Uber frena el gasto en IA usando modelos baratos y empleados que vigilan costes
El director financiero de Uber revela que la compañía mantiene estable su inversión en inteligencia artificial pese a usarla más, gracias a modelos más económicos y a que sus empleados controlan el gasto.
Uber está aplicando la inteligencia artificial en su operativa de forma gradual y sin que se le dispare la factura. Durante la presentación de resultados trimestrales, el director financiero, Balaji Krishnamurthy, explicó que la empresa ha conseguido mantener estable el gasto total en IA a pesar de que su uso sigue creciendo. ¿El truco? Usar modelos más baratos para ciertas tareas, establecer configuraciones por defecto más eficientes y dar a los empleados herramientas para que entiendan y controlen mejor lo que gastan.
El directivo señaló que el coste por token —la unidad básica de procesamiento en estos sistemas— ha ido bajando en los últimos meses. Esto ha permitido que la adopción de la IA siga aumentando sin que la partida de gasto se descontrole. La noticia llega después de que a principios de año el director de tecnología de Uber admitiera que se habían pulido el presupuesto anual destinado a una herramienta de IA en apenas unos meses.
El consejero delegado, Dara Khosrowshahi, puso ejemplos concretos de cómo la IA ya está mejorando la experiencia del usuario. Al abrir la aplicación para pedir un viaje, el sistema sugiere destinos y acierta tres de cada cuatro veces. Además, el asistente de carrito para la compra de supermercado, que crea listas a partir de recetas, duplica el tamaño del pedido de quienes lo usan.
Khosrowshahi dejó claro que no esperan un bombazo revolucionario de la noche a la mañana, sino miles de pequeñas mejoras que, sumadas, impulsarán el crecimiento. La estrategia también tiene un lado menos amable: el mes pasado Uber despidió al 10% de su plantilla de atención al cliente, justificándolo por las ganancias de eficiencia que aporta la IA.
En cuanto a los coches autónomos, el CEO reconoció que todavía representan menos del 0,5% de los viajes totales, aunque ya facilitan cientos de miles de trayectos a la semana. A diferencia de los chatbots, explicó, el despliegue físico de la IA requiere pruebas en el mundo real y permisos gubernamentales, por lo que el avance será más pausado.
El análisis de Salseo
- Uber está demostrando que se puede escalar el uso de IA sin que los costes se disparen, una lección valiosa para otras empresas que temen que la adopción masiva de esta tecnología hunda sus márgenes.
- La clave está en la gestión interna: no solo usan modelos más baratos, sino que hacen responsables a los empleados de controlar el gasto. Esto sugiere un cambio cultural donde la eficiencia en IA se mide como cualquier otro recurso.
- Los despidos en atención al cliente confirman que la IA ya está sustituyendo trabajo humano en tareas rutinarias. Para los inversores, es una señal de que la tecnología puede mejorar márgenes, pero también un riesgo reputacional si la calidad del servicio se resiente.
- El enfoque de 'pequeñas mejoras' en lugar de grandes apuestas puede ser más sostenible, pero también limita el potencial de un gran salto disruptivo. Habrá que vigilar si los competidores logran avances más radicales en autonomía o personalización que dejen a Uber rezagado.