El 14 de mayo de 2026, Microsoft comenzó a revocar las licencias internas de Claude Code de la mayoría de sus empleados. La fecha límite es el 30 de junio, también el último día del año fiscal de Microsoft. Hace solo 6 meses, Microsoft estaba haciendo todo lo contrario: en diciembre de 2025, abrió Claude Code a miles de empleados, incluidos ingenieros, gerentes de producto y diseñadores, animándolos a todos a rediseñar los flujos de trabajo a través de la codificación Vibe. A los empleados les encantó esta herramienta, quizás demasiado. Pero 6 meses después, Microsoft la retiró. Casi en la misma semana, el socio de YC, Tom Blomfield, hizo otra declaración en una charla en grupo: "Si tu factura de API no duele, no estás quemando suficientes tokens". En la misma primavera, Silicon Valley ofrecía dos respuestas completamente opuestas a la misma pregunta: ¿Es la IA más valiosa que los humanos? ### 01 El escenario del fracaso de la codificación Vibe Lo que Microsoft revocó no fue el modelo Claude. El modelo de Anthropic seguirá estando disponible para los empleados de Microsoft a través de Copilot CLI. Lo que revocaron fue la entrada del producto Claude Code en sí. El departamento más afectado fue "Experiencias + Dispositivos", el equipo de ingeniería detrás de Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams y Surface. El vicepresidente ejecutivo Rajesh Jha presentó esta decisión como "unificación de la cadena de herramientas" en un memorando interno, pero The Verge citó un mensaje interno de Microsoft que era más directo: los empleados generalmente creían que Claude Code era más fácil de usar que Copilot CLI. La popularidad de la herramienta de Anthropic dentro de Microsoft incluso hizo que el propio Copilot CLI de Microsoft se sintiera "descuidado". En otras palabras, Microsoft retiró Claude Code no porque fuera ineficaz, sino porque era demasiado eficaz. La fecha límite del 30 de junio no fue una coincidencia: era el último día del año fiscal de Microsoft. Eliminar una herramienta preferida por muchos empleados, volver a un producto interno y programarlo para el final del año fiscal: todos saben cuánto de esto fue una decisión de producto y cuánto una consideración financiera. Microsoft no es la única. Hace un mes, el CTO de Uber, Praveen Neppalli Naga, reveló a The Information que el presupuesto de la empresa para las herramientas de programación de IA para todo el año 2026 ya se había agotado en los primeros 4 meses. Uber había implementado previamente una clasificación interna, utilizando una competencia para motivar a los empleados a usar más IA, lo que resultó en un colapso del presupuesto. De manera más directa, el vicepresidente de Aprendizaje Profundo Aplicado de NVIDIA, Bryan Catanzaro, dijo en una entrevista con Axios: "Para mi equipo, el costo de la potencia de computación supera con creces el costo de los empleados"."Esto provino de un ejecutivo de una empresa de hardware, cuyo producto principal es la venta de potencia informática. Fortune conectó estas pistas y le dio al artículo un título muy al estilo Fortune: "El informe de Microsoft expone el verdadero problema del costo de la IA: usar esto es más caro que pagar a los empleados". Si te detuvieras en esta capa, la conclusión es simple: la codificación de vibraciones ha fracasado y la historia de la IA reemplazando a los humanos puede concluirse. Pero esta conclusión llegó demasiado pronto. ### 02 El modo copiloto ha chocado contra un "muro" Para explicar la retirada de Microsoft, primero necesitamos aclarar qué es la codificación de vibraciones. Este término fue acuñado por Andrej Karpathy a principios de 2025; describió una nueva forma de programar: los desarrolladores ya no escriben código línea por línea, sino que describen su intención en lenguaje natural para que el LLM genere código. Los desarrolladores ni siquiera leen el código; solo miran los resultados: si funciona, lo aceptan; si no, hacen que la IA lo revise. Esta es la promesa de productividad más tentadora de la era de la IA. Significa que un ingeniero que no sabe escribir en Rust puede dejar que la IA le ayude a escribir en Rust; un gerente de producto puede dejar que la IA le ayude a crear un prototipo; un diseñador puede dejar que la IA le ayude a generar código ejecutable. La presentación de Claude Code por parte de Microsoft en diciembre de 2025 estaba dirigida a ingenieros, gerentes de producto y diseñadores: precisamente estos tres tipos de personas. Esto no fue una coincidencia; esta fue la manifestación más clásica de la programación intuitiva. Sin embargo, cuando la programación intuitiva se introduce en grandes empresas, se convierte en un asunto estructural bastante incómodo. Imaginemos a un ingeniero de Microsoft con un salario anual de 300.000 dólares. Después de que Microsoft le asigne un Claude Code, su productividad aumenta un 20%; este es el escenario ideal para la programación intuitiva. Pero al mismo tiempo, ¿cuál será el coste mensual para ellos: 200, 500 o 2.000 dólares? Esta cifra seguirá aumentando a medida que su dependencia de la IA se profundice. Lo que es aún más problemático es que no serán despedidos solo porque "usen" Con la IA, su salario de 300 000 dólares, sus beneficios y su estación de trabajo se mantendrán. Esto significa que la