¿Por qué las empresas están desperdiciando sus presupuestos en IA?
Hace un año, Sam Altman realizaba una predicción llamativa: a medida que la producción de centros de datos se automatizara, el costo de la inteligencia artificial convergería con el precio de la electricidad. La promesa era un acceso masivo y económico. Sin embargo, la realidad actual muestra que, además de gastar volúmenes masivos de tokens, gran parte de ellos se están desperdiciando en procesos ineficientes.
El fenómeno del tokenmaxxing —el consumo desenfrenado de tokens entendido más como una moda que como una herramienta útil— ha encendido las alarmas en Silicon Valley. Las empresas han detectado que están invirtiendo pequeñas fortunas para que sus empleados intenten exprimir al máximo la tecnología sin una estrategia clara detrás.
¿Cuál es el impacto real del desperdicio de IA?
Un estudio de la startup EntelligenceAI afirma que por cada dólar invertido en IA, solo 18 centavos llegan realmente a producción. El 82% restante se destina a corregir errores, reescribir código y ejecutar procesos de revisión que no generan valor directo. Este "gasto improductivo" es una señal de alerta, pues el éxito tecnológico no depende del uso intensivo, sino de la mejora medible en la productividad.
La situación se ilustra perfectamente en la siguiente captura de pantalla que detalla el flujo de consumo de tokens en entornos de desarrollo:
Esta imagen refleja cómo la actividad de los usuarios, a menudo desconectada de los objetivos de negocio, infla las métricas de consumo sin aportar resultados tangibles a los proyectos de ingeniería.
Andrew Macdonald, COO de Uber, cuestionaba recientemente si el gasto masivo en IA está justificado sin mejoras claras en la productividad. Uber ha sido una de las empresas que decidió recortar el gasto en modelos de Anthropic tras haber agotado su presupuesto anual en apenas cuatro meses.
¿Cómo están reaccionando las grandes tecnológicas?
Existe una clara incertidumbre. Mientras algunos expertos advierten que racionar el consumo podría ser contraproducente, otros, como el CFO de Amazon, han pedido a sus empleados no usar la IA solo por el hecho de usarla. En el pasado, se premiaba el uso de estas herramientas, lo que derivó en tareas triviales y redundantes.
Matan Gringberg, CEO de IA Factory, comentó en WSJ que instituciones financieras reportan gastos de cientos de miles de dólares mensuales en tokens para consultas simples. El mensaje es claro: no se debe usar un modelo de alta potencia para tareas que resolvería una alternativa más económica.
Sundar Pichai, CEO de Alphabet, reveló en Google I/O que la empresa procesa más de 3.200 billones de tokens al mes, siete veces más que hace un año. Ante este escenario, la industria está eliminando las "tarifas planas" para forzar un modelo de pago por uso que obligue a los usuarios a ser conscientes de sus consumos.
Finalmente, la popularización de herramientas agénticas como Claude Code o Codex ha disparado el consumo, ya que estos agentes evalúan, planifican y ejecutan tareas de forma iterativa, multiplicando la cantidad de tokens necesarios por cada acción realizada.
Vía Xataka.
