Feliz Miércoles, fellow dev 👋

Y si la IA que prometía reemplazarte...

¿Ahora resulta más cara que tú? 🤔

Estamos a mitad de 2026, y muchas empresas empiezan a descubrir que sustituir Software Engineers por agentes de IA no era tan “barato” como parecía.

Tras el boom de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT, llegó la adopción masiva:

Despidos, reducción de plantillas y promesas de hacer el trabajo de 10 personas por 1/10 del coste.

Pero la realidad financiera empieza a pesar.

Y mucho.

1️⃣ El mito del ahorro masivo con IA

Durante 2023–2024, muchas Big Tech (Amazon, Microsoft, Meta, Salesforce…) recortaron equipos apoyándose en herramientas de IA.

La narrativa era clara: más eficiencia, menos coste.

Pero hoy, vemos titulares distintos:

Restricciones internas al uso de herramientas como Claude, o copilots propios por el altísimo gasto en tokens.

Algunas compañías están agotando presupuestos anuales solo en consumo de modelos.

2️⃣ Token Maxing: cuando medir mal destruye valor

El uso de IA empezó a medirse por consumo de tokens.

¿El problema?

Muchas empresas obligan a sus empleados a usar IA incluso en tareas irrelevantes para “demostrar productividad”.

A esto se le conoce como token maxing:

Incentivar el consumo en lugar del output.

Ha habido directivos categorizando empleados según tokens usados, no según impacto real.

Resultado 👇

Demanda artificialmente inflada y costes disparados.

3️⃣ Escasez de infraestructura y subida brutal de precios

La demanda supera con creces la oferta de infraestructura.

Retrasos y cancelaciones de hasta el 50% en nuevos data centers en EE.UU.

El coste medio de 1 millón de tokens pasó de $0,11 en diciembre 2025 a $2,12 en Mayo de 2026.

Más de 20x.

Meta llegó a consumir 900 millones de dólares en tokens en un solo mes.

Cuando OpenAI o Anthropic tengan que responder ante accionistas, el precio no va a bajar.

4️⃣ ¿Cuándo SÍ tiene sentido usar IA como dev?

No se trata de rechazar la IA.

Se trata de usarla estratégicamente:

✅ Reducir deuda técnica.
✅ Refactorizar código legacy.
✅ Prototipar más rápido.
✅ Generar planes de acción y documentación.
✅ Automatizar tareas repetitivas.

La IA es un AMPLIFICADOR, no un sustituto completo de criterio, arquitectura y visión de producto.

💡 Mi conclusión

El mercado está entrando en una fase de madurez.

La ventaja ya no es “usar IA”.

La ventaja es integrarla con CRITERIO de Software Engineer SENIOR.

Así que debes desarrollar:

• Conocimientos de AI Engineering (costes, limitaciones, arquitectura).
• Prompt Engineering orientado a producto.
• System Design y pensamiento crítico.
• Capacidad de medir impacto, no consumo.

Las empresas van a priorizar perfiles que sepan optimizar coste + rendimiento, no a perfiles que simplemente “consuman tokens”.

Si entiendes esta dinámica antes que el resto...

Jugarás en otra liga.

Así que recuerda siempre: busca la excelencia en todo lo que hagas.

La vida es demasiado corta como para no conocer la mejor versión que podrías alcanzar.

- Patri

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