Uber impone límite de gasto en IA a sus empleados tras agotar presupuesto anual en cuatro meses

Uber recorta gastos en inteligencia artificial

La inteligencia artificial se está volviendo costosa, y algunas empresas están reduciendo su uso para moderar los gastos. Entre ellas se encuentra Uber, que recientemente implementó límites internos como una forma de recortar su enorme gasto en IA.

Nuevo límite mensual por empleado

Según informó Bloomberg, la compañía estableció una nueva regla que coloca un tope mensual de $1,500 por empleado y por herramienta de codificación de agente, incluyendo Claude Code de Anthropic o Cursor. El uso se puede rastrear a través de un panel interno al que cada empleado tiene acceso, aunque, en ciertos casos, se puede exceder el límite con permiso, según indicó la empresa.

Oficina moderna con empleados trabajando en estaciones de trabajo y reuniones
Entorno laboral de Uber, donde se toman decisiones sobre el gasto en herramientas de IA.

Presupuesto de IA agotado en solo cuatro meses

La noticia no es sorprendente, ya que en abril, el CTO de la compañía reveló que el gigante de viajes compartidos había agotado todo su presupuesto anual de IA en cuestión de cuatro meses. Esto ocurrió después de que Uber alentara al personal a usar la IA «tanto como fuera posible» e incluso clasificara su uso interno de manera competitiva en tablas de clasificación, según informó anteriormente The Information.

Dudas sobre el retorno de inversión

El director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, también cuestionó recientemente el impacto de la IA en la productividad, señalando durante una aparición en un podcast que «es muy difícil trazar una línea» entre el uso de la IA y las nuevas funciones para los consumidores.

El recorte de Uber plantea un problema más amplio que enfrenta actualmente la industria tecnológica: mientras las empresas invierten millones en IA, ¿dónde está exactamente el retorno de la inversión? De hecho, el ROI de la IA sigue siendo un fenómeno mayoritariamente teórico que todos esperan que finalmente se materialice, aunque algunas empresas obviamente se están impacientando mientras esperan.

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