Uber dice que el gasto en IA está superando las ganancias de productividad

Uber está invirtiendo más dinero en IA, pero sus principales ejecutivos empiezan a sonar menos como evangelistas y más como contables con dolor de cabeza. La empresa dice que la tecnología todavía no ofrece un impulso de productividad lo bastante claro como para justificar algunos de los ajustes de personal asociados a ella, incluso cuando Uber empuja a los empleados a usar la IA de forma más agresiva en ingeniería y otros flujos de trabajo.

Esa tensión se está volviendo familiar en las grandes tecnológicas. Las empresas gastan mucho en modelos, tokens y herramientas internas mientras se preguntan si la aceleración prometida aparece en algún lugar que los clientes puedan realmente ver. La respuesta de Uber hasta ahora: no realmente, al menos no de una manera que haga que los números cuadren.

La factura de la IA de Uber se está volviendo más difícil de defender

El mes pasado, el CTO de Uber, Praveen Neppalli Naga, dijo que la compañía ya había agotado su presupuesto de IA para 2026 en los primeros cuatro meses del año. Poco después, los ejecutivos dijeron que Uber aumentaría aún más el gasto en IA y frenaría las contrataciones para ayudar a pagarlo. Es un movimiento bastante familiar en Silicon Valley: gastar primero, hacer preguntas después y luego llamarlo eficiencia.

Recomendado

Hassabis dice que las STEM te hacen 10 veces mejor en IA

Pero el COO Andrew Macdonald trazó una línea entre el uso interno de la IA y la producción real. En una entrevista en un podcast el fin de semana, dijo que Uber aún no puede vincular el trabajo de código asistido por IA con un aumento claro en funciones entregadas. Señaló cifras como que el 25% de los commits de código provinieron de Claude Code el trimestre pasado, pero dijo que la empresa no ha visto un vínculo directo con un trabajo de producto más útil que llegue a los usuarios.

• Uber dice que la IA se está utilizando más dentro de los equipos de ingeniería.
• Los ejecutivos dicen que el argumento de productividad aún es difícil de demostrar.
• La compañía sigue aumentando el gasto en IA mientras reduce las contrataciones.

Claude Code es popular, pero las ganancias aún no están claras

Los comentarios de Uber van en contra de la fantasía favorita de la industria: que la IA puede reemplazar suficiente mano de obra humana como para pagarse a sí misma casi de inmediato. Esa idea ha ayudado a justificar un enorme gasto en infraestructura en todo el sector, desde capacidad en la nube hasta chips y entrenamiento de modelos, y también ha alimentado una estrategia corporativa más discreta de empujar a los empleados a usar más la IA para que la factura se pueda repartir.

La visión de Macdonald es más simple y menos glamorosa. Si la IA ahorra tiempo pero no se traduce claramente en mejores productos, envíos más rápidos o más ingresos, entonces empieza a importar quién está pagando la factura. Dijo que los líderes de la compañía aún no pueden trazar una línea directa desde el uso de la IA hasta el tipo de producción que haría que los recortes de personal parecieran justificados.

El comercio con agentes aún no ha despegado

Uber también observa con escepticismo el mundo tan promocionado de los agentes comerciales. Algunos analistas han argumentado que asistentes al estilo chatbot podrían eventualmente desviar la demanda de compras y entregas de aplicaciones como Uber y DoorDash, convirtiendo a los proveedores de grandes modelos en los nuevos guardianes del comercio. Esa amenaza ha estado circulando el tiempo suficiente como para sonar inevitable, lo que suele ser la señal para mirar el calendario.

Macdonald dijo que Uber ha estado trabajando con importantes compañías de modelos en lanzamientos comerciales, pero todavía nada ha despegado. Hace un año, dijo, Uber estaba preocupado de que todo el comercio pronto fluyera a través de códigos de grandes modelos y chatbots; eso no ha ocurrido. Por ahora, la economía de las apps aún tiene pulso, y los agentes de IA siguen viviendo mayormente en presentaciones de diapositivas y demos.

La pregunta más importante es si Uber es una excepción o una advertencia temprana. Si incluso una empresa tan expuesta a la automatización no puede encontrar un beneficio de productividad claro, el auge del gasto en IA empieza a parecerse menos a un milagro y más a un experimento muy caro. La siguiente prueba es sencilla: ¿puede la industria mostrar ganancias reales de producción antes de que la factura siga subiendo?