Una factura de quinientos millones de dólares en tokens

IMAGE: A large corporate invoice with the Anthropic logo. The invoice is crisp, official and intimidating. At the bottom, in enormous bold numbers, the amount "$500,000,000" is highlighted, with the line item reading "Claude tokens". The invoice sits on the desk of a shocked CFO in a modern corporate boardroom. Screens in the background show AI chat interfaces and rising token usage graphs

Una compañía ha recibido, de acuerdo con un consultor que ha comentado el tema con Axios, una descomunal factura de quinientos millones de dólares de Anthropic, en concepto de tokens de Claude. Como comenta alguien, eso son cinco jets privados, dos superyates o una isla, vaporizados en la nada y convertidos en simples tokens. O como dice otro usuario, «me gustaría estar en la reunión con el responsable«…

La reacción inmediata supongo que sería pensar que alguien ha cometido un error, que algún empleado se ha vuelto loco con los prompts, que algún departamento ha perdido el control o que la inteligencia artificial es muchísimo más cara de lo que parecía. Pero aparentemente, y con todas las reservas que precisa una noticia así, venida de un simple comentario casual, alguien ofreció licencias de Claude a todos los usuarios de la compañía y no fijó ningún tipo de límites. En pleno contexto de tokenmaxxing, en el que el consumo de tokens es supuestamente algún tipo de prueba de tu valía, las cosas se acumulan rápidamente, hasta terminar con semejante factura demencial.

Después de algunos meses de entusiasmo, muchas compañías están comenzando a analizar con más detalle sus costes reales de inteligencia artificial y, sobre todo, su retorno. No porque hayan dejado de creer en la tecnología, sino porque empiezan a tratarla como cualquier otra inversión empresarial y a poner un mínimo de sentido común en las cosas. Microsoft, por ejemplo, ha empezado a cancelar licencias de Claude Code a miles de sus trabajadores y a pedirles que utilicen las de su GitHub Copilot CLI, y no simplemente por apostar por un producto propio, sino porque la idea original de ofrecer Claude Code a todos sus trabajadores, independientemente de su experiencia en desarrollo de software, tenía una muy difícil justificación. Incluso una compañía que ha apostado miles de millones por la inteligencia artificial empieza a evaluar con más rigor qué herramientas utiliza, cuánto cuestan y qué valor aportan realmente.

La inteligencia artificial generativa tiene un problema curioso: parece barata. La interfaz es una simple caja de texto y formular una pregunta resulta tan sencillo que cuesta percibir toda la infraestructura y recursos que existen detrás. Pero cada interacción consume recursos computacionales, almacenamiento, contexto, herramientas externas y modelos cada vez más complejos. Durante mucho tiempo, ese coste permaneció relativamente oculto. Ahora empieza a aparecer en las cuentas de resultados.

Las compañías que obtendrán verdadero valor de la inteligencia artificial no serán necesariamente las que más la utilicen, sino las que sean capaces de integrarla en procesos concretos, medir resultados y eliminar todo aquello que genere consumo sin aportar impacto. En la práctica, la pregunta está cambiando. Ya no es si estamos usando inteligencia artificial, sino si realmente merece la pena usar inteligencia artificial para una tarea determinada.

Puede parecer una diferencia menor, pero en realidad marca el final de la fase de entusiasmo y el comienzo de la fase de gestión. Y eso suele ser una buena noticia. Porque las tecnologías verdaderamente importantes sobreviven precisamente a ese momento: cuando dejan de venderse mediante promesas y empiezan a justificarse mediante resultados.

Las facturas de quinientos millones de dólares no demuestran que la inteligencia artificial esté fracasando: demuestra que, por primera vez, alguien está empezando a contar.

Un comentario

  • #001
    Luis Hernandez - 2 junio 2026 - 10:39

    Si el trabajador necesita hablar constantemente con la IA para obtener valor, probablemente el producto está trasladando demasiado trabajo al usuario y gastando tokens de más.

    A mayor flexibilidad de la interfaz, mayor necesidad de implicación humana y gasto de tokens. Una IA abierta, como en la interfaz que ofrece ChatGPT, sirve para muchas cosas, pero también obliga a decidir qué pedir, cómo pedirlo, cómo evaluar la respuesta y sobre a todo a realizar muchas iteraciones con el modelo hasta llegar a un resultado adecuado.

    Por eso creo que el camino es diseñar sistemas más acotados: procesos concretos, objetivos claros, datos relevantes y validación humana donde aporta valor. Es decir, acotamos lo que esperamos de la IA en una labor u objetivo concreto.

    La IA generalista necesita conversación. La IA bien integrada debería parecerse más a una capa de trabajo que entiende el contexto y reduce fricción.

    No se trata de que Juan aprenda prompts perfectos. Se trata de que el sistema que creamos con IA integrada entienda el trabajo de Juan.

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