Uber agotó su presupuesto anual de inteligencia artificial en apenas cuatro meses y su COO, Andrew Macdonald, reconoció en público que el retorno de esa inversión es cada vez más difícil de justificar. La empresa tiene a casi todos sus ingenieros usando herramientas de IA todos los meses, pero admite que el gasto no se traduce todavía en funciones concretas que el usuario perciba en la app.
El planteo lo hizo Macdonald el 25 de mayo de 2026 en un panel de tecnología, y lo recogió primero The Verge. El disparador fue una conversación interna: el CTO de Uber, Praveen Neppalli Naga, anunció en abril que la compañía había consumido todo el presupuesto 2026 de Claude Code —el asistente de programación de Anthropic— en los primeros cuatro meses del año.
Los números: mucha adopción, retorno difuso
En el reporte de resultados del primer trimestre de 2026, Uber comunicó las cifras de uso interno de IA:
- ~95% de los ingenieros de Uber usan herramientas de IA todos los meses.
- Los agentes de IA escriben más de una de cada diez líneas de código que entran al repositorio.
- El presupuesto anual de Claude Code de la empresa se agotó en abril, es decir, en menos de un tercio del año fiscal.
- Uber dice estar absorbiendo el sobrecosto con «disciplina de plantilla» (no sumar puestos), sin desactivar el uso de IA.
Lo que dijo Macdonald
El COO describió el aviso del CTO como un «momento que te explota la cabeza» («head-exploding moment») y disparó —según él— conversaciones a lo largo de toda la empresa sobre el costo del consumo de tokens. La frase clave de la presentación, citada en varias coberturas, fue que es «muy difícil trazar una línea» entre las cifras de uso de la IA y los resultados que el cliente puede ver en el producto:
Es muy difícil trazar una línea entre los commits de código asistidos por IA y la entrega de funciones más útiles para el consumidor. — Andrew Macdonald, COO de Uber
La idea de fondo: un mayor consumo de tokens no se está traduciendo, por ahora, en un aumento proporcional de funcionalidades visibles para los pasajeros y conductores que usan la app.
Un patrón que empieza a repetirse en la industria
El caso de Uber no es aislado. Esta misma semana se conoció el movimiento opuesto en escala: la empresa de productividad ClickUp despidió al 22% de su plantilla —unas 290 personas— argumentando una «adopción radical de la IA» y desplegando 3.000 agentes internos. Las coberturas internacionales recientes también mencionan que Microsoft recortó el uso de Claude Code en algunos equipos, en una decisión similar de optimización de costos. (Te lo contamos en detalle: ClickUp despide al 22% del personal y se reorganiza alrededor de 3.000 agentes de IA).
Lo que comparten estos casos es una tensión visible: la productividad declarada (ingenieros que usan IA, código autogenerado, agentes que ejecutan tareas) crece rápido, pero los indicadores financieros y de producto que justifiquen ese gasto todavía no acompañan al mismo ritmo. Una encuesta reciente de Gartner ya advertía que la mayoría de las empresas que despliegan tecnología autónoma no logran traducir esas eficiencias en mejoras financieras significativas.
La pregunta que se hacen las empresas
Si una de las compañías más grandes del transporte global, con uso masivo y declarado de IA en su ingeniería, está cuestionando el retorno, el debate baja a una pregunta concreta para cualquier organización: ¿cómo se mide el ROI real de la IA en el día a día? ¿Por funciones nuevas entregadas al usuario? ¿Por velocidad de los equipos? ¿Por costo evitado? ¿Tu equipo ya tiene esas métricas claras o sigue contando solo el uso? Te leemos en los comentarios.
Fuentes
- The Verge — What Uber’s AI investment problem is making hard to justify (25 de mayo de 2026).
- Yahoo Finance — cobertura con declaraciones de Andrew Macdonald.
- Storyboard18 — Uber COO Andrew Macdonald says rising AI costs are becoming harder to justify.
- Uber Technologies Inc. — Reporte de resultados del primer trimestre de 2026 (SEC, oficial): cifras de adopción interna de IA.
