Apple recorta el gasto en IA de sus ingenieros
Apple redujo el límite diario de gasto en herramientas de inteligencia artificial para parte de sus ingenieros, de USD 300 a USD 200, y evalúa bajarlo hasta USD 100 en algunos equipos. La medida busca contener costos mientras la empresa intenta incorporar la tecnología a sus procesos internos, según
Apple redujo el límite diario de gasto en herramientas de inteligencia artificial para parte de sus ingenieros, de USD 300 a USD 200, y evalúa bajarlo hasta USD 100 en algunos equipos. La medida busca contener costos mientras la empresa intenta incorporar la tecnología a sus procesos internos, según el canal Bloomberg.
Los presupuestos cubren los tokens, las unidades de texto y otros datos que los modelos de inteligencia artificial procesan para responder solicitudes. Los proveedores cobran según el volumen consumido y los modelos más avanzados suelen tener tarifas más altas, especialmente en tareas complejas como escribir o depurar código.
La compañía también analiza reducir hasta USD 25 el tope diario de ciertos grupos que no pertenecen al área de ingeniería. Los empleados que necesiten una asignación superior para realizar sus funciones podrán solicitar excepciones a la alta dirección.
Apple, con sede en Cupertino, California, no quiso hacer comentarios a través de un portavoz. Las conversaciones sobre los cambios son privadas y las personas consultadas pidieron no ser identificadas.
La tendencia no es exclusiva de la compañía. Según 9to5Mac, sitio especializado en la cobertura del ecosistema Apple, durante el último año el llamado tokenmaxxing —la práctica de consumir la mayor cantidad posible de tokens de IA, en ocasiones adoptada como indicador informal de productividad— se extendió por Silicon Valley. Empresas como Meta llegaron a implementar tablas de clasificación internas, algunas no oficiales, que rankeaban a sus empleados según el volumen de tokens consumidos.
A medida que los costos escalonaron, las compañías comenzaron a establecer límites. El sitio señaló que Accenture redujo recientemente su asignación centralizada de Claude a USD 29 por empleado al mes, transfiriendo cualquier gasto adicional a los proyectos o equipos individuales.
El ajuste de gastos frente a la expansión de la inteligencia artificial
Las restricciones reflejan una revisión más amplia de los costos de inteligencia artificial en la industria tecnológica. Las empresas que inicialmente promovieron la experimentación masiva con estos sistemas ahora intentan determinar cuánto pueden recortar sin afectar las mejoras de eficiencia que impulsaron su adopción.
Dentro de Apple, las reacciones han sido dispares. Algunos empleados consideran que pocos trabajadores agotaban el anterior límite diario de USD 300 y que, por lo tanto, la asignación era demasiado alta. Otros interpretan el recorte como una señal de una reducción de costos más extensa. Esa percepción se suma a inquietudes internas sobre posibles despidos y futuras reestructuraciones.
Algunas divisiones de la empresa ya contrataron consultores externos para evaluar su eficiencia y sus operaciones. La agencia informó que el director ejecutivo John Ternus, quien asumió el cargo el 1 de septiembre, busca una estructura más rápida, con menos niveles de gestión.
El ahorro efectivo de los nuevos límites aún no está definido, en parte porque algunos empleados no se acercaban a sus topes anteriores. El efecto podría ser mayor si se aplican recortes adicionales y los usuarios más intensivos deben pedir autorizaciones especiales para mantener el acceso a las herramientas.
Investigación y desarrollo con un alza del 32%
El ajuste a los presupuestos internos coincide con un aumento de los gastos generales de la compañía. Apple indicó que sus desembolsos en investigación y desarrollo subieron 32% en el ejercicio fiscal 2026 por los mayores costos de infraestructura e inteligencia artificial.
Los gastos operativos de toda la empresa crecieron 22% hasta USD 75.500 millones, equivalentes al 16% de las ventas netas totales. Apple ofrece a sus empleados servicios como Claude, de Anthropic PBC; ChatGPT, de OpenAI; y Gemini, de Google.
Algunos equipos recibieron la instrucción de utilizar modelos menos costosos o recurrir a sistemas de inteligencia artificial que funcionan localmente en los dispositivos.
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