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Uber analiza el retorno de su inversión en IA
Uber comenzó a cuestionar el impacto real de sus inversiones en inteligencia artificial después de registrar un fuerte incremento en los costos asociados al uso de herramientas de programación basadas en IA.
Andrew Macdonald, presidente y director de operaciones de la compañía, señaló que existe una creciente preocupación sobre la capacidad de justificar estos gastos cuando los resultados no se reflejan de manera clara en nuevas funciones o mejoras visibles para los usuarios.
Según explicó, aunque el consumo de herramientas de IA continúa aumentando dentro de la empresa, aún resulta difícil establecer una relación directa entre ese gasto y una mayor entrega de productos o servicios para los consumidores.
El presupuesto de 2026 ya fue consumido
La preocupación surgió después de que el director de tecnología de Uber, Praveen Neppalli Naga, revelara que la compañía agotó el presupuesto previsto para el uso de Claude Code durante 2026 apenas en los primeros meses del año.
La situación generó discusiones internas sobre la sostenibilidad del gasto y obligó a la empresa a evaluar el equilibrio entre inversión tecnológica y otras áreas estratégicas, incluyendo la contratación de personal.
Macdonald calificó la situación como un momento de reflexión para la organización, especialmente por el rápido crecimiento del consumo de tokens necesarios para operar estas herramientas.
La inteligencia artificial domina el desarrollo interno
Uber informó previamente que cerca del 95% de sus ingenieros utilizan herramientas de inteligencia artificial de forma mensual.
Además, la empresa indicó que más del 10% del código generado dentro de la organización ya es producido mediante agentes de IA.
Durante 2025, Uber destinó aproximadamente 3.400 millones de dólares a investigación y desarrollo, cifra que representó un aumento de 9% respecto al año anterior.
La compañía también reconoció que parte de su estrategia incluye moderar nuevas contrataciones para compensar el crecimiento de sus inversiones tecnológicas.
El desafío de medir la productividad real
Uno de los principales problemas identificados por la dirección de Uber es la dificultad para medir el retorno real de estas herramientas.
Aunque la inteligencia artificial acelera tareas de programación y automatización, la empresa considera que aún no existen métricas claras que demuestren una mejora proporcional en la cantidad de funciones útiles entregadas a los usuarios finales.
Esta situación plantea interrogantes sobre la rentabilidad de las inversiones masivas en IA que actualmente realizan muchas empresas tecnológicas.
Una tendencia que también afecta a otras compañías
Uber no es la única empresa que revisa su estrategia de inteligencia artificial.
Recientemente, la plataforma educativa Duolingo modificó una política interna que vinculaba el uso de herramientas de IA con las evaluaciones de desempeño de los empleados.
La decisión se produjo después de que trabajadores manifestaran preocupaciones sobre la posibilidad de priorizar el uso de la tecnología por encima de los resultados obtenidos.
El caso refleja un debate creciente dentro del sector tecnológico sobre cómo equilibrar la adopción de inteligencia artificial con la generación de valor real para empresas y usuarios.
La industria busca justificar el gasto en IA
El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial ha llevado a muchas organizaciones a incrementar significativamente sus presupuestos tecnológicos.
Sin embargo, conforme aumentan los costos operativos, las empresas comienzan a exigir métricas más claras que permitan demostrar el impacto directo de estas herramientas sobre la productividad, la innovación y la rentabilidad.
Uber se suma así a una lista creciente de compañías que buscan determinar si la adopción masiva de inteligencia artificial está generando beneficios proporcionales a la inversión realizada.
