En medio del auge comercial por la inteligencia artificial (AI), principalmente generativa (GenAI) desde 2022 y en los últimos meses agéntica, Uber se ha convertido en un ejemplo de lo que no hay que hacer. La tecnología no le falló; la gobernanza digital y el control financiero, sí.
La firma global de movilidad agotó la totalidad de su presupuesto de AI para 2026 en abril pasado, apenas cuatro meses después de iniciar el año fiscal. Lo confirmó a The Information el director de Tecnología (CTO), Praveen Neppalli Naga, al señalar que la compañía ha tenido que volver a evaluar desde cero todas sus proyecciones.
El descontrol ocurrió luego de que la herramienta Claude Code de Anthropic se extendiera entre aproximadamente 5,000 ingenieros a un ritmo mucho más rápido de lo que los modelos financieros de la empresa habían previsto.
En la presentación de resultados del primer trimestre de 2026, en mayo pasado, su CFO, Balaji Krishnamurthy, explicó: “Sinceramente, diría que cuando fijamos nuestros presupuestos para 2026 en noviembre [del año pasado], subestimamos el impacto que podrían tener las herramientas de AI. Y, obviamente, en diciembre llegaron nuevos modelos. Por ello, hemos redoblado nuestra apuesta inversora en este ámbito. Y estamos compensando este gasto con una moderación en el crecimiento de la plantilla”, dijo Krishnamurthy.
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Los resultados de Uber con su gasto en AI
Krishnamurthy reveló que 95% de sus ingenieros utiliza herramientas de codificación con AI mensualmente y más de 10% del código que llega a producción es generado de manera autónoma por agentes de AI.
La apuesta por la AI de Uber es un cambio estratégico frente a la tendencia del año previo: el gasto total en investigación y desarrollo (R&D) alcanzó los $3,400 millones de dólares (mdd) en 2025, un aumento interanual de 9%, que se debió principalmente a una subida de $313 mdd en costos de personal tecnológico.
Ahora, la compañía busca que la AI actúe como un acelerador que le permita moderar el ritmo de contrataciones en 2026, invirtiendo más en infraestructura de inteligencia artificial para aumentar la productividad de cada empleado.
Los costos detrás de Uber y su gasto en AI
El error de Uber no se debió a una falta de escala, sino a un modelo de precios por consumo que los equipos financieros corporativos aún no han aprendido a gestionar.
La empresa desplegó Claude Code en su área de ingeniería en diciembre de 2025. La adopción pasó de 32% de los ingenieros en febrero pasado a 84% clasificados como “usuarios de codificación agéntica” en marzo de 2026.
Las cifras detrás del gasto son las que hacen que esta historia sea una lección valiosa y no una simple anécdota. El costo mensual promedio por ingeniero osciló entre los $150 y los $250 dólares, pero en el caso de los usuarios intensivos (power users), la cifra se disparó entre $500 y $2,000 dólares.
El propio Naga reportó haber gastado $1,200 dólares en una sesión de dos horas durante una demostración personal.
Para colmo, Uber intensificó esta dinámica al clasificar a los ingenieros en tablas (leaderboards) internas basadas en el uso de Claude Code. Esto creó un incentivo cultural para consumir más tokens, lo que se tradujo directamente en una quema acelerada del presupuesto.
Los equipos que impulsaban la adopción no eran los mismos que gestionaban el gasto, y esa brecha organizacional resultó ser la falla estructural del proyecto.
La transición de GenAI a la AI agéntica, una de las causas
El alto consumo de AI en Uber coincide con la transición de la GenAI a la AI agéntica. Los tiempos en que ChatGPT y otros modelos similares respondían preguntas quedaron atrás; ahora los agentes autónomos se presentan como asistentes capaces de entregar aplicaciones listas para su uso.
Los agentes de AI ya escriben y prueban miles de líneas de código sin ayuda humana. En julio de 2025, OpenAI lanzó ChatGPT Agent, un agente autónomo para investigación, navegación y trabajo con documentos, mientras que en enero de 2026 Anthropic presentó Claude Cowork, su agente para colaboración. A esa carrera por el mercado de la AI profesional se suman también Gemini de Google y Grok de xAI.
Esta evolución provocó que Anthropic respondiera con un cambio estructural en la forma de comercializar la inteligencia artificial. La empresa anunció el pasado 13 de mayo que los suscriptores de pago de Claude obtendrían un medidor de créditos mensual independiente para herramientas de agentes y entornos de terceros, que se facturarían a tarifas completas de API a partir del 15 de junio.
Este ajuste reconoce explícitamente que el uso de agentes consume recursos de manera exponencialmente mayor que la interacción convencional con el modelo.
¿Cómo relacionar más AI con mayor utilidad al cliente?
La herramienta no falló y los ingenieros no le dieron un mal uso; la emplearon exactamente para las cargas de trabajo para las que fue diseñada: ejecución de agentes en paralelo, refactorización de bases de código a gran escala, generación automatizada de pruebas y producción de código backend.
Desde la perspectiva de la productividad, el despliegue fue un éxito rotundo; desde la perspectiva financiera, fue un descarrilamiento.
El presidente y COO de Uber, Andrew Macdonald, reconoció en el podcast Rapid Response que la compañía aún no puede establecer una conexión clara entre el aumento del consumo del token Claude Code y las funciones adicionales útiles para el consumidor que ha implementado.
