- JAMIE JOHN, RAFE ROSNER-UDDIN Y RYAN MCMORROW
Amazon, Walmart y Uber se encuentran entre las empresas pioneras que han introducido límites o desincentivado el uso ineficiente.
Las empresas que se apresuraron a poner herramientas de IA en manos de sus empleados están empezando a limitar su uso, ya que el coste de implementar la tecnología a gran escala comienza a tener un coste excesivo.
Amazon, Walmart, Cisco, Uber y Meta se encuentran entre las empresas pioneras que han introducido límites, desincentivado el uso ineficiente o animado a sus empleados a utilizar modelos más económicos en su intento de contener el gasto en IA.
Este cambio marca una nueva fase en la adopción de la IA corporativa. A medida que los trabajadores pasan de los chatbots a los agentes de IA, que pueden realizar tareas complejas de forma autónoma pero requieren mucha más potencia de cálculo, las empresas se ven obligadas a analizar si cada consulta y tarea compensa el coste.
Esta situación se ha intensificado a medida que grupos como Anthropic y OpenAI han cambiado algunos servicios de suscripciones planas a facturación basada en tokens, que registra las unidades de datos procesadas por los modelos. Este cambio ha expuesto a las empresas de forma más directa al coste de cada solicitud y flujo de trabajo automatizado.
"Los costes de computación están empezando a preocupar tanto a los directores financieros como a los consejos de administración. Se ha hecho creer a consumidores y empresas que la IA es barata o gratuita, y eso no es cierto", afirmó Costi Perricos, líder global de IA generativa en Deloitte.
Sam Altman, CEO de OpenAI, declaró este mes que el gasto se ha convertido en un problema importante para los clientes este año. "El año pasado no surgió este problema. La gente estaba satisfecha con lo que gastaba".
El director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, afirmó que cada vez es más difícil justificar la inversión en tokens de IA. "Es muy difícil establecer una relación entre estas estadísticas y el hecho de que ahora estamos generando un 25% más de funciones útiles para el consumidor", declaró hace poco en un podcast.
La empresa de transporte ha introducido límites de uso, limitando el gasto mensual de tokens de sus empleados a 1500 dólares para herramientas de IA individuales, tras agotar su presupuesto para IA 2026 en abril. Bloomberg fue el primer medio en informar sobre este límite.
El gigante minorista estadounidense Walmart también ha limitado el uso de su propio agente de IA interno, restringiendo la cantidad de tokens que pueden usar sus empleados.
Suresh Kumar, director global de tecnología de Walmart, señaló que el uso de la plataforma de programación interactiva Code Puppy se ha disparado. "Esta es una oportunidad de hacer una pausa para reflexionar", afirmó, añadiendo que se está pidiendo a los empleados que identifiquen las herramientas adecuadas para cada tarea.
Jeetu Patel, presidente y director de producto de Cisco, afirmó que las empresas deben equilibrar el deseo de utilizar la tecnología para implementar agentes con el costo y la disponibilidad de los tokens.
Analistas de Goldman Sachs predijeron el mes pasado que el uso de agentes de IA resultaría en un aumento de 24 veces en el consumo de tokens para 2030 y que el enorme incremento de la demanda agravaría la escasez de chips en los próximos 12 a 18 meses.
Aunque el uso de tokens y el gasto en IA por parte de las empresas siguen creciendo, los esfuerzos por controlar los costos podrían afectar el crecimiento de los laboratorios de IA más grandes del mundo, como Anthropic y OpenAI, que planean su debut en Bolsa para finales de este año con valoraciones cercanas al billón de dólares.
Desde principios de año, los modelos de IA chinos han superado a sus homólogos estadounidenses en consumo de tokens, según datos de OpenRouter, una plataforma de agregación que permite a los usuarios acceder a múltiples modelos de IA.
La energía más barata y los modelos más eficientes de China han permitido a los laboratorios de IA del país cobrar menos que los principales grupos estadounidenses por los tokens, lo que le da a China una nueva ventaja en el campo de la IA.
Las empresas más pequeñas también están sintiendo la presión del gasto. El grupo de software Workato reconoció que su uso de IA se disparó después de que sus 1.300 empleados comenzaran a usar agentes de IA el verano pasado. "Se extendió como la pólvora, la gente comenzó a transformar sus trabajos con agentes", dijo el director de información Carter Busse.
Pero la empresa se llevó una sorpresa cuando Anthropic cambió a un modelo de precios basado en tokens en mayo. "Nuestro gasto se multiplicó por siete el primer día y pensé: hemos creado un monstruo'", declaró Busse.
En lugar de limitar el acceso, Busse está tratando de controlar el gasto y ha reorientado sus sesiones de capacitación en IA, que se realizan dos veces por semana, para impulsar ideas de ahorro de costos, como volver por defecto a los modelos más antiguos y económicos de Anthropic. "En lugar de innovación, hablemos de responsabilidad financiera en IA", propuso.
Las empresas más grandes también han comenzado a cambiar los incentivos y la comunicación interna en torno a la adopción de la IA. El mes pasado, Amazon advirtió a sus empleados que debían dejar de usar la IA "solo por usarla", después de que algunos ingenieros comenzaran a implementar agentes para escalar posiciones en las clasificaciones internas.
El grupo se ha visto obligado a modificar su estrategia para medir la adopción, con el fin de controlar el gasto asociado al mal uso de las herramientas. Meta tomó medidas parecidas en abril.
Tanto Amazon como Meta han desarrollado e implementado sus propios modelos, pero también dependen de terceros como Anthropic para obtener modelos y herramientas como Claude Code.
Los grupos y plataformas de IA están intentando mantener la adopción, disuadiendo a los usuarios de usar modelos de vanguardia costosos cuando no son necesarios y sustituyéndolos por versiones más económicas.
Microsoft y otros proveedores de plataformas de IA, como Amazon y Google, ya han lanzado herramientas que dirigen las consultas y tareas de los clientes al modelo más relevante dentro de una serie elegida por el cliente, para controlar mejor el gasto.
Mientras tanto, algunas empresas han recomendado a sus empleados usar modelos de código abierto que se pueden ejecutar localmente en sus propios servidores o dispositivos personales, reduciendo así la factura que pagan a los laboratorios de IA y a los proveedores de la nube. Pero los clientes están evaluando el aumento del gasto frente a las promesas que han hecho a los inversores sobre el impacto de la IA en sus resultados y la productividad de sus empleados.
"Nuestros ingenieros quieren más tokens... Tenemos que encontrar la manera de financiarlo", concluyó Patel de Cisco.
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