La fiebre de la inteligencia artificial en las empresas ha entrado en una nueva fase. A lo largo de los dos últimos años las grandes empresas han fomentado su uso entre sus empleados premiando incluso a los más derrochadores. Se llegó a acuñar un término, el “tokenmaxxing”, una actitud que consistía en consumir la mayor cantidad posible de tokens, las unidades mínimas con las que los modelos descomponen el lenguaje y señalan el coste de las operaciones. En Meta, los usuarios más voraces recibían hasta títulos honoríficos. En plena vorágine pocos se preguntaban cuando iba a llegar la factura.
Ese momento parece haber llegado. Ramp, una plataforma que ayuda a las empresas a controlar sus gastos, calcula que el gasto en inteligencia artificial se ha multiplicado por trece en un solo año. Uber gastó en cuatro meses el presupuesto de todo el año, y se habla de compañías que se han fundido 500 millones de dólares en tokens en un mes. Hasta Sam Altman admite que el gasto desaforado de muchos de sus clientes es un problema de primer orden. Cuando el vendedor reconoce eso, es que el comprador ya lo sabía desde hacía tiempo.
El origen de este disparate está en la propia evolución de la tecnología. Se ha pasado muy rápido de modelos que respondían a preguntas simples a los que razonan antes de contestar, de ahí se pasó a los agentes, programas que actúan solos durante horas y disparan el gasto. Algunos de estos agentes crean otros subagentes que multiplican la cuenta sin que nadie se lo haya ordenado.
La reacción ya ha llegado y donde antes había despilfarro ahora hay racionamiento. Meta y Amazon han retirado sus tablas de clasificación por consumo de tokens, Uber ha limitado el gasto a 1.500 dólares por empleado al mes y las consultoras les están siguiendo al igual que los bufetes de abogados. Tiene razón de ser. Emplear el modelo más caro para tareas rutinarias es matar moscas a cañonazos, así que las empresas se están empezando a decantar por la inteligencia a la carta mezclando proveedores. Donde antes reinaba el “tokenmaxxing” ahora lo hace el “thrift-maxxing”.
En el mercado han irrumpido además los modelos chinos de código abierto, que van solo unos meses por detrás de los estadounidenses, pero que son sensiblemente más baratos. Una tarea que DeepSeek resuelve por 3 céntimos le cuesta a Fable, el modelo puntero de Anthropic, 2 euros y medio. Con semejante diferencia, la lealtad se evapora.
Para OpenAI y Anthropic esto es una maldición. Subvencionan buena parte del coste real para retener a unos clientes que alternan modelos y que incluso coquetean con montárselo por su cuenta. La generosidad no puede durar eternamente, y menos aún con la salida a bolsa a la vuelta de la esquina. La lección es tan vieja como el capitalismo. Ninguna tecnología escapa a la ley de la gravedad de los costes. Terminada la etapa religiosa de los conversos que gastaban sin medida, llega la de los controladores financieros que preguntan cuánto cuesta cada cosa.
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