificial, genera efectos inesperados. Aunque se proyecta que el costo individual de cada token caerá drásticamente en los próximos años, el volumen total de consumo podría dispararse.
Un informe de Goldman Sachs estima que la adopción de agentes de IA podría multiplicar por 24 el consumo de tokens para 2030, alcanzando los 120 cuatrillones de tokens mensuales. El aumento de la demanda colectiva podría traducirse en facturas cada vez mayores, incluso si el precio unitario disminuye.
Un reporte reciente de la consultora Gartner calculó que, para 2030, la inferencia en un modelo de un billón de parámetros costará cerca de un 90% menos que en 2025. No obstante, advirtió que el ahorro no se trasladará necesariamente a los clientes empresariales. La razón principal es que los modelos más sofisticados requieren cantidades mucho mayores de tokens por tarea, lo que incrementa el consumo global.
Grandes promesas, grandes desafíos económicos
El entusiasmo en torno a la inteligencia artificial se refleja en declaraciones como la de Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, quien afirmó que en el futuro “100 agentes de IA trabajarán junto a cada empleado” en su compañía. Sin embargo, la experiencia reciente de Microsoft y Uber sugiere que la escalada del consumo de IA puede generar costos imprevistos para las empresas, hasta el punto de superar los gastos asociados a los empleados humanos.
El crecimiento acelerado de la adopción de agentes digitales y la presión por maximizar el uso de IA interna está obligando a las empresas a revisar sus estrategias y presupuestos. El resultado es un panorama donde la promesa de eficiencia y ahorro choca con la realidad de estructuras de costos crecientes. La apuesta por la inteligencia artificial, lejos de garantizar una reducción de gastos, podría derivar en una factura más abultada para las grandes empresas tecnológicas.