Empresas racionan uso de inteligencia artificial tras dispararse costos sin retorno claro
Compañías que hace meses incentivaban a sus empleados a maximizar el uso de herramientas de inteligencia artificial ahora implementan restricciones para frenar gastos descontrolados, según revelan reportes recientes. La consultora Accenture ha comenzado a limitar el acceso de sus trabajadores a tokens de IA después de detectar que se utilizaban para tareas básicas como convertir archivos PDF en presentaciones, mientras los directivos cuestionan si la inversión genera valor real.
La industria de la inteligencia artificial enfrenta un punto de inflexión en su modelo de negocio. Después de meses promoviendo el uso masivo de IA en entornos corporativos, las empresas descubren que es extremadamente fácil gastar grandes sumas de dinero en estas tecnologías sin obtener beneficios proporcionales, según reporta TechCrunch.
El medio especializado 404 Media reveló que la firma de consultoría Accenture ha implementado medidas para evitar que sus empleados agoten las reservas de tokens de IA utilizándolas en tareas elementales. La información se basa en audio filtrado de una reunión interna reciente donde participó Justice Kwak, responsable de la estrategia de IA agéntica de Accenture.
"Estamos alcanzando este punto de inflexión donde la IA se está volviendo material para la estructura de costos", dijo Kwak según el audio. "El gasto se está volviendo muy impredecible, y el liderazgo, especialmente a nivel de director financiero, director de operaciones y director de información, todavía está preguntando si están obteniendo valor de lo que estamos gastando en el contexto de la IA", agregó.
El cambio de estrategia resulta particularmente notable porque ocurre poco después de que Accenture amenazara a sus empleados con que "arriesgaban perder promociones" si no utilizaban IA, según reporta 404 Media.
El fenómeno no se limita a Accenture. A principios de 2026, la industria de IA alentó activamente a las compañías a maximizar sus presupuestos en estas tecnologías. Algunas empresas llegaron a crear tablas de clasificación internas para fomentar el uso de IA entre empleados, convirtiendo la adopción tecnológica en una competencia.
Ahora, esas mismas organizaciones enfrentan la realidad de costos disparados sin claridad sobre el retorno de inversión. Lo que TechCrunch denomina "la era del tokenmaxxing" —maximización del uso de tokens— parece haber terminado, dando paso a "la era del racionamiento de tokens".
El costo de los tokens ha puesto en duda el modelo de negocio de la IA, evidenciado por lo que se ha denominado la "venta masiva de IA" que ha golpeado a empresas dependientes de esta tecnología en los últimos días, especialmente a fabricantes de chips de memoria, según TechCrunch.
La industria de inteligencia artificial ha alcanzado una etapa donde ya no puede sostenerse únicamente en ser emocionante y novedosa. Ahora debe demostrar su valor real, según el análisis del medio tecnológico.
Las restricciones implementadas por Accenture buscan específicamente frenar el uso de IA en tareas que no justifican el costo de procesamiento, como la conversión de documentos PDF a presentaciones de diapositivas, trabajos que tradicionalmente se realizaban con herramientas convencionales a costo marginal.
El problema central radica en la imprevisibilidad del gasto. A diferencia del software tradicional con licencias fijas, los modelos de IA basados en tokens generan costos variables que pueden escalar rápidamente dependiendo del volumen y complejidad de las consultas. Esta estructura de costos dificulta la planificación presupuestaria y el análisis de rentabilidad.
Los directivos de nivel C —directores ejecutivos, financieros y de tecnología— ahora exigen justificación clara del valor generado por cada dólar invertido en IA, marcando un cambio significativo respecto a la euforia inicial que caracterizó la adopción de estas tecnologías.
El caso de Accenture ilustra una contradicción más amplia en la estrategia corporativa hacia la IA: primero se presionó a los empleados para adoptar la tecnología bajo amenaza de consecuencias profesionales, y ahora se les restringe el acceso por consideraciones de costo, dejando a los trabajadores en medio de directrices corporativas contradictorias.
La situación plantea interrogantes sobre la viabilidad a largo plazo del modelo actual de comercialización de IA, especialmente para aplicaciones empresariales donde el volumen de uso puede generar facturas millonarias sin mejoras claras en productividad o resultados.
El impacto se extiende a toda la cadena de valor de la IA. Los fabricantes de chips de memoria, componentes esenciales para el procesamiento de modelos de inteligencia artificial, han experimentado caídas en sus valoraciones bursátiles en los últimos días, reflejando la incertidumbre del mercado sobre la sostenibilidad de la demanda de infraestructura de IA.
Las empresas ahora enfrentan el desafío de encontrar un equilibrio entre aprovechar las capacidades de la IA y controlar costos, mientras desarrollan métricas claras para evaluar el retorno de inversión en estas tecnologías. La fase de experimentación sin restricciones parece haber concluido, dando paso a una era de escrutinio financiero riguroso.
