Durante los últimos dos años hemos escuchado una narrativa casi apocalíptica: la inteligencia artificial reemplazará millones de empleos y reducirá drásticamente los costos laborales de las organizaciones. Sin embargo, una realidad inesperada está comenzando a emerger en algunas de las empresas tecnológicas más importantes del mundo: la inteligencia artificial, al menos por ahora, está resultando más costosa que muchos de los trabajadores que supuestamente iba a reemplazar.

Tan solo esta semana ocurrió algo inesperado. Después, la promesa era muy sencilla: IA para automatizar procesos, reducir nóminas y aumentar la productividad. Pero la economía real de la IA está mostrando una cara diferente. Empresas como Uber, Nvidia, Google y otras organizaciones que lideran la adopción de estas tecnologías están descubriendo que los costos de cómputo, almacenamiento y consumo de modelos de lenguaje crecen a una velocidad mucho mayor de lo esperado.

Recientemente, Andrew Macdonald, presidente y COO de Uber, reconoció que la compañía agotó su presupuesto anual destinado a herramientas de inteligencia artificial en apenas cuatro meses. Lo más preocupante no fue el gasto en sí, sino la dificultad para demostrar una relación clara entre el aumento en el consumo de IA y una mejora proporcional en los resultados del negocio. En otras palabras, se estaban consumiendo millones de dólares en “tokens” sin que necesariamente aparecieran más productos, más clientes o más ingresos.

La situación no es exclusiva de Uber. Bryan Catanzaro, vicepresidente de aprendizaje profundo aplicado de Nvidia, afirmó recientemente que para algunos equipos el costo de la capacidad computacional utilizada por la IA ya supera el costo salarial de las personas que utilizan dichas herramientas. Es una afirmación que desafía una de las principales creencias del mercado: que la IA siempre será más barata que el talento humano.

Esto está sucediendo porque cada interacción con un modelo de inteligencia artificial requiere enormes cantidades de procesamiento en centros de datos. Cada consulta, cada generación de texto, cada agente autónomo y cada flujo automatizado consume recursos computacionales que alguien debe pagar. Mientras un trabajador puede realizar cientos de tareas durante una jornada con un salario relativamente estable, los costos de la IA escalan directamente con el uso.

Además, muchas organizaciones están descubriendo que la IA no está reemplazando completamente a las personas, sino agregándose a ellas. Es decir, las empresas continúan pagando salarios, mientras simultáneamente asumen licencias, suscripciones, infraestructura y supervisión humana para corregir errores, validar resultados y gestionar riesgos.

La evidencia científica también invita a la prudencia. Por ejemplo, un estudio realizado por investigadores del MIT encontró que, bajo las condiciones económicas actuales, solamente alrededor de 23% de las tareas analizadas resultaban económicamente atractivas para ser automatizadas mediante inteligencia artificial. En 77% restante, los seres humanos seguían siendo la opción más económica y eficiente.

Por ahora, el empleado más caro de algunas compañías no es el ejecutivo mejor pagado ni el ingeniero más especializado, sino que está siendo un conjunto de servidores procesando millones de tokens por minuto. Así que, a repensar estrategias en cuanto al talento humano y la IA.