Las empresas estadounidenses que más dinero destinan a inteligencia artificial han recortado su gasto por empleado. Según recoge The Decoder, el índice mensual que elabora la compañía financiera Ramp sobre el gasto empresarial en IA en Estados Unidos muestra que, en agosto, el gasto medio por empleado entre el 1% de compañías que más gastan cayó un 9,7%, hasta 7.205 dólares. La adopción de IA en su conjunto sigue creciendo, pero a un ritmo más lento que antes.
El gasto de los grandes clientes importa más de lo que parece
El dato del 1% superior no es una curiosidad estadística: ese grupo reducido de empresas concentra la mayor parte de los ingresos que las proveedoras de modelos obtienen del sector empresarial, así que su comportamiento pesa más que el de la media. El propio informe advierte de que, al tratarse de un grupo pequeño, esta cifra es más volátil que otros segmentos y podría revisarse más adelante.
En cuanto a la cuota de empresas que pagan por cada proveedor, el 43,8% de las compañías estadounidenses pagó por servicios de Anthropic en agosto, 0,34 puntos porcentuales más que el mes anterior, mientras que OpenAI ganó solo 0,09 puntos, hasta el 39,8%. Los sectores técnicos, como IT y finanzas, siguen liderando la adopción, según los datos de Ramp.
Los precios de los tokens caen un 41% desde marzo
Detrás de la caída del gasto hay dos fuerzas, además de un posible factor estacional: según Ara Kharazian, economista jefe de Ramp, parte del descenso puede deberse a que muchos ingenieros están de vacaciones en agosto. Pero, junto a eso, el precio efectivo por millón de tokens ha caído de forma sostenida: ha bajado un 41% desde su máximo de marzo de 2026, hasta 0,68 dólares, de acuerdo con Ramp. El informe menciona que tanto OpenAI como Anthropic han anunciado recortes de precio adicionales recientemente, aunque no detalla sus cifras concretas.
El volumen de uso sigue creciendo, pero Kharazian señala que puede no estar haciéndolo lo bastante rápido como para compensar la caída de precios por token, lo que explicaría que el gasto total por empleado retroceda incluso con más consumo.
Las empresas están migrando hacia modelos más baratos y «suficientemente buenos»
La mayor parte del crecimiento del volumen de uso procede de modelos estándar más económicos, como GPT-5.6 Terra o la serie Sonnet de Claude. Los modelos de última generación, como Opus, Fable y Sol, representaban el 45% de todos los tokens consumidos a principios de septiembre, frente al 53% de principios de agosto. Según Kharazian, muchas empresas están estableciendo políticas internas que restringen el uso de los modelos más caros, porque los modelos estándar se perciben cada vez más como suficientemente buenos para el trabajo diario, con un coste muy inferior.
Este es el dato con más recorrido práctico del informe: si tu empresa está decidiendo cuánto presupuesto dedicar a IA o qué modelos contratar, el mensaje de Ramp es que la brecha de calidad percibida entre el modelo de tope de gama y el estándar se está reduciendo lo suficiente como para que muchas organizaciones ya no vean justificado pagar la diferencia. No es que los modelos frontera hayan dejado de tener sentido para todo, sino que una parte creciente de las tareas de uso cotidiano se está resolviendo con las opciones más baratas, y eso es lo que está moviendo el gasto agregado a la baja, más que una caída real de la adopción.
Los modelos abiertos siguen sin ganar terreno
Pese al abaratamiento generalizado, el desplazamiento hacia modelos más baratos no está impulsado por alternativas de código abierto ni chinas. Solo el 6,4% de las empresas que usan IA en la plataforma de Ramp ejecuta modelos de peso abierto, y esa cifra baja al 3,6% si se cuenta sobre el total de empresas. Como Ramp mide el uso a través de plataformas de enrutamiento que también dan acceso a modelos cerrados, la adopción real de código abierto podría ser incluso menor de lo que reflejan esos porcentajes.
Ramp ya había hablado de «grietas en la tesis de la IA»
El mes pasado, Kharazian ya había señalado en su informe lo que llamó «grietas en la tesis de la IA», apuntando a la débil adopción de Fable 5 y al desplazamiento hacia modelos más baratos como señales de alarma para las proveedoras. Ramp reconoce que sus datos solo cubren una parte del mercado total. Según el informe, las cosas deberían quedar más claras cuando Anthropic presente su salida a bolsa, que según se ha informado está prevista para octubre.
Te puede interesar
Tech Planet participa en el programa de afiliados de Amazon. Si compras a través de estos enlaces, recibimos una pequeña comisión sin coste extra para ti, lo que nos ayuda a seguir creando contenido como este.
| Imagen | Producto | Características | Comprar |
|---|---|---|---|
 |
MSI MAG B850 Tomahawk MAX WiFi | ATX · socket AM5 para Ryzen 9000 · DDR5 · Wi-Fi 7 y Bluetooth 5.4 · VRM de doble carril de 14 fases | Ver precio en Amazon |
 |
ASUS ROG Maximus Z890 Hero | ATX · zócalo Intel LGA 1851 para Core Ultra serie 2 · DDR5 · PCIe 5.0 · seis M.2 · Wi-Fi 7 | Ver precio en Amazon |
 |
Crucial Pro DDR5 32 GB (2×16 GB) 6000 MHz | Kit de dos módulos · 6000 MHz · Intel XMP 3.0 y AMD EXPO · disipador de aluminio negro | Ver precio en Amazon |
|
Crucial Pro DDR5 64 GB (2×32 GB) 6000 MHz | Kit de dos módulos · 6000 MHz · Intel XMP 3.0 y AMD EXPO · disipador de aluminio negro | Ver precio en Amazon |
Escrito por Eloy Andrade
