La compañía Uber agotó su presupuesto anual de inteligencia artificial para el año 2026 en apenas cuatro meses. Mientras las empresas estadounidenses invierten cientos de miles de millones de dólares en IA con la esperanza de que esta tecnología ayude a ahorrar tiempo y costos, Uber ya se enfrenta a un problema inesperado: el presupuesto destinado a estas necesidades se ha consumido mucho antes de lo previsto.
Uno de los directivos de Uber acumuló una factura de 1.200 dólares durante una sesión de codificación de dos horas. Este aumento en los costos se produjo tras la implementación de la herramienta Claude Code de Anthropic para miles de ingenieros, quienes comenzaron a utilizarla en mayor medida de lo que los cálculos financieros habían anticipado.
Esto pone de manifiesto lo rápido que pueden crecer los costos de la IA cuando las empresas adoptan masivamente herramientas con pago por uso real, en lugar de una suscripción mensual fija. Al mismo tiempo, plantea una pregunta más amplia: ¿justifican los miles de millones invertidos en inteligencia artificial los resultados obtenidos?
La rápida implementación de Claude Code
Uber presentó Claude Code en su departamento de ingeniería en diciembre de 2025. Para febrero, el 32% de los ingenieros utilizaban las herramientas de programación de agentes, y para marzo, esta cifra había aumentado al 84%. Para la primavera, el 95% de los ingenieros utilizaban mensualmente las herramientas de IA, y aproximadamente el 70% del nuevo código era generado por ellas, informa Forbes.
Claude Code no solo es capaz de proponer fragmentos individuales de código. Los ingenieros pueden encargar a los agentes de IA la ejecución de múltiples tareas simultáneamente, la refactorización de grandes partes de software, la generación de pruebas y la creación de código de servidor, lo que requiere recursos computacionales significativos.
El costo mensual promedio de uso, según los informes, oscilaba entre 150 y 250 dólares por ingeniero. Los usuarios más activos generaban facturas de entre 500 y 2.000 dólares, señala Forbes.
Los desafíos de medir la productividad
Según los informes, Uber también mantenía clasificaciones internas que evaluaban a los ingenieros según su nivel de uso de Claude Code. Esto incentivaba a los empleados a utilizar la herramienta de manera más activa, aunque los equipos que promovían su implementación no eran responsables del control del presupuesto.
El aumento de la productividad gracias a las herramientas de IA sigue siendo difícil de medir. El presidente y director operativo de Uber, Andrew Macdonald, declaró posteriormente que es cada vez más complicado justificar los crecientes costos de los tokens, es decir, el pago por el uso de modelos de IA, sin pruebas contundentes de que contribuyan a crear funciones más útiles para los clientes, informa The Verge.
Fuente: Yahoo
