El momento “Uber” de la IA podría estar llegando a su fin
Diario de Innovación #359
Durante años nos acostumbramos a una idea bastante peligrosa.
Que la inteligencia artificial sería cada vez más potente y cada vez más barata.
Como si el futuro inevitable fuese un buffet libre infinito de inteligencia por 20 euros al mes.
Pero quizá empezamos a descubrir que aquello no era el precio real.
Era un subsidio.
Uno gigantesco.
Y puede que esté empezando a terminar.
Esta semana Microsoft canceló licencias internas de Claude Code porque el coste por uso se había vuelto difícil de justificar incluso para una empresa que prácticamente controla media infraestructura cloud del planeta.
Uber, según un memo interno de su CTO, habría consumido el presupuesto anual de IA de 2026… ¡en apenas cuatro meses!
GitHub empieza a abandonar tarifas planas para pasar a modelos usage-based.
Anthropic, OpenAI y Google llevan meses endureciendo límites, ajustando consumo y modificando silenciosamente pricing.
Y quizá lo importante aquí no sea el precio del token.
Sino lo que revela.
Porque durante dos años hemos vivido una especie de “Uber moment” de la IA.
Igual que Uber subvencionó trayectos durante años para conquistar mercado, los laboratorios de IA parecen haber subvencionado inteligencia para acelerar adopción.
Da igual perder dinero.
Da igual el coste real.
Da igual la inferencia.
Primero había que ganar usuarios.
Integrarse en workflows.
Crear dependencia.
Pero llega un momento donde alguien mira la factura.
Y entonces empiezan las preguntas incómodas.
¿Qué pasa si automatizar conocimiento no tiene márgenes SaaS?
¿Qué pasa si los agentes consumen muchísimo más de lo previsto?
¿Qué pasa si el coste marginal vuelve a existir?
¿Qué pasa si la IA no se parece al software sino más bien a una utility energética?
Porque quizá el gran cambio de los próximos años no sea técnico.
Sino económico.
Pasar de “usa toda la IA que quieras” a “usa la IA que realmente puedas pagar”.
Y eso cambia completamente el tablero.
Puede que entremos en una etapa donde:
las empresas racionen uso,
los planes ilimitados desaparezcan,
los agentes autónomos se limiten,
y la eficiencia vuelva a importar más que el hype.
O quizá ocurra lo contrario.
Quizá los laboratorios absorban pérdidas durante más tiempo.
Quizá aparezcan modelos open source muchísimo más baratos.
Quizá el precio caiga tan rápido que todo esto quede en una falsa alarma.
Pero hay algo que empieza a sentirse distinto.
Por primera vez desde que explotó la IA generativa, la conversación empieza a desplazarse desde “qué puede hacer la IA” hacia “cuánto cuesta realmente hacerla funcionar a escala”.
Y esa quizá sea la discusión más importante de los próximos años.
Porque durante dos años el mercado compitió por adopción.
Quizá los próximos dos compitan por eficiencia económica real.
La pregunta ya no es si la IA funciona.
La pregunta es quién paga realmente la factura.
Quizá el gran shock de 2027 no sea que la IA piense demasiado. Sino descubrir cuánto cuesta realmente hacerlo.
🌍 El eco del mercado
🧠 Anthropic convierte la ciberseguridad en un problema de frontier models. Anthropic asegura que Mythos ya ha detectado más de 10.000 vulnerabilidades dentro de su iniciativa defensiva Project Glasswing. La compañía empieza a posicionar sus modelos no solo como asistentes, sino como sistemas capaces de encontrar y explotar fallos a escala.
💸 DeepSeek convierte el precio en arma competitiva. DeepSeek rebaja hasta un 75% el coste de su modelo V4, intensificando la presión sobre el mercado de inferencia y acelerando la commoditización de ciertos modelos fundacionales.
Si quieres entender mejor que es lo que nos espera del lejano oriente, te recomiendo este episodio de La Formula del Éxito de Uri Sabat.
🔍 Google descubre que meter IA en Search también rompe Search. Los AI Overviews de Google siguen mostrando respuestas absurdas incluso en búsquedas sencillas. El problema deja de ser anecdótico cuando afecta al producto más importante de internet.
⚖️ La batalla antimonopolio de Google ya es también una batalla por la IA. Google recurre el fallo judicial que considera monopolística su posición en búsqueda. La discusión empieza a mezclarse directamente con distribución de IA y acceso a usuarios.
🧩 Meta quiere recuperar las comunidades antes de que se las quede la IA. Meta prueba Forum, una aplicación independiente inspirada en Reddit y Facebook Groups, con integración de asistentes basados en IA para organizar conversaciones y recomendaciones.
👓 Google vuelve a intentarlo con la interfaz post-smartphone. Los nuevos prototipos Android XR combinan gafas ligeras, traducción en tiempo real, navegación y Gemini como capa contextual permanente.
La IA ambiental empieza a necesitar nuevo hardware. El verdadero movimiento está en controlar la próxima interfaz cotidiana antes de que el móvil deje de ser el centro.
🧑💻 Google acelera la guerra del desarrollo agentic. Google impulsa Antigravity 2.0 como entorno centrado en agentes capaces de ejecutar tareas completas de desarrollo, entrando directamente en el terreno que Anthropic está explorando con Claude Code.
🧵 El futuro de los agentes quizá no pase por más embeddings. Nuevas propuestas como Direct Corpus Interaction defienden que los agentes necesitan acceso directo a herramientas, terminales y documentos vivos, no solo retrieval vectorial clásico. Esto es una señal del agotamiento del hype RAG. El siguiente salto parece ir hacia agentes con capacidad real de operar sobre sistemas.
🌊 Los cables submarinos vuelven al centro del tablero tecnológico. Europa, Japón y Meta aceleran proyectos de conectividad petabit para absorber la creciente demanda de tráfico impulsado por IA y servicios cloud globales.
🇨🇳 La guerra de chips también se libra en los tribunales. Wingtech demanda a Nexperia en un nuevo episodio de tensiones alrededor de propiedad, control y soberanía en la cadena global de semiconductores.
⚛️ La computación cuántica intenta salir definitivamente del laboratorio. Equal1 presenta un ordenador cuántico en formato rack mientras IBM demuestra simulaciones de materiales reales usando hardware cuántico. La industria empieza a moverse desde demos científicas hacia integración operativa.
🤖 Los humanoides empiezan a dejar atrás el efecto demo. Figure AI muestra robots trabajando durante horas clasificando paquetes con ritmos cercanos a operaciones humanas reales. La robótica ya empieza a importar cuando deja de bailar y empieza a trabajar. El verdadero mercado está en logística, almacenes y tareas repetitivas.
🧬 La IA médica más útil quizá sea encontrar antes lo que ya existe. Nuevos sistemas basados en IA están acelerando la reutilización de fármacos existentes para enfermedades neurodegenerativas, reduciendo años de búsqueda y validación.
Más que descubrir moléculas mágicas desde cero, la IA puede cambiar radicalmente la velocidad de iteración biomédica.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.