Después de la euforia que rodea a la inteligencia artificial (IA) y términos como “codificación de vibración de IA” que marcan el año 2025, el año 2026 se perfila como un período de cambios significativos en la percepción pública y corporativa de la tecnología. Este “cambio climático” en la IA indica un escepticismo creciente y una reacción más amplia que comienza a manifestarse.
A pesar de esta transformación, las grandes empresas tecnológicas, especialmente en Silicon Valley, siguen emitiendo declaraciones optimistas. Eventos como las conferencias Build de Microsoft y I/O de Google en mayo estuvieron llenos de expertos que discutieron sobre “tokens”, la unidad de medida para las interacciones con la IA, donde cada token corresponde a aproximadamente tres cuartos de una palabra.
Sin embargo, esas mismas conferencias hicieron declaraciones ambiciosas pero dudosas sobre el futuro de la IA. Demis Hassabis, CEO de DeepMind, afirmó en Google I/O que “la Inteligencia General Artificial está a sólo unos años de distancia”, mientras que Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI, habló sobre la construcción de una “Superinteligencia Humanística”.
En Wall Street, aunque el mercado todavía muestra interés, la confianza de los inversores está flaqueando. Las acciones de Nvidia, considerada un referente del sector de la IA, cayeron durante unos días, se recuperaron brevemente después de que el director ejecutivo Jensen Huang prometiera que los agentes de IA dominarían el futuro, pero volvieron a caer el viernes 6 de junio de 2026.
Incluso frente a la incertidumbre, empresas como Anthropic, OpenAI y SpaceX continúan buscando ofertas públicas iniciales (OPI) que las valoren en billones de dólares. El plan de SpaceX, en particular, se basa en gran medida en la idea aún no probada de que los centros de datos de IA operen en el espacio.
Fuera del ciclo de entusiasmo del sector tecnológico, el rechazo a la inteligencia artificial ha cobrado impulso. Este movimiento no se limita a los estudiantes que abuchean a los oradores pro-IA en las graduaciones, lo que indica una insatisfacción más amplia.
Investigaciones recientes corroboran este sentimiento: una encuesta de Pew de marzo encontró que sólo el 10% de los estadounidenses son optimistas sobre el futuro de la IA. Ese mismo mes, una encuesta de la NBC mostró que alrededor del 80% de los votantes registrados en Estados Unidos consideran que tanto los demócratas como los republicanos no logran gestionar las cuestiones relacionadas con la inteligencia artificial.
Esta proporción de descontento también se refleja en el entorno empresarial. Una encuesta de abril entre trabajadores administrativos mostró que el 80% se niega a utilizar herramientas de inteligencia artificial, incluso cuando sea necesario. En los últimos 30 días, el 54% de los profesionales optó por ignorar los recursos de IA de la empresa, realizando las tareas de forma manual.
Estas cifras sugieren un nivel de insatisfacción que raya en una huelga generalizada con la IA en todas las industrias, que se extiende más allá de Silicon Valley y Wall Street. Es probable que crezcan las protestas contra los centros de datos, motivadas por la oposición del 70% de los estadounidenses a estas instalaciones cerca de sus hogares, sobre todo porque ya están generando resultados concretos.
Para 2025, al menos 48 proyectos de centros de datos han sido bloqueados o retrasados, según Data Center Watch, y la resistencia se está intensificando. Un ejemplo es el centro de datos Stratos, previsto en Utah, donde la movilización local obligó al inversor Kevin O’Leary, conocido por el programa Shark Tank, a reducir el uso de sus terrenos en un 75%.
El viernes, O’Leary dijo a los medios locales: “Nos equivocamos. Hicimos enojar a mucha gente”, reconociendo el impacto de la oposición de la comunidad.
Acciones políticas y la metáfora de “déjalos comer fichas” en el panorama de la IA
La amenaza de consecuencias electorales puede explicar por qué los políticos están empezando a proponer medidas más serias. En la semana en cuestión, el senador Bernie Sanders pidió al público estadounidense poseer el 50% de las acciones de las empresas de IA, el ex candidato presidencial Andrew Yang sugirió un impuesto a la IA y el presidente Trump firmó una orden ejecutiva para regular la IA, una medida a la que su zar de la IA, el magnate David Sacks, se había opuesto durante mucho tiempo.
El viernes, los legisladores del estado de Nueva York enviaron al gobernador una moratoria de un año sobre los centros de datos. Además, Trump pareció alinearse con la idea de Sanders de que el gobierno adquiera una participación en OpenAI, lo que algunos críticos de la valoración actual de OpenAI han interpretado como un posible rescate.
El anuncio de la orden ejecutiva de la Casa Blanca sobre IA se produjo mientras el director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, hacía declaraciones optimistas sobre la tecnología en la conferencia Build. Este contraste crea la sensación de que somos testigos de dos mundos paralelos: los oponentes de la IA y un régimen tecnológico alienígena que parece decir, esencialmente, “déjenlos comer tokens”.
