AI-мания ломает корпоративные решения: стратегии на миллиарды пишут без ChatGPT

El ensayo del consultor Nik Suresh, "AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making", sobre cómo el frenesí en torno a la inteligencia artificial está destruyendo la toma de decisiones en las grandes empresas, se volvió viral en Hacker News y llegó al desarrollador Simon Willison el 19 de julio de 2026. La tesis central de Suresh: las estrategias de IA multimillonarias suelen escribirlas ejecutivos que nunca en su vida han abierto ChatGPT.

Una estrategia de $2.000 millones sin ChatGPT

Nik Suresh, que asesora a grandes corporaciones, cita un caso extremo: un ejecutivo admitió que nunca en su vida había usado ChatGPT ni ninguna otra herramienta de IA — justo después de publicar una estrategia técnica para una organización con ingresos superiores a $2.000 millones, construida enteramente en torno a la IA. El ensayo se basa en historias anónimas que ingenieros y directivos dentro de empresas "sobreexcitadas" le cuentan al autor.

"En un caso extremo, un ejecutivo admitió que nunca en su vida había usado

ChatGPT ni ninguna herramienta de IA — justo después de preparar una estrategia técnica para una organización con ingresos superiores a $2.000 millones, construida enteramente en torno a la inteligencia artificial". — Nik Suresh, ensayo "AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making"

Historias clave que cita Suresh:

• Una estrategia de IA para más de $2.000 millones en ingresos, escrita por una persona sin una sola consulta a un modelo
• "Tablas de clasificación por tokens" — métricas que incentivan a los empleados a gastar más solicitudes de IA
• Afirmaciones de clientes sobre aumentos de productividad de "100 veces" que nadie se atreve a cuestionar
• Ingenieros que ejecutan IA en tareas deliberadamente absurdas solo para cumplir con la métrica

Por qué nadie discute el hype

El silencio se sostiene por el miedo a perder un contrato, no solo por el marketing. Suresh le preguntó a un ejecutivo escéptico de un proveedor por qué las promesas absurdas se repiten sin objeciones. La respuesta no tuvo que ver con el "ruido comercial": los propios ejecutivos del lado del cliente habían declarado públicamente aumentos de productividad de 100 veces.

"Si alguien del lado del proveedor dijera que semejante ganancia es

inverosímil, socavaría la autoridad del ejecutivo del cliente, se percibiría como un ataque —o una herejía— y podría llevar a la rescisión del contrato corporativo". — del ensayo de Nik Suresh

La lógica es simple: hacer saltar por los aires un contrato corporativo por una disputa que no afecta la misión de la empresa es una forma rápida de perder el trabajo. Por eso, una evaluación honesta del retorno de la IA resulta poco rentable para todas las partes del trato al mismo tiempo, tanto para el proveedor como para el cliente.

Qué está pasando con los ingenieros

La presión del hype se filtra hacia abajo y se convierte en una imitación del trabajo. Un ingeniero describió cómo, en una empresa con una "tabla de clasificación por tokens", extrae una copia paralela de un repositorio de Go en funcionamiento y le ordena a la IA que lo reescriba por completo en el lenguaje Zig, mientras él mismo se ocupa de otra tarea, solo para inflar formalmente la métrica y conservar su puesto.

Este escenario es una consecuencia directa de métricas que miden la actividad, no el resultado. Cuando un KPI está vinculado al número de tokens gastados y no al código funcional, los empleados empiezan racionalmente a quemar recursos en vano: el sistema recompensa el volumen de solicitudes al modelo, no el beneficio que aportan.

Qué significa esto

El problema no está en los modelos en sí, sino en cómo las organizaciones toman decisiones bajo la presión de una moda. Cuando una estrategia de $2.000 millones se escribe sin experiencia, la crítica se castiga con la pérdida de un contrato y las métricas premian el gasto de tokens: la empresa termina optimizando el hype, no el resultado. El ensayo de Suresh es un recordatorio de que una conversación adulta sobre el retorno real de la IA todavía pierde frente al miedo a parecer escéptico.