estructura de costos total de Microsoft es "salario original del empleado + gasto adicional simbólico". Esta fórmula solo tiene un resultado: un aumento de costos. Ahora bien, ¿se traduce financieramente el "20 % de productividad del empleado" en un "20 % de ingresos"? En realidad, no.Se traduce en "los ingresos se mantienen iguales, pero con un costo adicional de IA en la estructura de costos", porque el aumento de la productividad de la mayoría de los empleados no se correlaciona directamente con ingresos adicionales; escribir más rápido no significa que la empresa venda más. Este es el verdadero significado de la afirmación de Catanzaro de que "la potencia informática es más cara que los empleados". No es que la IA sea tonta; es que cuando se implanta IA en empleados existentes, las cuentas simplemente no cuadran. Esta lógica también está respaldada por datos. En un pronóstico reciente, Gartner afirmó que para 2030, el costo de inferencia de un modelo de un billón de parámetros habrá disminuido en casi un 90 % en comparación con 2025. Si bien esto puede sonar como si la IA se estuviera volviendo más asequible, la conclusión real de Gartner es que esta reducción no hará que la factura general de IA de una empresa sea más barata. El analista director sénior de Gartner, Will Sommer, dijo una vez: "Los CPO no deberían confundir la 'deflación de tokens de grado de materia prima' con la 'democratización de capacidades de inferencia de vanguardia'". Goldman Sachs hizo una predicción más directa: para 2030, la IA agéntica impulsará un aumento de 24 veces en el consumo de tokens, alcanzando los 120 billones de dólares al mes. Con una caída del 90% en los precios de los tokens y un aumento de 24 veces en el consumo, el resultado neto es que la factura total sigue aumentando. Huang Renxun tiene una versión más radical. Dijo en un evento público hace unos meses que en el futuro, cada empleado de NVIDIA tendrá 100 agentes de IA trabajando junto a ellos. Suena genial. Pero si eres un CFO, ¿qué escuchas? Escuchas sobre 100 tokens quemándose, quemándose 24/7 todos los días. El problema no es que la IA sea demasiado cara. El problema radica en la premisa de "darle a cada empleado un copiloto de IA". Esta postura se conoce popularmente en el mundo tecnológico como "modo copiloto". Su premisa fundamental es que los humanos siguen al mando, mientras que la IA actúa como copiloto, ofreciendo sugerencias. No te reemplaza; simplemente te hace más rápido. A primera vista, esta premisa es muy inofensiva: "La IA no te quitará el trabajo, solo te ayudará". Pero, desde el punto de vista financiero, su significado implícito es que el salario original permanece inalterado, pero existe un coste adicional. Y este coste no es fijo; se factura en función del consumo. Cuanto más la utilicen los empleados, más pagará la empresa; esta es precisamente la estructura de costes que las empresas menos desean: variable, sin límite y que se incrementa inversamente con la capacidad. Cuando Microsoft lanzó Claude Code en diciembre de 2025, es posible que no se percatara completamente de esto.La idea original era: dejar que los empleados lo probaran y vieran cuánto podía mejorar la IA la eficiencia del trabajo. Pero seis meses después, los empleados estaban realmente enganchados, Claude Code se hizo demasiado popular dentro de Microsoft, el resultado fue que la factura de tokens superó con creces las expectativas, excediendo los resultados que Microsoft podía obtener de esta popularidad. Microsoft se retiró. Pero lo que se retiró no fue la IA, sino la estructura de "empleados que siguen al mando, IA en el asiento del copiloto". Esto fue un fallo estructural. No desaparecerá porque el modelo sea más barato o porque los empleados sean más cualificados, sino que se agravará a medida que los empleados se vuelvan más competentes con la IA. ### 03 Quemar tokens porque no queman cabezas Casi la misma semana que la retirada de Microsoft, Tom Blomfield presentó una perspectiva completamente diferente en la charla de lotes de YC. No habló de "cómo se debería usar la IA", sino de "cómo deberían ser las empresas en la era de la IA". La evaluación de Blomfield es directa: hoy en día, la mayoría de las empresas todavía tienen una estructura de "legión romana": la información fluye hacia arriba, las órdenes fluyen hacia abajo y las personas están en el centro de la coordinación. Poner la IA en esta estructura es como darle armamento avanzado a la infantería romana: pueden usarlo de manera más efectiva, pero las tácticas siguen siendo las mismas. Una empresa verdaderamente nativa de la IA debería ser diferente. Blomfield usó una descripción muy específica: cada acción debería resultar en un artefacto registrable y recuperable, haciendo que todo sea legible para la IA; las empresas deberían diseñarse como un "bucle de IA de auto-mejora", donde el sistema puede percibir el entorno, tomar decisiones, utilizar herramientas, recibir retroalimentación y auto-corregirse. En una empresa así, a las personas les quedan solo dos roles. Uno es el de Contribuyente Individual: todos, independientemente del departamento, son constructores y operadores, trayendo prototipos a las reuniones, no solo ideas; El otro es el DRI (Individual Directamente Responsable): cada resultado