Sin embargo, la “revolución” no es el único camino: bajo la superficie de la retórica optimista, el propio ecosistema de IA muestra signos de fragilidad interna, y la raíz del problema radica en los costos asociados con los tokens.
Los primeros signos de un retroceso en la carrera de la inteligencia artificial en Silicon Valley
Uber es un ejemplo notable de empresa que apuesta firmemente por la inteligencia artificial. El gigante del transporte privado afirma que el 90% de sus ingenieros utilizan herramientas de inteligencia artificial, en particular el Claude Code de Anthropic, y que hasta el 10% de su código base es generado por agentes de inteligencia artificial.
Uber también alentó el “tokenmaxxing”, la maximización del uso de tokens de IA, una práctica popular en Silicon Valley en 2025. Sin embargo, las consecuencias financieras de este enfoque comenzaron a surgir. “El presupuesto que pensaba que necesitaba [para 2026] ya está superado”, declaró el CTO Neppalli Naga al portal The Information el 14 de abril, antes de que terminaran los primeros cuatro meses del año.
En su momento, esta información no generó mucho impacto en las noticias sobre IA. Sólo cuando Andrew MacDonald, director de operaciones de Uber, confirmó el significado de estos datos a finales de mayo, en una entrevista con el podcast Rapid Response, la cuestión cobró relevancia. MacDonald describió la explosión presupuestaria de Naga como un “momento alucinante”, señalando que ese gasto “se vuelve más difícil de justificar porque la IA no es gratuita… vamos a tener que empezar a hablar sobre el consumo de tokens”.
A partir de ese momento se intensificó el debate sobre el consumo de tokens. Axios informó que una empresa no identificada gastó 500 millones de dólares en tokens en un solo mes al no imponer límites de uso a las licencias de Claude. Luego se supo que Amazon y Meta habían desactivado sus propios paneles internos de refuerzo de IA, y que otras empresas, como Walmart y Starbucks, habían reducido sus planes para agentes de IA.
En un correo electrónico interno filtrado, un vicepresidente senior de Amazon instruyó a los empleados a “dejar de usar IA por usar IA”. Para muchos, esta directiva sugiere un golpe significativo al modelo de negocio de OpenAI y Anthropic.
Ambas empresas han dedicado años a desarrollar modelos que, en su mayor parte, consumen más tokens. Actualmente promocionan agentes capaces de consumir tokens en proporciones aún mayores, llegando a 24 veces más que un modelo estándar.
Independientemente de sus misiones de alto nivel, el objetivo fundamental de ambas empresas son las ventas de tokens.
Los motivos del fin de la práctica del “tokenmaxxing” en el sector de la inteligencia artificial
Algunos líderes de la industria de la IA, sintiendo el cambio de dirección, están comenzando a hablar abiertamente. Ravi Kumar S., director ejecutivo de Cognizant, una empresa de TI especializada en inteligencia artificial, calificó el “tokenmaxxing” como una “métrica de vanidad” en una conferencia de Fortune. Kumar criticó a Sam Altman de OpenAI y a Dario Amodei de Anthropic, acusándolos de “alarmistas”.
Altman y Amodei, con las OPI en el horizonte, se alejaron de las predicciones anteriores sobre un apocalipsis del empleo impulsado por la IA, lo que ya representa un cambio de percepción. Sin embargo, lo que realmente les duele es el hecho de que se están beneficiando de la falta de claridad de los usuarios sobre los complejos costos de la inteligencia artificial.
A principios de este año, Anthropic ajustó silenciosamente el precio de Claude para muchos clientes, cobrando por token. OpenAI, por su parte, está considerando poner fin a sus planes ChatGPT “ilimitados”, un cambio notable con respecto a la promesa de Altman un año antes de “inteligencia demasiado barata para medirla”.
Este cambio no se limita a los dos gigantes de la IA. Microsoft comenzó a reducir sus propios costos de tokens y a aumentar los precios para todos los demás usuarios, incluso antes de las declaraciones optimistas en la conferencia Build.
En mayo, Microsoft inició el proceso de revocar el acceso de los desarrolladores a Claude Code, dirigiéndolos a Microsoft Copilot. El 1 de junio, los usuarios de Github Copilot pasaron de un modelo de suscripción fija a un modelo de suscripción simbólica.
Foros como Reddit se han visto inundados de quejas de usuarios furiosos por el repentino aumento del precio de sus mensajes de IA. En un caso extremo, un usuario de Claude gastó el 50% de sus créditos mensuales en un solo mensaje.
“A principios de año”, dijo Altman en una transmisión en vivo de OpenAI esta semana, “la gente estaba completamente contenta con la cantidad que gastaban… ahora, de repente, [es] un gran problema”. En una entrevista con CNBC el lunes, Altman admitió “un gran desperdicio” en el gasto en IA y mencionó que las empresas se preguntaban: “¿cuánto tiempo tengo que esperar para que [los beneficios de la IA] se reflejen en los ingresos?”.
