Microsoft cancela la mayoría de sus licencias de Claude Code apenas seis meses después de animar a sus empleados a adoptarlo de forma masiva, y la pregunta que deja sobre la mesa es bastante incómoda: ¿está saliendo la inteligencia artificial empresarial más cara que la mano de obra que se supone que debería abaratar?Según recoge Fortune citando a The Verge, miles de ingenieros, diseñadores y gestores de proyectos de Microsoft habían sido empujados a probar Claude Code, la herramienta de programación asistida por IA de Anthropic. La adopción fue rápida. El frenazo, también. La compañía ha redirigido a sus equipos hacia GitHub Copilot CLI, una herramienta propia que, entre otras cosas, no genera una factura externa del mismo calibre.Microsoft y el coste de la IA: cuando el ahorro prometido no cuadra Anthropic, creadora de Claude CodeEl acuerdo marco entre Microsoft y Anthropic, que implica un compromiso de varios miles de millones de dólares y da acceso a los modelos Claude a clientes externos, sigue intacto. Lo que se ha recortado es el uso interno a gran escala, que al parecer había crecido hasta un punto en el que resultaba difícil de justificar desde el punto de vista del gasto. No es que la herramienta no funcionara; es que funcionaba demasiado bien y demasiada gente la usaba.El caso de Uber apunta en la misma dirección. Fortune, citando a The Information, recoge que el director de tecnología de la compañía, Praveen Neppalli Naga, reconoció en abril que sus equipos habían agotado todo el presupuesto de 2026 para herramientas de codificación con IA en apenas cuatro meses, después de que incentivos internos empujaran a los equipos a competir en volumen de uso.El caso de Uber no es una rareza, y los números empiezan a contar una historia bastante diferente a la que prometía el argumentario de la IA empresarial. Muchas compañías han presentado esta tecnología como una herramienta que reduce costes y libera tiempo, pero lo que emerge en las cuentas reales es que el coste de la computación puede superar al del empleado al que sustituye.Bryan Catanzaro, de NVIDIA, lo resumió sin rodeos: "Para mi equipo, el coste de la computación está muy por encima del coste de los empleados". Es la grieta por la que se cuela todo el argumento de sustitución laboral que ha dominado el debate sobre la IA en los últimos tres años.La factura que nadie estaba viendo llegar OpenClaw, el agente de IA más popularEl problema no es solo de escala; es de fondo. Goldman Sachs proyecta que la IA agéntica (sistemas que encadenan tareas de forma autónoma, sin intervención humana constante) podría multiplicar por 24 el consumo de tokens hasta 2030, alcanzando los 120 billones de tokens mensuales. Gartner advierte, al mismo tiempo, de que la caída en el precio de los modelos más básicos no se traducirá necesariamente en facturas más bajas para las empresas, porque los sistemas avanzados consumen muchos más tokens por tarea.Will Sommer, analista sénior de Gartner, lo formuló así: "Los directores de producto no deberían confundir la deflación de los tokens básicos con la democratización del razonamiento de frontera". Dicho de otra manera: que los modelos baratos sean cada vez más baratos no significa que la factura total vaya a bajar, porque las empresas acaban tirando de los modelos caros para las tareas que importan.A esto se suma un problema que va más allá de las finanzas corporativas. Los centros de datos que sostienen estos sistemas son grandes consumidores de electricidad y agua, y su proliferación está generando presión real sobre las redes eléctricas y los recursos locales en las regiones donde se concentran. La IA puede ayudar a gestionar esas redes e integrar energías renovables, pero al mismo tiempo alimenta la demanda que deben absorber.Lo que Microsoft está haciendo tiene bastante lógica dado el contexto: en lugar de dar marcha atrás en la IA, está ajustando quién tiene acceso a qué y bajo qué condiciones. La propia compañía ya había planteado su modelo de facturación para el futuro de la IA agéntica: cobrar por cada agente autónomo como si fuera un empleado, lo que puede multiplicar la factura hasta cinco veces. Esa lógica encaja con lo que ha hecho esta semana: primero, controla el gasto interno; después, lo vende como servicio a terceros.Otras empresas seguirán probablemente el mismo camino, con límites de uso más estrictos, aprobaciones más selectivas y despliegues acotados a las tareas donde el retorno es medible. El grifo de la IA abierto a toda la plantilla sin contar el consumo era insostenible, y los números lo están dejando claro antes de lo que muchos esperaban.