Un ejecutivo de Nvidia confirmó en abril de 2026 que el costo de infraestructura de inteligencia artificial supera al de la nómina en grandes empresas del sector. Meta, Google y Microsoft tienen comprometidos alrededor de 700.000 millones de dólares en infraestructura de IA este año.
En abril de 2026, un ejecutivo de Nvidia confirmó en público que el costo de infraestructura de inteligencia artificial (IA) ya supera al de la nómina en las grandes empresas tecnológicas. Meta, Google y Microsoft tienen comprometidos alrededor de 700.000 millones de dólares en infraestructura de IA solo este año. Uber agotó su presupuesto anual de IA en cuatro meses.
La fintech sueca Klarna despidió a cientos de empleados del área de atención al cliente y los reemplazó con un sistema de IA que, según sus reportes, hacía el trabajo de 700 agentes y obtenía puntuaciones similares en satisfacción del cliente. Klarna presentó un ahorro estimado de 40 millones de dólares anuales. Para mayo de 2025, la empresa dio marcha atrás y volvió a contratar profesionales, reconociendo la preferencia de los clientes por la atención humana. El CEO declaró: “nos centramos demasiado en ahorrar costes”.
IBM despidió a más de 8000 personas para automatizar con IA y terminó recontratando en áreas críticas. Una encuesta de Verint indicó que los chatbots mal diseñados se convirtieron en una de las principales causas de molestia entre los usuarios.
Según el MIT, un análisis publicado en 2024 señaló que solo el 23% de los trabajadores expuestos a la IA representan tareas económicamente rentables de automatizar, dados los elevados costos de entrada de los sistemas de IA. El 77% restante sigue siendo más barato con trabajo humano. El 67% de las empresas que implementaron IA no redujeron su planta de personal. Además, solo el 5% de los proyectos piloto de IA generativa en grandes empresas logran un impacto positivo y medible en sus ingresos.
Gartner proyecta que el costo de inferencia en modelos grandes caerá un 90% para 2030, pero advierte que ese ahorro no necesariamente llegará a las empresas: los modelos más avanzados consumen más tokens por tarea, lo que compensa la baja de precios unitarios. La misma consultora prevé que más del 40% de los proyectos de agentes de IA se cancelarán antes de finales de 2027.
El Nobel de Economía Daron Acemoglu sostuvo que la IA puede elevar la productividad automatizando tareas o complementando al trabajador, pero una ocupación es un conjunto de tareas, y que una tarea sea automatizable no implica que toda la ocupación lo sea.