Desde obligar a los empleados a usar IA hasta temer quemar demasiados tokens: cada vez más empresas están ajustando las cuotas internas de uso de IA.

Las empresas pasaron un año forzando a los empleados a usar IA, y ahora tienen que evitar que la usen demasiado. Desde Accenture prohibiendo a los empleados usar IA para convertir PDF, Uber agotando su presupuesto de IA para todo el año en abril, hasta Amazon y Meta ajustando simultáneamente las cuotas, la era del «tokenmaxxing» ha muerto. Los altos ejecutivos aún esperan una respuesta sobre si el modelo de negocio de la IA realmente vale ese precio.
（Preámbulo: Llega el fin de los tokens: la ola de aumento de precios de GitHub Copilot genera críticas negativas, la industria de IA se convierte completamente a la tarificación por volumen）
（Contexto adicional: GitHub Copilot cambia su modelo de cobro, revelando «la mayor mentira» de la industria de IA）

Índice de este artículo

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• De rankings a prohibiciones
• ¿Por qué se dispararon las facturas?
• El modelo de negocio de la IA puesto en tela de juicio

Hace un año, las empresas decían a sus empleados: si no usas IA, podrías perder oportunidades de ascenso. Ahora, esas mismas empresas están en reuniones discutiendo cómo evitar que los empleados usen IA para hacer PowerPoint. Accenture, Uber, Amazon, Meta, Walmart, Cisco, todas ellas anunciaron casi simultáneamente en la primera mitad de 2026 el endurecimiento de las cuotas internas de uso de IA. Su dilema común es solo uno: han gastado mucho dinero en IA, pero no pueden explicar claramente qué han obtenido a cambio.

De rankings a prohibiciones

Lo absurdo de la situación es que muchas empresas fueron las que empujaron a sus empleados a este hoyo.

No hace mucho, algunas empresas incluso establecieron rankings de uso de IA entre empleados, fomentando un uso intensivo. Accenture incluso insinuó a sus empleados que no usar IA «podría costarles oportunidades de ascenso». Esta era una lógica de gestión razonable: si quieres impulsar la transformación digital, debes generar hábitos de uso en la organización.

El hábito se formó, pero los usos se desviaron. Según una grabación de una reunión interna de Accenture obtenida por 404 Media, los empleados comenzaron a usar las reservas de tokens de la empresa para tareas básicas, como convertir PDF a diapositivas de presentación. Estas tareas no crean ningún valor comercial, pero cada operación quema dinero.

Justice Kwak, director de estrategia de IA agentiva de Accenture, señaló directamente el núcleo del problema:

«Estamos llegando a un punto de inflexión donde la IA se está convirtiendo en una parte significativa de la estructura de costos; los gastos se vuelven muy impredecibles, y los altos ejecutivos, especialmente a nivel de CFO, COO, CIO, siguen preguntándose si todo este dinero que gastamos en IA realmente está generando valor.»

El caso de Uber es aún más extremo. La empresa agotó todo su presupuesto de IA para el año en abril de 2026, y se vio obligada a establecer límites de emergencia: un tope de 1,500 dólares mensuales por empleado en tokens para herramientas de codificación agentiva (como Claude Code, Cursor). Antes del límite, las facturas mensuales de algunos ingenieros de software oscilaban entre 500 y 2,000 dólares. La evaluación de Andrew Macdonald, presidente y director de operaciones de Uber, fue incómodamente directa: «Todavía no existe el vínculo que conecte el uso intensivo de Claude Code en la empresa con la innovación al servicio del consumidor.»

¿Por qué se dispararon las facturas?

En 2025, el principal modelo de negocio de Anthropic y OpenAI era la suscripción mensual fija. En pocas palabras, las empresas pagaban una tarifa fija y los empleados podían usar herramientas de IA, como suscribirse a Office 365, sin cargos adicionales por uso excesivo. Este modelo fomentaba un uso intensivo.

Sin embargo, en 2026, ambas empresas cambiaron la mayoría de sus servicios empresariales a un modelo de cobro por uso de tokens. «Token» es la unidad básica de procesamiento de texto de los modelos de IA; en términos simples, el modelo cobra por cada palabra que lee y cada palabra que escribe. Las interfaces de chat normales tienen un uso limitado y las facturas son controlables. Pero la IA agentiva, es decir, los agentes de IA que pueden ejecutar automáticamente tareas de varios pasos, como escribir código, buscar datos, enviar solicitudes, pueden consumir decenas de miles de tokens por tarea, y la estructura de facturación es completamente diferente.

Esta es la raíz del aumento descontrolado de las facturas empresariales: las herramientas que antes se pagaban mensualmente ahora se cobran por cada unidad de cómputo, y el uso de agentes automatizados apenas está limitado por el comportamiento humano natural.

El término «Token rationing» (racionamiento de tokens) está circulando dentro de las empresas. En pocas palabras, las cuotas de uso de IA están comenzando a ser controladas, de la misma manera que las empresas controlan los gastos de viaje o las licencias de software.

El modelo de negocio de la IA puesto en tela de juicio

Esto no es solo una decisión de ahorro de unas pocas empresas, sino la primera prueba de estrés real que enfrenta el modelo de negocio de toda la industria de IA.

El New York Times denominó a esta tendencia «token-minimizing» (minimización de tokens), señalando que las empresas están revisando sistemáticamente el retorno de la inversión (ROI) del gasto en IA. La valoración de Fortune es aún más directa: tokenmaxxing ha muerto, las empresas no han obtenido el retorno que esperaban inicialmente.

Desde el punto de vista técnico, las capacidades de los modelos de IA realmente están mejorando continuamente. Pero entre el «progreso en la capacidad del modelo» y el «beneficio real para la empresa» existe una brecha que aún no se ha cerrado. Macdonald de Uber expresó el sentir de muchos CXO: los empleados producen grandes cantidades de código con Claude Code, pero nadie puede dar un vínculo claro sobre si ese código realmente mejora la experiencia del usuario final.

La industria de IA ya ha superado la etapa en la que la «novedad y emoción» podía encubrirlo todo. Ahora debe enfrentar una pregunta aburrida pero crucial: el retorno de la inversión.