¿Sigue siendo más barato el ser humano? Uber gasta en cuatro meses todo el presupuesto anual de tokens de IA, pero no alcanza el retorno esperado

El director de operaciones de Uber revela que la compañía ha agotado su presupuesto anual de IA en 4 meses, pero le resulta difícil demostrar beneficios equivalentes, e incluso ha ralentizado el reclutamiento por ello. A medida que los costos de IA se disparan, las empresas tecnológicas comienzan a reflexionar sobre el verdadero retorno de la inversión en IA.

El director de operaciones de Uber revela la crisis de costos de IA, agotando el presupuesto anual en 4 meses

El director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, reveló en una entrevista con 《Rapid Response》 que cada vez es más difícil para la compañía demostrar la rentabilidad de la IA.

Él señaló que, anteriormente, el director técnico de Uber, Praveen Neppalli Naga, ya había mencionado que, en 2026, en solo 4 meses, la compañía agotó todo su presupuesto anual de IA, lo que obligó a la alta dirección a discutir el equilibrio entre el consumo de tokens y el número de empleados. Si no se puede vincular directamente a funciones útiles para los usuarios, los gastos se vuelven difíciles de justificar.

Él afirmó que, para los usuarios que no pagan facturas, la IA parece ser gratuita, pero siempre hay alguien que debe pagar la cuenta.

Uber gasta demasiado rápido su presupuesto de tokens e incluso ralentiza el reclutamiento de nuevos empleados

La dificultad para justificar los costos en IA en Uber se debe principalmente a la imposibilidad de establecer una relación causal clara.

Andrew Macdonald afirmó que, aunque el 25% del código de Uber está impulsado por IA, es difícil demostrar que esto represente un 25% de funciones útiles para los consumidores.

El CEO de Uber, Dara Khosrowshahi, incluso mencionó en la conferencia de resultados que, para hacer frente a la mayor inversión en IA, la compañía está desacelerando el reclutamiento y reduciendo la contratación de nuevos empleados humanos.

Los datos muestran que, en 2025, los gastos en I+D de Uber alcanzaron los 3.4 mil millones de dólares, un aumento del 9% respecto al año anterior, enfrentando la presión de justificar estos gastos mediante el lanzamiento de funciones reales.

Fuente de la imagen: Rapid ResponseEl director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, habla sobre la crisis de costos de IA en la compañía

La búsqueda ciega de tokens provoca reacciones adversas, y las empresas comienzan a reflexionar sobre los mecanismos de evaluación

Bajo la tendencia de los gigantes de Silicon Valley de perseguir ciegamente la maximización de tokens (Tokenmaxxing) y de incorporarlos en las evaluaciones de los empleados, algunas empresas ya están empezando a reflexionar.

Según 《Business Insider》, la conocida plataforma de aprendizaje de idiomas en línea Duolingo anteriormente incluyó el uso de IA en la evaluación de empleados, pero posteriormente enfrentó cuestionamientos internos sobre si esto era “usar por usar”.

El CEO de Duolingo, Luis von Ahn, en una entrevista en abril, admitió que esta práctica hacía que el equipo no se sintiera responsable de los resultados finales, solo impulsando herramientas inapropiadas, por lo que finalmente retiraron esta regulación.

Cuando el consumo de tokens supera la velocidad de reducción de precios

El impulso por mejorar la productividad mediante IA ya ha comenzado a encontrar resistencia dentro de las grandes empresas tecnológicas.

Microsoft recientemente pidió a sus empleados que usaran su propia CLI de GitHub Copilot, en lugar de herramientas de terceros como Claude Code, debido a los altos costos de consumo de tokens; el fundador del asistente de código abierto de IA, OpenClaw, Peter Steinberger, también afirmó que su equipo gastó más de 1.3 millones de dólares en un mes.

El escritor de 《Tom’s Hardware》, Jowi Morales, señaló que, las herramientas de IA actualmente solo ofrecen mejoras limitadas en productividad, y su costo de uso puede incluso ser más alto que contratar humanos. Si la velocidad de consumo de tokens supera la reducción de precios, la estrategia de reemplazar mano de obra con IA para reducir costos podría volverse contraproducente.

Lectura adicional:
¡Se acabó el todo incluido en IA! El costo de GitHub Copilot es demasiado alto para soportarlo, y a partir del 1/6 se cobrará según uso