tiene una persona claramente responsable, que "no puede esconderse detrás de la IA". Luego Blomfield pronunció la memorable frase: "Si tu factura de API no te hace estremecer, no estás quemando lo suficiente". Si esta declaración se hubiera pronunciado en la oficina del CFO de Microsoft, se consideraría una broma; pero frente a una sala llena de fundadores de startups de YC, nadie piensa que sea una locura. ¿Por qué? La otra socia de YC, Diana Hu, dio la respuesta durante Startup School a principios de mayo. Dijo: "No se trata de maximizar las cabezas, se trata de maximizar el consumo de tokens."Tenía una versión más directa: "Una persona más una herramienta de IA es equivalente a lo que solía ser un gran equipo de ingeniería". Presta atención a la palabra clave aquí: "equivalente". "No es "similar a", no es "como", es un reemplazo. Varias empresas del lote P26 2026 Spring de YC ya están realizando tareas que antes requerían de 20 a 30 personas con solo 5 o 6 individuos. Su costo en tokens es naturalmente alto, pero su costo de personal es extremadamente bajo; en general, son rentables. Un caso más radical es Block. La empresa fintech de Jack Dorsey despidió recientemente al 40% de su personal. Este no es el sentido tradicional de "reducir costos y aumentar la eficiencia": Block aumentó simultáneamente la inversión interna en herramientas de IA, adoptando la nueva estructura que describió Diana Hu: IC + DRI + agente de IA. En el contexto de YC, quemar tokens no es un gasto, sino una sustitución. No reemplaza costos fuera de la IA; reemplaza la nómina. La razón por la que las cuentas cuadran es que la empresa elimina simultáneamente puestos que habrían generado gastos de nómina. Esta es la razón fundamental por la que Microsoft y YC ven lo mismo pero llegan a respuestas opuestas: no están quemando el mismo tipo de token en absoluto. El token de Microsoft es para reabasteciendo al equipo existente, mientras que el token de YC es un sustituto del impulsor original. ### 04 El activo real se está redefiniendo En una conversación, Tom Blomfield también hizo otra declaración que invita a la reflexión: "Las personas son efímeras; la documentación contextual es lo que importa". Este es un juicio contable. ¿Cómo se estructura el balance general de una empresa tradicional? A la izquierda, tienes activos fijos, cuentas por cobrar, fondo de comercio, propiedad intelectual, y a la derecha, pasivos y patrimonio. Los empleados no están bajo los activos, son un costo. Pero toda empresa sabe en el fondo que los empleados son los activos reales: las relaciones con los clientes están en la cabeza del vendedor, la intuición comercial en la cabeza del gerente de producto, el conocimiento técnico en la cabeza del ingeniero. Este tipo de "activos" son móviles. Cuando un empleado se va, el activo también se va. Blomfield describe a las empresas nativas de IA como haciendo una cosa: extraer todos estos activos que originalmente existían solo en las mentes humanas y convertirlos en "activos contextuales" legibles, invocables e iterativos por IA. ¿Qué forma adopta esto?Se trata de documentos de requisitos detallados; documentos de procesos que registran cada decisión, intercambio de correos electrónicos y discusión en Slack; interfaces y API de MCP abiertas; artefactos generados por cada herramienta interna: todo esto conforma una nueva capa de activos heredables de la empresa que no se desvanecerá cuando un empleado se vaya. En este tipo de empresa, las personas se convierten en "variables": pueden incorporarse y marcharse rápidamente porque los activos principales de la empresa no residen en la mente de las personas, sino en la documentación. Si esta estructura se mantiene, significa más que un nuevo modelo organizativo: implica que el balance de la empresa se está reescribiendo. Una empresa nativa de IA con seis personas que gasta una cantidad exorbitante de dinero puede parecer financieramente inestable, pero sus activos reales pueden ser más valiosos que los de una empresa tradicional de 60 personas; simplemente, estos activos aún no se contabilizan según las normas contables actuales. En otras palabras, la programación intuitiva no ha muerto. Simplemente no pertenece a las empresas tradicionales. El día que Microsoft canceló el proyecto de Claude Code no fue un fracaso de la economía de la IA, sino un día en que la estrategia de integrar la IA en una organización tradicional resultó contraproducente. Mientras tanto, en esa sala llena de startups de Y Combinator, emerge una postura diferente: son pequeñas, están en plena expansión, no incluyen la "Tasa de Utilización de IA por Empleados" en sus gráficos de KPI, y sus directores financieros no se alarman por el aumento vertiginoso de los costos de los tokens, porque lo que están gastando no es en "copilotaje de empleados", sino en "sustitución de empleados". En los próximos años, todas las empresas medianas que aún intenten que sus empleados "utilicen un poco más de IA" se toparán con el mismo obstáculo que Microsoft: el aumento estructural de los costos de los tokens. Pero la verdadera razón para estancarse no es que la IA sea demasiado cara, sino que la organización aún no ha cambiado. Y, lamentablemente, la mayoría de las empresas probablemente no lo harán pronto. [BlockBeats]