El debate sobre si la inteligencia artificial (IA) destruirá trabajos ha eclipsado durante meses una pregunta más inmediata y más cara: ¿cuánto cuesta realmente usarla? Las primeras empresas que usaron agentes de IA a gran escala están viendo que el coste puede superar el sueldo de un trabajador. La realidad ha llamado a la puerta de los departamentos financieros con una factura imprevista.
Esta infraestructura no se paga con gigabytes o licencias fijas de software, se paga por tokens. Cada vez que un empleado interactúa con un modelo de IA, o cada vez que un agente autónomo ejecuta una tarea en segundo plano, el taxímetro de los tokens corre.
Así, esta nueva dinámica está arrastrando a las empresas hacia una encrucijada inevitable y binaria. O asumir una pérdida de competitividad limitando el acceso a la IA para ahorrar tokens, o ejecutar recortes para financiar el gasto en computación.
Ya el pasado mes de marzo se puso al descubierto la importancia de este fenómeno. En una grabación del All-In Podcast, Jensen Huang, CEO de Nvidia, lanzó una bomba que da un giro a los costes laborales de la era tecnológica.
"Digamos que tienes un ingeniero de software o investigador de IA y le pagas 500.000 dólares al año. Lo hacemos todo el tiempo. Ese ingeniero debería consumir al menos 250.000 dólares en tokens anuales", apuntó Huang. Al ser preguntado sobre si Nvidia ya gasta unos 2.000 millones de dólares al año en tokens para provisionar a su propio equipo, Huang respondió: "Lo estamos intentando".
El líder del gigante de los semiconductores afirmó que los tokens ya son una herramienta de reclutamiento en Silicon Valley. Ahora, los ingenieros estrella saben que su productividad y relevancia profesional dependen directamente del presupuesto de computación que la empresa ponga en sus manos. Huang proyecta que, como mínimo hasta 2027, habrá una demanda de computación de un billón de dólares.
La fiebre por maximizar el consumo de IA ha creado un nuevo término para el mundo de las startups: el tokenmaxxing. Así se hace referencia a utilizar la IA hasta el extremo absoluto para redefinir los flujos internos y los productos, sin importar el gasto.
Las grandes tecnológicas están alimentando este comportamiento. El pasado 20 de mayo, Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció a través de la plataforma X que ofrecerá 2 millones de dólares en tokens de su API a cada startup de la nueva promoción de Y Combinator a cambio de una participación en su capital.
Pero mientras hay startups que juegan al intercambio de tokens, la realidad de las empresas es bastante restrictiva. Compañías como Anthropic han decidido que el modelo clásico de suscripción de tarifa plana no es sostenible.
Ya en abril de 2026, The Information informaba de que Anthropic modificó oficialmente su modelo de precios enterprise, eliminando los descuentos por volumen de la API (que rondaban el 10% y el 15%) y sustituyendo los planes fijos por una estructura mixta de acceso base de uso medido obligatorio.
El impacto de este cambio de paradigma ya ha cobrado su primera gran víctima corporativa: Uber.
Tal y como comentaban nuestros compañeros de Business Insider, el 95% de los ingenieros usa herramientas de IA mensualmente, y de ahí proviene el 70% del código que producen sus equipos. El coste de mantener esa actividad oscila, según Forbes, entre 500 y 2.000 dólares al mes por persona. Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de la compañía, admitió en abril que Uber había agotado su presupuesto completo de IA para 2026 en apenas cuatro meses.
Para el director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, "es muy difícil trazar una línea directa entre estas estadísticas de uso y decir: 'Vale, ahora estamos produciendo un 25% más de funciones útiles para el consumidor'. Esa relación directa aún no existe". Macdonald cuestionó la rentabilidad real de la fiebre del token en una entrevista con Rapid Response.
Poco después, la consecuencia vino de frente. El CEO de Uber, Dara Khosrowshahi, confirmó en la publicación de resultados que la compañía va a ralentizar la contratación de personal para compensar inversiones exigidas por la IA.
Por su parte, un informe de Goldman Sachs Research señala que el auge de la IA agentica va a multiplicar el consumo global de tokens por 24 entre 2026 y 2030, alcanzando la sorprendente cifra de 120 billones de tokens al mes.
La conclusión pone entre la espalda y la pared a cualquier director general o financiero. Ahora, las compañías deberán decidir entre menos tokens y menos productividad, o más tokens y recortes empresariales. La IA ya no es un experimento, es una herramienta muy cara.
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