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Los gigantes tecnológicos de EE. UU. reconsidernan el uso de la IA a medida que los costos de los tokens superan los salarios de los programadores
La industria de la IA en la actualidad presenta un marcado contraste, con extremos en ambos lados. Las principales empresas de IA han superado la marca de los billones de dólares en valoración, y los grandes modelos de lenguaje se utilizan ampliamente en el desarrollo de software. Sin embargo, muchas empresas que esperaban reducir los costos laborales mediante la IA se han encontrado con sorpresa al descubrir que, en realidad, resulta ser más caro que contratar programadores humanos.
Este giro inesperado ha dejado a numerosas compañías tecnológicas en una situación incómoda. Las herramientas de programación basadas en IA, que se esperaba redujeran los costos y aumentaran la eficiencia, ahora generan enormes facturas para los departamentos financieros debido a su increíble velocidad de consumo.
Incluso las grandes empresas deben lidiar con presupuestos en aumento
El director técnico de Uber reconoció recientemente que la empresa había agotado todo su presupuesto para Claude Code en abril de 2026. Para cubrir estos excesivos costos de IA, Uber tuvo que reducir sus planes anuales de contratación, lo que llevó a la dirección a reconsiderar profundamente su apresurada adopción interna de tecnologías de IA.
No es de extrañar que Microsoft, una empresa rica en efectivo, también esté lidiando con este mismo problema financiero. El CEO Satya Nadella ordenó recientemente el cambio de Claude Code al propio GitHub Copilot de la compañía para el desarrollo interno a partir de junio. El objetivo principal: controlar estrictamente los gastos y evitar que los costos derivados de los grandes modelos se descontrolen.
El funcionamiento las 24 horas del día se convierte en una “bestia devoradora de dinero”
Aunque las herramientas de programación basadas en IA escriben más rápido que los humanos, en la práctica, los desarrolladores humanos que ganan unos pocos miles de dólares al mes a menudo son más rentables que las tecnologías basadas en IA. Especialmente cuando los equipos utilizan agentes de IA para trabajar las 24 horas del día, el dinero se va agotando rápidamente.
Además de la pesada carga financiera, la calidad del código generado por la IA también enfrenta críticas en la industria. Varios expertos señalan que la IA a menudo “produce basura en masa”, con muchos defectos ocultos en los resultados. La revisión, prueba y implementación posteriores todavía requieren intervención humana. Reemplazar a los programadores humanos en un futuro cercano sigue siendo una promesa incumplida.
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