El auge de la inteligencia artificial generativa ha topado con un muro de costos inesperados. Este año, Uber agotó en abril su presupuesto anual destinado a estas herramientas, y los ingresos de Microsoft por IA en China se triplicaron, reflejo de un gasto que se ha disparado muy por encima de las previsiones iniciales. La euforia por dotar a cada empleado de agentes inteligentes ha dado paso a una política de contención: Amazon, Walmart, Cisco y Meta han comenzado a limitar el consumo de «tokens» entre sus plantillas, señal de que la facturación por uso —y no la suscripción plana— se ha convertido en la norma, multiplicando las cuentas a medida que los modelos más potentes ejecutan tareas cada vez más complejas.

El cambio responde a una arquitectura de precios que penaliza la intensidad. Los agentes de IA, capaces de realizar procesos autónomos de varias horas, consumen una cantidad de recursos muy superior a la de un simple chatbot, y las empresas proveedoras, como OpenAI y Anthropic, han migrado a sistemas de pago por token que hacen visible cada interacción. A esto se suma una demanda sin precedentes de chips de memoria y almacenamiento por parte de los centros de datos, lo que ha desatado una crisis de suministro que compañías como Apple y la división Xbox de Microsoft ya trasladan a los consumidores: el próximo iPhone podría ser hasta 200 dólares más caro, y el coste de los componentes para consolas se ha quintuplicado en dos años.

En paralelo, el uso masivo de la IA sin criterio de retorno está siendo cuestionado desde distintos frentes. En Wall Street, los inversores observan los resultados trimestrales de Micron como termómetro de la demanda real de chips para IA, mientras la Reserva Federal vigila el efecto riqueza de un mercado alcista que podría resentirse si el gasto tecnológico se desacelera. En el ámbito laboral, gigantes como Amazon ya advierten a sus ingenieros que no utilicen «IA por usar IA», después de detectar que se implementaban agentes solo para escalar en clasificaciones internas. Esta racionalización coincide con la necesidad de medir el retorno real de una inversión que, según ejecutivos del sector, puede representar hasta el 90% del gasto en ciertas áreas.

El reajuste no es solo financiero. Investigaciones en comunicación y psicología cognitiva señalan dos derivadas preocupantes. Por un lado, la creciente dependencia de los ciudadanos para decisiones cotidianas —desde qué comer hasta cómo gestionar rupturas sentimentales— está debilitando habilidades de juicio crítico, un fenómeno que algunos neurocientíficos califican de «rendición cognitiva». Por otro, la transparencia sobre el uso de IA en noticias sigue siendo una demanda social que choca con la desconfianza: los lectores prefieren la supervisión humana y etiquetas claras, pero saber que un texto ha sido asistido por un modelo reduce la credibilidad. El balance de Micron y el indicador de inflación preferido de la Reserva Federal serán las próximas referencias para medir la sostenibilidad del ciclo inversor en inteligencia artificial.