Altman calificó esta pregunta como “justa”, pero la única respuesta cercana que ofreció fue: “La industria resolverá esto muy rápidamente… en uno o dos años”.
¿Podría la incertidumbre sobre la IA provocar el colapso de la burbuja del mercado?
Aún así, cuánto tiempo tendrán OpenAI y Anthropic para resolver este problema depende en gran medida del éxito de sus OPI. “Nadie sabe cuándo colapsará todo esto, pero 2026 será recordado en retrospectiva como el año en que los inversores minoristas se quedaron sin dinero”, predijo el lunes Gary Marcus, profesor y destacado crítico de la IA generativa.
Marcus, cuyas predicciones sobre los problemas de la IA desde 2022 han demostrado ser cada vez más precisas, puede que no esté del todo equivocado en este punto. Sugiere, basándose en comentarios de la cofundadora de Anthropic, Daniela Amodei, que ambas empresas gastaron tanto dinero que estaban “a meses de la quiebra” y “no tenían otras opciones” que buscar ofertas públicas iniciales de miles de millones de dólares.
OpenAI, en particular, ha estado reportando pérdidas de más de mil millones de dólares por mes, un costo asociado con proporcionar ChatGPT de forma gratuita a cientos de millones de usuarios.
Las burbujas financieras construidas en torno a las tecnologías inevitablemente terminan con un momento de “traje nuevo del emperador”. Al final, bastantes personas señalan y se ríen de que los defensores ya no pueden soportar el alboroto. Eso es lo que pasó con la burbuja de Internet en el año 2000. Surgió un negocio tan absurdo: el imperio mediático más grande del mundo fue adquirido por los creadores de Internet por acceso telefónico distribuido en CD, que los mercados no pudieron evitar mostrarse incrédulos. El clima ha cambiado. Las empresas de Internet sobrevaluadas y no rentables comenzaron a verse desnudas, y rápidamente siguió un colapso bursátil.
Los tiempos han cambiado y la burbuja de la IA es más resistente que su predecesora de la era .com. Cuenta con el apoyo de una única empresa que actualmente se beneficia enormemente de esta carrera: Nvidia. Nvidia ha estado proporcionando “picos y palas” a los buscadores de “oro de la IA” durante tantos años que parecía invulnerable. Sin embargo, incluso Nvidia está aprendiendo sobre el costo prohibitivo y creciente de la inteligencia artificial.
“El coste de la informática va mucho más allá de los costes de los empleados”, dijo un ejecutivo de Nvidia a Axios en abril. Así que incluso Nvidia es vulnerable al “tokenmaxxing”. Y es por eso que la tendencia más candente en IA en este momento es contratar humanos, que son cada vez más baratos que la IA y son necesarios para el control de calidad de la producción de inteligencia artificial.
Kumar de Cognizant destacó con orgullo que su empresa de IA contrató a 20.000 graduados el año pasado y planea más este año en un claro cambio de escenario.
Por lo tanto, la expectativa de un “apocalipsis del empleo” ha cambiado. La percepción sobre los tokens ha cambiado. Y el entusiasmo por la construcción de centros de datos de IA también ha flaqueado, no sólo debido a la oposición pública y medioambiental, sino también al hecho de que no hay tantos centros de datos en construcción como se esperaba, como revela el trabajo de investigación del periodista Ed Zitron.
¿Qué queda? Posiblemente el único aspecto que no haya cambiado sea el tema de las “alucinaciones” de la IA, ya que los usuarios aún desconocen la frecuencia con la que la mayoría de los modelos de inteligencia artificial producen información falsa. Google, por ejemplo, no revela la tasa de alucinaciones de Gemini 3.5 Flash, pero un estudio interno de diciembre encontró que Gemini puede acertar entre el 68,8% y el 83,8% de las veces.
Y las alucinaciones no son difíciles de encontrar hoy en día. La “alucinación” de que OpenAI, Anthropic y SpaceX son auténticos gigantes de la IA que valen billones de dólares y merecen cotizar en los principales fondos indexados a pesar de generar pérdidas (noticia de última hora: en el momento de escribir este artículo, el S&P 500 ha optado oficialmente por no participar en esta “alucinación”).
También existe la “alucinación” de que Nvidia siempre mantendrá su posición de liderazgo, incluso cuando las empresas que representan la mayor parte de su negocio desarrollen sus propios chips de IA (razón por la cual Michael Burry, famoso por “La gran apuesta”, continúa vendiendo en corto las acciones de la empresa).
Otra “alucinación” es la creencia de que los clientes quieren IA en todo, cuando repetidas encuestas indican lo contrario. Y la “alucinación” de que los contenidos generados por la inteligencia artificial dominarán el futuro, en un escenario donde la generación que liderará esta transformación se burla de la “basura de la IA”.
Si estas falsas percepciones desaparecen de las mentes febriles de Silicon Valley y Wall Street, el gran cambio de paradigma de la IA de 2026 será completo.
