En un movimiento que ha sorprendido al sector tecnológico, el director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, ha lanzado una advertencia sobre la desconexión actual entre el uso masivo de inteligencia artificial y la creación de valor real para el consumidor. Esta decisión de «pisar el freno» en el gasto desenfrenado en IA llega tras un incidente viral: el director de tecnología de la compañía admitió haber agotado en apenas cuatro meses todo el presupuesto de herramientas de codificación con IA previsto para el año 2026.
Macdonald señala que, aunque las métricas de uso de tokens se disparen, todavía no existe una relación clara entre este consumo masivo y el lanzamiento de funciones que realmente mejoren la experiencia de quienes usan la aplicación. En un contexto donde el tokenmaxxing, el uso indiscriminado de IA para inflar estadísticas de productividad, se ha vuelto una tendencia peligrosa, Uber prefiere apostar por una visión más pragmática denominada Uber 3.0, centrada en la tecnología aplicada al mundo físico y la autonomía.
¿Qué es el fenómeno del ‘tokenmaxxing’ en las empresas?
El término tokenmaxxing ha comenzado a circular en los pasillos de Silicon Valley para describir una práctica cada vez más común: el uso intensivo de modelos de lenguaje extenso (LLM) por parte de los empleados para tareas que no siempre requieren tal potencia. En el caso de Uber, la alerta saltó cuando Praveen Neppalli Naga, CTO de la firma, reveló que el presupuesto asignado a herramientas como Claude Code para los próximos dos años se había esfumado antes de finalizar el primer cuatrimestre de 2026.
Este gasto masivo se mide en tokens, que son básicamente las unidades de texto o código que la IA procesa. Macdonald cuestiona si este consumo se traduce en ganancias de productividad reales. Según el directivo, aunque se diga que el 25% de las actualizaciones de código ahora son generadas por máquinas, el número de proyectos útiles que llegan a manos del cliente no ha crecido en la misma proporción. La empresa busca ahora que cada dólar invertido en computación tenga un impacto directo en la eficiencia operativa.
La situación no es exclusiva de Uber. Otras compañías como Duolingo han reportado experiencias similares, donde el uso de IA introduce nuevas cargas de trabajo, como la necesidad de supervisar y corregir constantemente lo que genera el algoritmo. Esto ha llevado a una fase de escepticismo corporativo donde se prioriza la calidad del producto final sobre las estadísticas de uso tecnológico.
Por qué importa este cambio de rumbo en la industria tecnológica
Este ajuste de expectativas es crucial porque marca el fin de la fase de «cheque en blanco» para la inteligencia artificial. Uber, que opera en más de 10.000 ciudades, entiende que su negocio no ocurre solo en la pantalla, sino en las calles. Macdonald defiende que la IA debe servir para resolver problemas del mundo de los átomos, no solo de los bits, lo que implica una integración más sobria y dirigida.
El cambio de enfoque de Uber también resalta un desafío de diseño: la transición a interfaces basadas en chatbots. Al igual que Brian Chesky de Airbnb, Macdonald teme que cambiar una interfaz tradicional por una de voz o chat pueda destruir la conversión de ventas. En una plataforma que mueve miles de millones de dólares, cualquier experimento fallido con IA podría ser un error costoso si no se demuestra que es mejor para el consumidor.
Además, las implicaciones económicas son directas. La IA no es gratuita y su mantenimiento es costoso. Si una empresa no puede trazar una línea recta entre el gasto en modelos de lenguaje y la mejora del servicio, el modelo de negocio se vuelve insostenible. Esta cautela de Uber podría ser el preludio de una corrección de mercado donde las tecnológicas empiecen a exigir resultados tangibles antes de seguir expandiendo sus infraestructuras de procesamiento.
Uber 3.0: La apuesta por la autonomía y los servicios integrales
Para Andrew Macdonald, Uber se encuentra ahora en su fase 3.0. Tras una etapa inicial de disrupción y una segunda de reconstrucción cultural bajo el mando de Dara Khosrowshahi, la empresa se enfoca ahora en ser una plataforma de uso diario. Esto incluye su reciente alianza con Expedia para integrar reservas de hoteles, alejándose del concepto de super app para centrarse en la utilidad local y los viajes.
En este nuevo horizonte, la conducción autónoma se considera algo existencial. Uber ya cuenta con 25 asociaciones estratégicas a nivel mundial con empresas como Waymo y Zoox. El objetivo no es necesariamente ser dueños de los vehículos, sino actuar como el tejido conectivo que permita a estos coches autónomos encontrar pasajeros de manera eficiente. Macdonald visualiza un futuro de redes híbridas donde humanos y máquinas compartan el trabajo de manera responsable.
La visión de la compañía para el futuro es ambiciosa: permitir que cualquier producto de cualquier comercio local llegue a la puerta del usuario en menos de 30 minutos. Para lograrlo, confían más en la optimización logística y en la maduración de la tecnología de vehículos autónomos que en el simple aumento del gasto en procesamiento de texto. Esta transición busca evitar los errores del pasado, trabajando codo con codo con las ciudades para que la tecnología sea un motor de valor y no un conflicto constante.
¿Qué significa esto para el futuro de la movilidad?
La postura de Uber refleja una madurez necesaria en el ecosistema tecnológico. Al reconocer que la IA todavía no es la «varita mágica» para la productividad, la empresa se posiciona para un crecimiento más sólido y realista. La prioridad ahora es el programa de fidelización Uber 1, que ya supera los 50 millones de miembros, y que busca consolidarse como una alternativa global a servicios como Amazon Prime o Costco.
El mensaje para los inversores y usuarios es claro: Uber seguirá innovando en inteligencia artificial, pero solo donde realmente importe. El futuro de la movilidad no se escribirá solo con líneas de código generadas automáticamente, sino con una gestión inteligente de los recursos y una integración cuidadosa de la tecnología en nuestra vida cotidiana. La era del gasto descontrolado parece estar dando paso a la era de la eficiencia demostrada.
Fuente: Tom’s Hardware
