La burbuja de la IA empresarial pincha: Microsoft y Uber queman presupuestos anuales en meses
El gasto empresarial en inteligencia artificial empieza a generar serias dudas de rentabilidad: Microsoft ha cancelado la mayoría de sus licencias internas de Claude Code y Uber agotó su presupuesto completo de IA para 2026 en solo cuatro meses. La facturación por tokens —el modelo estándar de OpenAI, Anthropic y GitHub— hace que los costes sean prácticamente imposibles de prever, y los ejemplos más recientes muestran que el daño puede ser enorme.
El problema de los tokens
Claude Code, la herramienta de programación asistida por IA de Anthropic, pasó de ser usada por el 32% al 84% de los ingenieros de Uber entre diciembre de 2025 y marzo de 2026, según Briefs (abril 2026). El resultado: la compañía consumió los 3.400 millones de dólares destinados a herramientas de IA para todo el año en apenas cuatro meses. El coste por ingeniero oscilaba entre 500 y 2.000 dólares al mes.
El COO de Uber, Andrew Macdonald, reconoció públicamente que no existe una relación clara entre el consumo de tokens y la mejora real de los productos para los usuarios, tal y como recoge Fortune (mayo 2026). Dicho de otro modo: más gasto en IA no se tradujo en un 25% más de funciones útiles para los clientes.
Microsoft tomó una decisión más drástica: canceló la mayoría de sus licencias internas de Claude Code antes del 30 de junio de 2026, fecha que coincide con el cierre de su ejercicio fiscal. La tensión entre el coste real y el valor percibido resultó insostenible.
El caso más extremo lo describió un consultor de IA a Axios (mayo 2026): una empresa anónima perdió cerca de 500 millones de dólares en un solo mes por no haber establecido límites de uso para sus empleados.
El riesgo para las empresas españolas
El modelo de facturación por tokens no es una excepción: es la norma del sector. Esto representa un riesgo real para empresas españolas que estén considerando despliegues masivos de herramientas como Claude Code o GitHub Copilot sin mecanismos de control del gasto. Compañías como Telefónica, Banco Santander o Inditex —con miles de ingenieros en plantilla— podrían enfrentarse a picos de coste similares si no establecen límites claros de consumo desde el primer día.
La dependencia de proveedores estadounidenses añade otra capa de vulnerabilidad. Los CFOs más cautos ya miran hacia soluciones con precios predecibles o topes mensuales, algo que los grandes proveedores actuales aún no ofrecen de forma estándar.
¿Qué viene ahora?
La corrección en marcha no significa el fin de la IA en la empresa, pero sí el fin de la adopción sin criterio. El reto para 2026 es demostrar retorno real: menos pilotos entusiastas, más métricas de negocio. Quien no controle el gasto en tokens ahora pagará un precio mucho más alto después.
