• NVIDIA ha revelado una verdad incómoda: la inteligencia artificial resulta más costosa que contratar empleados, aunque muchas empresas parecen hacer oídos sordos a este dato. A pesar de ello, los despidos masivos continúan en diversos sectores, lo que plantea una pregunta clave: ¿por qué?
• La adopción de la IA ha crecido de manera exponencial en los últimos años. Tanto empresas como particulares integran estas herramientas en sus rutinas laborales con mayor frecuencia. Según estudios recientes, en 2023 ya un 21% de los trabajadores utilizaban soluciones basadas en inteligencia artificial, una cifra que sigue en aumento.

El uso de la IA se ha extendido por todo y las empresas y personas la emplean en su día a día cada vez más. La proporción de personas que la usan en el trabajo se ha disparado en los últimos años. Según los datos de una encuesta, en 2023 la usaban un 21% de los trabajadores estadounidenses y en 2026 ha aumentado a un 50%. Mientras tanto, la incertidumbre laboral aumenta y las empresas tienen intención de reemplazar a muchos trabajadores. Ahora tenemos declaraciones de altos mandos como un directivo de NVIDIA que considera que la IA es más cara que los trabajadores, pues las empresas no tienen en cuenta el verdadero coste de los tokens.

Cuando la IA generativa llegó hace unos años, hubo compañías que se lanzaron de cabeza a por esta, despidieron a sus trabajadores y comenzaron a usar inteligencia artificial en su lugar. En ese entonces, la inteligencia artificial cometía muchos errores y no era tan capaz como ahora. Seguramente más de una de estas empresas se arrepintió de su decisión, pero quizá era demasiado tarde y lo que hicieron por ahorrar en costes acabó dando resultados peores.

Un directivo de NVIDIA, el director de Uber y el de Swan AI coinciden en algo: la IA puede ser más cara que pagar a trabajadores, pero las empresas ignoran los costes adicionales

La mayoría de empresas que quieren usar IA es para ahorrar en costes, pues si comparamos una suscripción a un servicio de inteligencia artificial con el salario de un empleado, hay una gran diferencia. El problema es que eso no es tan simple como decir que pagaremos 100 o 200 euros al mes y la IA estará operativa 24/7 trabajando. El coste nunca es el mismo si tenemos en cuenta el precio de los tokens y a su vez, los tokens varían mucho entre modelos y agentes de IA dependiendo de su complejidad.

Tal y como ha dicho Bryan Catanzaro, vicepresidente de Deep Learning de NVIDIA, puede haber casos donde el coste de la IA es superior al del coste de los trabajadores y eso ocurre en su equipo de NVIDIA. Lo mismo opina Praveen Naga, el director de tecnología de Uber que ha experimentado de primera mano como la IA se le puede ir de las manos y ver como el gasto es mucho mayor de lo que creía. El presidente dice que en su caso el 11% de las actualizaciones del código en tiempo real son realizadas por agentes de IA.

Se subestima el coste de los tokens y puede escalar a miles o incluso decenas de miles de dólares al mes en equipos pequeños de personas

Otro caso relacionado sería el de Amos Bar-Joseph de Swan AI que publicó en LinkedIn como había gastado 113.000 dólares en Anthropic Claude con un equipo de solo 4 personas, es decir, 28.000 dólares por persona por mes. Aquí no estamos hablando de suscribirse a algo como ChatGPT Pro que nos cuesta unos 20 euros al mes, sino de modelos de IA como Claude Code o GitHub Copilot que pagas por tokens. También influye mucho las funciones que uses, pues hace poco mostraron una nueva llamada Bugcrawl que consumía muchos más tokens, pero a cambio se encargaba de analizar repositorios enteros usando la IA Claude para detectar errores y bugs con soluciones.

Luego tenemos el caso de empresas que lideran en el sector de la IA como NVIDIA, donde sus empleados son recompensados con tokens como "parte de su salario". Si tenemos en cuenta que pueden hacer lo que quieran con estos, no nos extrañaría que montaran un negocio con los que les sobran. Esto demuestra que el sector de la IA es uno donde se deben ver los resultados e inversiones a largo plazo, lo cual contrasta con el objetivo de muchas de estas empresas que se meten en la IA porque quieren resultados y ganancias a corto plazo.