La inversora de NEA Tiffany Luk: las corporaciones todavía no han resuelto el ROI de la IA

A principios de 2025, el "tokenmaxxing" — una carrera no oficial de corporaciones para maximizar el consumo de IA— se convirtió en la tendencia dominante del Valle del Silicio. Algunos meses después, llegaron las facturas.

Qué es tokenmaxxing

El término tokenmaxxing surgió en ambientes corporativos: los CEO instaban directamente a los equipos a usar herramientas de IA sin límites y "bombear" el consumo de tokens al máximo. La lógica era clara: quien utiliza más IA se adapta más rápido y supera a los competidores. La carrera se intensificó en todos los niveles: desde equipos individuales hasta corporaciones enteras, desde startups hasta gigantes tecnológicos. Las empresas adoptaron masivamente suscripciones corporativas a ChatGPT, Claude, Gemini y otras herramientas, compitiendo esencialmente en escala de consumo. Los rankings internos de uso de IA se convirtieron en elementos de la cultura corporativa.

Cuando llegó la factura

La realidad resultó más dura. Uber, según fuentes abiertas, gastó su presupuesto anual completo de IA en solo algunos meses. Varias grandes empresas redujeron sus licencias corporativas de Claude — en algunos casos para divisiones enteras que no pudieron mostrar resultados medibles. Meta fue aún más lejos: la empresa cerró su tabla de líderes interna de uso de IA entre empleados. Esto no significa un rechazo de la tecnología. Pero la primera fase de pruebas desenfrenadas está llegando a su fin. Lo que toma su lugar es la pregunta que debería haberse hecho primero: ¿qué exactamente obtuvimos por este dinero?

La perspectiva del inversor NEA

Tiffany Luk, socia del fondo de capital de riesgo NEA especializado en inversiones tecnológicas, formula el problema directamente: el mercado corporativo de herramientas de IA apenas está comenzando a entender el retorno real de la inversión.

"Las empresas aún están descubriendo su retorno real de IA", —

Tiffany Luk, NEA.

Según sus observaciones, la mayoría de las empresas entraron en la carrera de IA bajo presión competitiva y miedo a perder la tendencia — sin una metodología clara para medir la efectividad. Las métricas de éxito no fueron definidas inicialmente o resultaron ser inviables en la práctica. Como resultado, las empresas gastan sumas significativas pero no pueden responder a la pregunta básica: ¿vale la pena?

Qué sigue

El mercado corporativo de IA está entrando en una fase de normalización. Las empresas están comenzando a buscar casos de uso específicos con retornos medibles:

• Automatización de procesos con KPI claro
• Reducción de costos operacionales a través de la sustitución parcial de trabajo manual
• Aceleración del desarrollo — de la idea al lanzamiento
• Mejora del servicio al cliente a través de agentes de IA
• Búsqueda y análisis inteligente de datos internos de la empresa

Las empresas que primero aprendan a medir con precisión los retornos de IA obtendrán no solo una ventaja tecnológica, sino también un modelo económico más sostenible en la próxima ronda de la carrera.

Qué significa esto

El entusiasmo corporativo de IA de la primera onda chocó con la realidad contable. El próximo año mostrará quién logró convertir experimentos de IA en valor medible — y quién simplemente quemó presupuesto en tokens.

*Meta es reconocida como una organización extremista y está prohibida en la Federación Rusa.