Meta implementa controles de gasto de IA tras un aumento repentino en su uso

Meta está desarrollando un sistema centralizado de monitoreo y control de gastos de IA tras constatar que estaba invirtiendo más internamente en inteligencia artificial de lo previsto. Esta decisión demuestra que las empresas están evaluando si la rentabilidad de la IA justifica el costo que implica.

La empresa ha enviado un memorando a unos 6000 empleados detallando los planes para establecer límites de gasto, presupuestos y restricciones de tokens para IA. Con la plataforma AI Gateway, los equipos tendrán acceso a una visión general del uso de la IA que enviará notificacionesmaticen caso de picos inusuales en el gasto. Se prevé que la gestión estructurada de tokens esté completamente implementada para 2027.

El memorando señalaba que Meta estaba experimentando un rápido crecimiento en la adopción interna de IA y que probablemente gastaría decenas de miles de millones en el uso de IA por parte de los empleados en 2026.

El efecto posterior de maximizar tokens

El cambio de enfoque en Meta, de promover el uso de la IA a controlarlo, refleja una tendencia recurrente en el mundo empresarial estadounidense. La empresa solía incentivar a sus empleados a usar la IA mediante la creación de clasificaciones internas ("Claudeonomics", nombre inspirado en el sistema de IA de Anthropic). Meta ya no gestiona esta clasificación.

Esta tendencia generalizada tiene un nombre: "tokenmaxxing", que consiste en utilizar la mayor cantidad posible de tokens de IA por cualquier motivo, ya sea para inflar las métricas de adopción internas o simplemente para consumirlos. La misma situación se dio en Amazon después de que sus empleados crearan una tabla de clasificación para tracel uso de tokens, pero la empresa la eliminó a finales de mayo por la preocupación de que estuviera generando un gasto innecesario, según informa Business Insider.

La experiencia de Uber ilustra la rapidez con la que los costos pueden dispararse. La compañía de transporte agotó todo su presupuesto previsto para la programación de IA en 2026 en abril, apenas cuatro meses después de iniciado el año. El director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, declaró a Rapid Response que la compañía ha tenido dificultades para vincular el gasto en tokens con resultados medibles. «Esa conexión aún no existe, ¿verdad?», dijo Macdonald. «Es muy difícil establecer una relación directa entre una de esas estadísticas y decir: "Bien, ahora estamos produciendo un 25 % más de funciones útiles para el consumidor"».

Un problema de costes que la industria no ha resuelto

La presión presupuestaria va mucho más allá de Silicon Valley. Según una encuesta de KPMG publicada inicialmente por The Wall Street Journal, solo el 26 % de las empresas tienen una visión integral de sus costos de IA, mientras que el 50 % tiene visibilidad parcial y el 22 % no tiene visibilidad alguna o solo descubre los gastos después de recibir las facturas. Como señaló Steve Chase, líder global de IA en KPMG, la compañía ha estado ayudando a clientes que ya han agotado sus presupuestos anuales de tokens o computación en la nube en cuestión de meses.

Microsoft retiró recientemente casi todas las licencias directas de Claude Code y redirigió a sus ingenieros a su propia interfaz de línea de comandos GitHub Copilot, según informó Fortune, tan solo seis meses después de haber puesto la herramienta Anthropic a disposición de sus empleados. Esta decisión se produjo tras un aumento en el uso por parte de los empleados mayor de lo previsto.

Consideraciones económicas sugieren que las expectativas iniciales sobre la rápida rentabilidad de la IA gracias al ahorro en mano de obra fueron demasiado optimistas. Bryan Catanzaro, vicepresidente de aprendizaje profundo aplicado de NVIDIAdent reveló a Axios que el coste computacional de su grupo ya supera el coste de contratar personal. Goldman Sachs cree que la IA con agentes podría multiplicar por 24 el consumo de tokens para 2030, alcanzando tasas de consumo mensuales de 120 billones de tokens, incluso a pesar de la disminución del precio unitario de los tokens.

Además, Gartner predice que la disminución de los costos de los tokens no significará aplicaciones de IA empresariales más baratas, ya que los algoritmos de IA agentes utilizan una cantidad mucho mayor de tokens por tarea, mientras que los proveedores probablemente se quedarán con el ahorro total. "Los directores de producto no deberían confundir la deflación de los tokens básicos con la democratización del razonamiento de vanguardia", dijo Will Sommer, analista director sénior de Gartner. Anteriormente, Cryptopolitan informó que Zuckerberg admitió que Meta cometió "errores" en su transformación de IA.

¿Qué pueden esperar los empleados de Meta?

Según los informes, el memorando reveló que Meta disuadirá a sus empleados de usar software externo para escribir código de IA y los animará a usar su propio asistente, MetaCode, anteriormente conocido como Devmate. Estos cambios se implementarán en las próximas semanas.

Al mismo tiempo, los esfuerzos de Meta por reducir los costos relacionados con la IA conllevan importantes cambios organizativos. En marzo de este año, Meta estaba considerando despidos que afectarían al menos al 20% de su plantilla total de aproximadamente 79.000 trabajadores, en parte debido a las inversiones en infraestructura de IA por valor de unos 600.000 millones de dólares hasta 2028.

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha destacado este desafío en la industria con bastante claridad. Afirmó que «esta es la crítica más justa que se le puede hacer a la IA en este momento», y añadió: «Se oye a las empresas decir: "Estoy invirtiendo muchísimo dinero en IA. Y sé que están sucediendo cosas geniales, pero también sé que se está desperdiciando muchísimo"»

Para la economía global, la pregunta es si los presupuestos corporativos para IA setracantes de que la tecnología cumpla sus promesas de productividad, o si la caída de los precios de los tokens y las mejores herramientas cerrarán primero la brecha. La respuesta determinará la contratación, la inversión de capital y la dinámica competitiva en todos los sectores durante años.

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