Esta es la noticia
Axios publicó que una empresa no identificada habría gastado 500 millones de dólares en un solo mes usando Claude, al no establecer límites de uso para sus empleados. Futurism retomó el caso el 1 de junio de 2026.
El episodio no llegó solo. Forma parte de una revisión más amplia sobre el gasto corporativo en IA que Axios documenta con casos menos anónimos: Microsoft canceló la mayoría de sus licencias de Claude Code, en parte por los costes, según The Verge, y el COO de Uber declaró que los costes de IA "son cada vez más difíciles de justificar".
Lo que mi cabeza me dice
Automatizar basura sigue dejando basura.
Solo que ahora está más limpia, más rápida, mejor presentada y acompañada de una factura de varios ceros que alguien etiquetará como "inversión en transformación digital".
Los 500 millones no duelen solo por la cantidad. Duelen por la pregunta que nadie quiere responder: ¿en qué se gastaron realmente?
No sabemos si ese caso fue una orgía de tareas inútiles, una mala configuración técnica, un despliegue sin límites, agentes consumiendo tokens como una central eléctrica o simplemente una empresa que descubrió tarde que "usar IA" también tiene factura. Eso es precisamente lo interesante: el escándalo no prueba que la IA se esté usando mal; prueba que muchas empresas aún no saben distinguir uso de creación de valor.
Si la IA se empleó para resolver problemas concretos, la discusión es seria y adulta. Pero si se destinó a resumir reuniones que nunca debieron celebrarse, contestar correos innecesarios y generar informes que nadie leerá, entonces no hablamos de innovación, sino de una trituradora de presupuesto con excelente presentación.
David Graeber lo explicó muy bien en Bullshit Jobs: existen trabajos y tareas que incluso quienes los realizan consideran inútiles. Son rituales que sostienen jerarquías, justifican departamentos y mantienen la apariencia de control.
La IA no siempre llega a organizaciones racionales y eficientes. Muchas veces aterriza en un entorno lleno de dashboards defensivos, comités decorativos y reuniones interminables donde todos asienten mientras el tiempo se pierde. Y en lugar de eliminar ese absurdo, le da esteroides.
Eso es el bullshit workflow escalable.
Antes una persona tardaba tres horas en preparar una presentación inútil. Ahora genera cinco versiones en veinte minutos. Antes había un informe mensual que nadie leía. Ahora hay uno semanal, con resumen ejecutivo, tono práctico y el mismo destino final: el olvido.
El absurdo ya no es lento. Ahora es eficiente.
El tokenmaxxing es el síntoma perfecto: cuando el volumen de uso de IA se celebra como prueba de "adopción" y "transformación", el consumo pasa a ser métrica de éxito. Más prompts, más tokens, más "progreso". El dashboard sube y los directivos se relajan. Nadie pregunta si lo que se automatiza realmente merecía existir.
La crítica fácil es decir "usemos menos IA". La conversación madura es otra: antes de automatizar cualquier proceso, alguien debería preguntar si ese proceso merece seguir existiendo.
Una organización que no sabe eliminar trabajo inútil tampoco sabrá aprovechar bien la IA. Solo cambiará el formato: menos Excel, más Claude; menos horas visibles y más costes ocultos en tokens.
La IA puede liberarnos de trabajo pesado. Pero también puede convertirse en la mejor herramienta para mantener el trabajo absurdo con vida indefinidamente: más rápido, más elegante y mucho más difícil de desmontar.
La IA no arregla una organización que no sabe deshacerse del trabajo inútil. Solo le da una forma más cara de fingir que avanza.
Lo que los datos dicen
- El gasto corporativo en IA se dispara. Las empresas dedicarán el 1,7% de sus ingresos a IA en 2026, más del doble que en 2025. El 94% planea seguir invirtiendo aunque no vea retornos claros. Fuente: BCG, AI Radar 2026.
- La mitad de los proyectos de GenAI se abandonan. Para finales de 2025, al menos el 50% de los proyectos GenAI habían sido abandonados tras la prueba de concepto, por problemas de datos, costes crecientes o valor de negocio poco claro. Fuente: Gartner, 2026.
- El ROI real es minoritario. Solo el 29% de las organizaciones ve un retorno significativo en GenAI, aunque el 97% de los ejecutivos afirma que "ha sido beneficiosa". Fuente: Writer, Enterprise AI Adoption 2026.
- La productividad percibida. El 66% de las organizaciones declara mejoras de productividad gracias a la IA. Fuente: Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026.
- El coste oculto de los agentes. Los conjuntos de agentes de Claude Code pueden consumir hasta siete veces más tokens que una sesión normal, porque cada agente mantiene su propio contexto. Fuente: Anthropic, documentación de costes de Claude Code.