{"id":37360,"date":"2026-05-26T18:39:53","date_gmt":"2026-05-26T22:39:53","guid":{"rendered":"https:\/\/ermdigital.com\/?p=37360"},"modified":"2026-05-26T18:39:53","modified_gmt":"2026-05-26T22:39:53","slug":"uber-busca-metricas-para-justificar-el-gasto-en-herramientas-de-inteligencia-artificial-y-el-uso-masivo-de-tokens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ermdigital.com\/?p=37360","title":{"rendered":"Uber busca m\u00e9tricas para justificar el gasto en herramientas de inteligencia artificial y el uso masivo de tokens"},"content":{"rendered":"

\u200b\"Uber<\/p>\n

Las tensiones internas por el gasto en inteligencia artificial<\/b> ganaron visibilidad en Uber<\/b><\/a> despu\u00e9s de que ejecutivos admitieran dificultades para justificar el costo de las herramientas de IA<\/a> frente a mejoras concretas para los usuarios. <\/p>\n

El foco se encendi\u00f3 tras comentarios del director de operaciones, Andrew Macdonald<\/b>, sobre la falta de una relaci\u00f3n medible entre consumo de \u201ctokens\u201d y nuevas funciones.<\/p>\n

En una entrevista citada por The Information y recogida por Business Insider, Macdonald se\u00f1al\u00f3 que Uber<\/b> a\u00fan no puede trazar una l\u00ednea directa entre el aumento del uso de servicios de IA para programaci\u00f3n y un crecimiento proporcional de funcionalidades \u00fatiles para el cliente, un punto que abri\u00f3 un debate interno sobre el retorno de inversi\u00f3n de estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

El detonante, seg\u00fan los reportes, fue una intervenci\u00f3n del director de tecnolog\u00eda, Praveen Neppalli Naga<\/b>, quien afirm\u00f3 que la compa\u00f1\u00eda ya hab\u00eda gastado el presupuesto de 2026 destinado a Claude Code<\/b>, lo que provoc\u00f3 un \u201cmomento de cabeza explotando\u201d entre l\u00edderes de la firma y aceler\u00f3 discusiones sobre control de costos y consumo de tokens. <\/p>\n

El episodio se convirti\u00f3 en un caso de estudio interno sobre c\u00f3mo escalan los gastos cuando la experimentaci\u00f3n se masifica.<\/p>\n

\"Andrew<\/p>\n

Macdonald explic\u00f3 que, en conversaciones con ingenieros s\u00e9nior, encontr\u00f3 una desconexi\u00f3n entre el uso intensivo de tokens y la entrega de novedades visibles para los clientes. <\/p>\n

\u201cEsa relaci\u00f3n todav\u00eda no existe\u201d, dijo, y agreg\u00f3 que resulta dif\u00edcil afirmar, con m\u00e9tricas, que el gasto se traduzca en \u201cun 25% m\u00e1s de funcionalidades \u00fatiles\u201d para consumidores, incluso si puede haber mejoras impl\u00edcitas en productividad.<\/p>\n

Presi\u00f3n presupuestaria y efectos en las contrataciones<\/h2>\n

La discusi\u00f3n sobre el costo de la IA coincidi\u00f3 con se\u00f1ales de ajuste en el gasto operativo. En reportes que compilan declaraciones p\u00fablicas y entrevistas, se indic\u00f3 que el CEO Dara Khosrowshahi<\/b> confirm\u00f3 una desaceleraci\u00f3n en las contrataciones<\/b> como parte de un equilibrio financiero entre inversi\u00f3n en inteligencia artificial y otras prioridades de la empresa.<\/p>\n

Macdonald tambi\u00e9n remarc\u00f3 un punto que atraviesa a buena parte del sector: para un empleado, probar nuevas aplicaciones de IA puede parecer \u201cgratis\u201d en el d\u00eda a d\u00eda, pero la cuenta final la asume la compa\u00f1\u00eda. <\/p>\n

Ese contraste, seg\u00fan el directivo, vuelve m\u00e1s exigente el umbral de evidencia interna: no alcanza con usar m\u00e1s modelos si no se demuestra impacto directo en producto, eficiencia o experiencia del usuario.<\/p>\n

\"La<\/p>\n

La situaci\u00f3n ocurre mientras varias grandes tecnol\u00f3gicas intensifican la adopci\u00f3n de asistentes de programaci\u00f3n y sistemas basados en modelos de lenguaje, con costos que crecen a medida que aumenta el volumen de consultas, pruebas y automatizaciones. <\/p>\n

En ese contexto, el debate en Uber<\/b> gira en torno a qu\u00e9 m\u00e9tricas deben gobernar la inversi\u00f3n: consumo de tokens, velocidad de entrega de software, calidad del c\u00f3digo, reducci\u00f3n de incidentes o mejoras verificables en el servicio.<\/p>\n

Otras empresas revisan m\u00e9tricas de uso de IA<\/h2>\n

La discusi\u00f3n no es exclusiva de Uber<\/b>. En Duolingo<\/b>, el CEO Luis von Ahn<\/b> dio marcha atr\u00e1s con la idea de centrar evaluaciones de desempe\u00f1o en cu\u00e1nto usaban IA los empleados, tras dudas internas sobre si la m\u00e9trica empujaba a utilizar herramientas \u201cpor cumplir\u201d, m\u00e1s que por aportar resultados.<\/p>\n

En una entrevista citada por Fortune, von Ahn explic\u00f3 que la compa\u00f1\u00eda rectific\u00f3: \u201cLo m\u00e1s importante en tu desempe\u00f1o es que est\u00e1s haciendo tu trabajo lo mejor posible\u2026 Si [la IA] no puede ayudar, no voy a obligarte\u201d. <\/p>\n

Luego sintetiz\u00f3 el problema: \u201cSe sent\u00eda como si, en lugar de ser responsables por el resultado real, solo quer\u00edamos impulsar algo que, en algunos casos, no encajaba\u201d.<\/p>\n

El giro de Duolingo<\/b> se volvi\u00f3 un antecedente relevante para el sector porque expone una tensi\u00f3n com\u00fan: convertir el uso de IA en objetivo puede inflar el consumo \u2014y el gasto\u2014 sin garantizar mejoras en calidad, velocidad o impacto en el usuario final.<\/p>\n

\"Empresas<\/p>\n

Con ese tel\u00f3n de fondo, el caso de Uber<\/b> muestra un cambio de fase en la adopci\u00f3n corporativa de la IA: del entusiasmo inicial y la experimentaci\u00f3n amplia a la exigencia de trazabilidad financiera y productiva, con discusiones internas sobre qu\u00e9 se gana \u2014y qu\u00e9 se sacrifica\u2014 cuando el presupuesto para herramientas de IA se agota antes de lo previsto.<\/p>\n

\u00a0El director de operaciones dijo que a\u00fan no se puede medir c\u00f3mo ese consumo se traduce en mejoras para los usuarios, y la empresa abri\u00f3 un debate interno sobre retorno y control de costos\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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