Las empresas que durante el último año presionaron a sus empleados para que utilizaran las herramientas de IA de la forma más intensiva posible, ahora tienen dificultades para gestionar los costes.
Los directores financieros exigen ahora ver resultados cuantificables sobre las facturas de API, que no dejan de aumentar, lo que amenaza las proyecciones de crecimiento de OpenAI, Anthropic y otros grandes proveedores de modelos de lenguaje.
Las empresas están reduciendo su gasto en IA, ya que los directores financieros exigen justificaciones para el aumento desorbitado de las facturas de las API. Este cambio de rumbo marca el fin de lo que el sector ha denominado "tokenmaxxing", y la corrección se está produciendo con rapidez.
Amazon desmanteló recientemente una clasificación interna que tracel uso de la IA por parte de los empleados, después de que la dirección concluyera que el sistema generaba más tareas repetitivas con IA que resultados útiles. «Por favor, no utilicen la IA solo por el hecho de utilizarla», les dijo un vicepresidente sénior de Amazon a los empleados.
Uber agotó todo su presupuesto de programación de IA para 2026 en cuatro meses, y Meta envió un memorando interno a unos 6000 empleados alertando sobre lo que denominó un "aumento exponencial" en el uso de la IA, advirtiendo que la empresa se enfrentaba a miles de millones en costes internos relacionados con esta tecnología. Desde entonces, Uber ha impuesto un límite de gasto mensual de 1500 dólares por empleado en herramientas de programación de IA.
La consultora Accenture advirtió previamente a sus empleados que podrían "correr el riesgo de perder ascensos" si no adoptaban las herramientas de IA. Ahora, Accenture intenta impedir que el personal utilice la IA en tareas triviales.
En una grabación de audio filtrada de una reunión interna, un ejecutivo de Accenture afirma que el gasto en IA se está volviendo muy impredecible. El mismo ejecutivo añadió que los directivos, a nivel de CFO, COO y CIO, siguen preguntándose si están obteniendo valor de lo que están gastando
Adam McDaniel y Markus Eisele, de International Business Machines (IBM), argumentaron en un análisis reciente que la minimización de tokens es tan mala como la maximización de tokens, porque ambas hacen del consumo de tokens el objetivo principal en lugar de centrarse en los resultados comerciales.
IBM aboga por lo que denomina "valuemaxxing", que se centra en medir las tareas completadas, el tiempo ahorrado y el retrabajo evitado, en lugar de los tokens consumidos.
OpenAI y Anthropic basaron sus planes de crecimiento en la idea de que las empresas seguirían consumiendo cada vez más tokens.
OpenAI superó los 25.000 millones de dólares en ingresos anualizados a principios de este año, con una valoración de 1 billón de dólares, mientras que Anthropic está valorada en unos miles de millones de dólares menos. Ambas compañías están gastando grandes cash en computación, investigación y contratación, con la esperanza de que la adopción por parte de las empresas les permita obtener beneficios.
Pero las empresas ya están reservando los costosos modelos insignia para trabajos complejos y utilizando alternativas más pequeñas y económicas para tareas rutinarias. Algunas están trasladando cargas de trabajo a modelos de código abierto que se ejecutan en su propia infraestructura sin cargos por token.
La International Data Corporation (IDC) predice que para 2028, el 70 % de las empresas líderes impulsadas por IA utilizarán múltiples modelos en lugar de depender de un único proveedor. Esto convertiría a la IA en un producto básico donde los proveedores competirían por precio en lugar de solo por capacidad.
el tema del dinero no va a desaparecer pronto. Incluso el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha reconocido que el coste de la IA se ha convertido en un "enorme problema" para los clientes este año.
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