El director de tecnología de Uber se enfrentó a un desafío inesperado a principios de 2026 cuando el presupuesto destinado a herramientas de inteligencia artificial quedó rebasado en cuestión de meses. Praveen Neppalli Naga reveló en una entrevista con The Information que el uso de Claude Code, el asistente de codificación de IA de Anthropic, superó todas las proyecciones que la compañía había estimado, ilustrando el dilema que enfrentan las empresas al intentar aprovechar las herramientas de IA mientras controlan los costos tecnológicos.
Las herramientas de codificación con inteligencia artificial no funcionan como software tradicional con tarifas fijas. El costo aumenta proporcionalmente con el uso, y cada interacción consume capacidad de procesamiento medida en tokens. A la escala operativa de Uber, el consumo no creció de manera gradual sino exponencial, provocando que los costos se dispararan más rápido de lo anticipado.
Adopción Acelerada en los Sistemas de Uber
Uber implementó Claude Code para escribir y mejorar código en sus sistemas principales, la infraestructura que conecta conductores con pasajeros, establece precios dinámicos y lanza nuevas funcionalidades de producto. La compañía también utilizó esta herramienta para construir Earner Assistant, un agente de IA que ayuda a los conductores a identificar viajes mejor remunerados.
Según declaró Neppalli Naga a The Information, aproximadamente el 11% de las actualizaciones en vivo de los sistemas principales de Uber ahora son escritas por agentes de IA construidos principalmente con Claude Code, cifra que representa un salto considerable desde un porcentaje marginal hace apenas tres meses. La empresa creó tablas de clasificación internas que ranqueaban a los ingenieros según su uso de IA, impulsando activamente la adopción de estas tecnologías.
Los gastos de investigación y desarrollo de Uber aumentaron un 9% hasta alcanzar $3,400 millones de dólares en 2025. La compañía indicó en una presentación reciente ante reguladores de valores que espera que esta cifra continúe en ascenso. Sin embargo, Neppalli Naga se abstuvo de revelar cifras exactas sobre el gasto específico en inteligencia artificial.
Anthropic Modifica su Estructura de Precios
La estructura de precios con la que trabajaban las empresas ha cambiado recientemente. Anthropic trasladó a sus clientes empresariales a un modelo de facturación basado en consumo en las últimas semanas, según reportó PYMNTS. Los clientes de Claude Enterprise ahora pagan por la capacidad de procesamiento consumida más una tarifa mensual fija por usuario, en contraste con el modelo anterior que cobraba hasta $200 por usuario mensual con un límite de uso descontado.
Fredrik Filipsson, cofundador de Redress Compliance, una firma especializada en negociación de acuerdos de licencias de software, declaró a The Information que estos cambios podrían duplicar o triplicar los costos para usuarios intensivos. Varios ejecutivos de tecnología informaron a la publicación que están monitoreando si el nuevo esquema de precios resultará en facturas sustancialmente más altas. Anthropic aclaró que los cambios no aplican a empresas con menos de 150 usuarios.
El ajuste de precios se extendió más allá de las cuentas empresariales. Anthropic también comenzó a cobrar más a los suscriptores de Claude Code por usar la herramienta con software de terceros, como reportó PYMNTS. Desde el 4 de abril, los suscriptores ya no pueden utilizar sus límites de suscripción de Claude para herramientas de terceros como OpenClaw, un asistente personal de IA de código abierto. Ahora deben pagar mediante una opción separada de pago por uso.
Boris Cherny, responsable de Claude Code en Anthropic, explicó que las suscripciones de la compañía “no fueron diseñadas para los patrones de uso de estas herramientas de terceros” y que el objetivo era gestionar el crecimiento de manera sostenible.
Empresas Recalculan sus Presupuestos de IA
Las herramientas de IA que se integraron en los flujos de trabajo de ingeniería como auxiliares de productividad ahora representan partidas presupuestarias con costos variables impulsados por el consumo. Las empresas que las adoptaron a gran escala sin modelar el uso real están descubriendo facturas que no coinciden con sus presupuestos iniciales.
La preparación organizacional sigue siendo la barrera más citada para la adopción de IA en grandes corporaciones. Aproximadamente el 71% de ejecutivos en empresas con ingresos anuales de al menos $1,000 millones de dólares la identifican como el principal límite al desempeño de la inteligencia artificial, según datos de PYMNTS. Solo el 11% señaló que la tecnología en sí misma constituye la barrera.
Neppalli Naga señaló que su visión es que los agentes de IA eventualmente asuman roles completos de ingeniería de software, escribiendo, probando e implementando código sin intervención humana. Uber indicó que continúa calibrando sus decisiones de contratación basándose en las necesidades comerciales más amplias. Las empresas deberán ahora evaluar si los beneficios de productividad justifican los crecientes costos de estas tecnologías emergentes, especialmente conforme Anthropic y otros proveedores ajustan sus modelos de negocio para reflejar el consumo real.