Uber sorprendió al agotar en abril todo su presupuesto destinado a inteligencia artificial para el año 2026, apenas cuatro meses después de iniciado el período. Este desborde financiero se produjo tras la rápida adopción de Claude Code, la herramienta de Anthropic, entre aproximadamente 5.000 ingenieros, superando las expectativas de los modelos financieros de la compañía.
Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de Uber, confirmó la situación y aseguró que la empresa tuvo que replantear sus supuestos iniciales. En 2025, Uber destinó US$ 3.400 millones a investigación y desarrollo, un 9% más que el año previo. Sin embargo, el problema no fue tanto el aumento en escala, sino la complejidad de gestionar un sistema de precios basado en tokens que los equipos financieros aún no dominan.
Además, esta revelación coincidió con un cambio en la estrategia de Anthropic. El 13 de mayo, anunciaron que los suscriptores pagos de Claude deberán pagar un cargo adicional mensual por herramientas de agentes y apps de terceros, con tarifas completas a partir del 15 de junio. Esto refleja una tendencia en la industria hacia la facturación basada en consumo real, que puede generar costos impredecibles para las empresas.
MÁS INFO
Uber comenzó a usar Claude Code en diciembre de 2025, y su adopción creció rápidamente: del 32% de ingenieros en febrero al 84% en marzo, alcanzando un 95% en primavera en EE.UU. Cerca del 70% del código implementado provenía de estas herramientas, y el 11% de las actualizaciones de backend se realizaron por agentes sin intervención humana.
El precio de las herramientas de IA
En términos de costos, cada ingeniero generó un gasto mensual promedio entre US$ 150 y US$ 250, con usuarios intensivos que llegaron a gastar hasta US$ 2.000. Naga mismo gastó US$ 1.200 en dos horas durante una demostración.
El uso de Claude Code no fue improductivo ni inadecuado: los ingenieros lo aplicaron para tareas complejas como ejecución paralela de agentes, refactorización masiva de código y generación automatizada de pruebas, lo que aumentó la productividad. Sin embargo, esta eficiencia se tradujo en un gasto financiero fuera de control, agudizado por un sistema interno que premiaba a quienes más tokens consumían, generando un incentivo a aumentar el uso sin restricciones presupuestarias claras.
El modelo de facturación por tokens, que cobra según el consumo real de cada usuario, rompió con los esquemas tradicionales de costos fijos por licencia o suscripción. Así, un ingeniero puede consumir tokens en cantidades muy variables según su flujo de trabajo, dificultando la previsibilidad y planificación financiera anual.
Un desafío adicional es que la mayoría de las empresas no aplican controles de gasto rigurosos para la inteligencia artificial como lo hacen en la nube. Solo el 43% cuenta con políticas formales de gobernanza de IA, y apenas el 21% tiene una gestión madura de agentes. Uber implementó Claude Code sin límites ni monitoreo en tiempo real, lo que facilitó el descontrol presupuestario.
A pesar de todo esto, Uber no frena su apuesta por la inteligencia artificial y planea combinar Claude Code con Codex de OpenAI, buscando que los agentes se encarguen de codificar, probar e implementar, mientras los humanos coordinan. Sin embargo, la gran pregunta para los consejos de administración es si sus áreas financieras podrán tener visibilidad y control sobre los costos cuando el uso de estas herramientas deje de estar limitado.
Cerrar sesión