El cambio de clima en la IA es real: por qué el backlash contra la Inteligencia Artificial está creciendo en 2026
En marzo de 2026, una encuesta de Pew Research reveló que apenas 10% de los estadounidenses dicen estar entusiasmados con el futuro de la Inteligencia Artificial. Ese número, por sí solo, ya sería suficiente para convertirse en titular. Pero es solo la punta del iceberg de algo mucho más grande que está ocurriendo ahora mismo, bien lejos de los escenarios iluminados de Silicon Valley.
Mientras los CEOs de las grandes empresas tecnológicas suben a los escenarios de conferencias para hablar de superinteligencia y AGI como si fueran inevitables, el mundo allá afuera está enviando un mensaje muy diferente. Trabajadores negándose a usar IA incluso cuando se les obliga. Comunidades bloqueando la construcción de centros de datos. Políticos proponiendo impuestos e incluso participación pública en empresas de IA. Y, dentro de las propias empresas tecnológicas, los números empezando a no cuadrar.
Si 2025 fue el año del vibe coding — cuando la gente abrazó la idea de dejar que la IA escribiera código mientras tú solo dabas las indicaciones — 2026 se está convirtiendo rápidamente en el año del vibe shift. El giro no es solo cultural. Es financiero. Es político. Y está llegando desde varios frentes al mismo tiempo, incluso desde dentro de la propia burbuja tech que tanto apostó por la IA como solución para todo.
El tokenmaxxing reventó presupuestos, las protestas están creciendo y el backlash que mucha gente calificó de exageración está, cada vez más, pareciendo el comienzo de un cambio de ciclo real. 👇
Mientras tanto, en las conferencias: siempre soleado en Silicon Valley
Mirando solo los grandes eventos del sector, podrías pensar que todo va viento en popa. La Build 2026 de Microsoft y el Google I/O de mayo estuvieron repletos de presentaciones optimistas donde los ejecutivos hablaban sin parar sobre tokens — la unidad básica por la cual los prompts y respuestas de IA se miden, siendo que un token equivale, en promedio, a unas tres cuartas partes de una palabra.
Las declaraciones hechas en esos eventos rozaron lo grandioso. El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, afirmó durante el Google I/O que la Inteligencia Artificial General estaría a pocos años de distancia y que estaríamos en las faldas de la Singularidad. El CEO de IA de Microsoft, Mustafa Suleyman, garantizó que las leyes de escala siguen vigentes y que la empresa está construyendo algo llamado Superinteligencia Humanista.
Palabras bonitas. Pero mientras esos discursos eran aplaudidos en los auditorios corporativos, Wall Street ya mostraba señales de vacilación. Las acciones de Nvidia, considerada el principal termómetro del mercado de IA, oscilaron bastante a lo largo de la semana. Subieron después de que el CEO Jensen Huang insistiera en que los agentes de IA van a ejecutar todo en todos los lugares en el futuro — presumiblemente después de que dejen de borrar bases de datos y causar caídas de servicio de 30 horas — y volvieron a caer el viernes.
Del otro lado, empresas como Anthropic, OpenAI e incluso SpaceX siguen persiguiendo IPOs en el rango del billón de dólares. En el caso de SpaceX, parte de esa valoración se apoya en el concepto aún no probado de centros de datos de IA en el espacio. Es un escenario que mezcla ambición legítima con dosis generosas de especulación.
El pueblo habló: los números no mienten
Fuera de la burbuja de optimismo de las big techs, el sentimiento es radicalmente diferente. Aquella misma encuesta de Pew Research de marzo trajo un panorama desalentador para quienes venden el futuro de la IA como inevitable y deseable. Los datos son claros y consistentes: la mayoría de los estadounidenses expresó preocupación por el impacto de la IA en el mercado laboral, por la privacidad de los datos personales y por la concentración de poder en manos de pocas empresas.
Una encuesta de NBC publicada en el mismo mes mostró que cerca del 80% de los votantes registrados en Estados Unidos creen que ni demócratas ni republicanos están haciendo un buen trabajo en lo que respecta a la IA. Ese es un nivel de insatisfacción bipartidista raro de ver.
Y en el entorno corporativo, la resistencia es igualmente impresionante. Una encuesta de abril con trabajadores de oficina reveló que el 80% de ellos se está negando a usar herramientas de IA, incluso cuando el uso es obligatorio. En los últimos 30 días antes de la encuesta, el 54% de los trabajadores reportó que simplemente ignoró las herramientas de IA de la empresa y completó sus tareas por su cuenta. Estamos hablando de niveles de desobediencia civil corporativa que recuerdan a huelgas generales — algo impensable tratándose de una tecnología que, al menos en el discurso oficial, debería facilitar la vida de todo el mundo.
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
El escepticismo no es uniforme. Varía por franja etaria, nivel educativo y área de actividad profesional. Esto sugiere que el problema de adopción es también un problema de comunicación y de confianza, que va mucho más allá de una simple curva de aprendizaje. Informes de consultoras especializadas publicados a lo largo del primer trimestre de 2026 refuerzan esta tendencia, señalando que el retorno sobre la inversión declarado por empresas que implementaron IA generativa quedó consistentemente por debajo de las expectativas en sectores como el jurídico, salud y servicios financieros.
Qué es el tokenmaxxing y por qué está en el centro del problema
Para entender la magnitud del agujero financiero que la Inteligencia Artificial está creando dentro de las empresas, necesitas conocer el concepto de tokenmaxxing. De forma bien directa: tokenmaxxing es la práctica de consumir el máximo posible de tokens — la unidad de cobro de los modelos de IA — en cada interacción, ya sea enviando más contexto, manteniendo historiales largos de conversación o alimentando los modelos con documentos enteros antes de cada respuesta.
En 2025, eso era cool. Las empresas creaban leaderboards internos incentivando a sus ingenieros a usar cada vez más tokens. La lógica era simple: cuanto más contexto, mejor el resultado. El problema es que nadie calculó bien el impacto de esto en los presupuestos cuando se multiplica por miles de usuarios simultáneos durante meses seguidos.
El caso de Uber es emblemático. La empresa de transporte por aplicación se enorgullecía de que el 90% de sus ingenieros usaban herramientas de IA, principalmente Claude Code de Anthropic. Cerca del 10% de la base de código de Uber era escrita por agentes de IA. La empresa incluso tenía leaderboards para incentivar el consumo máximo de tokens.
Hasta que llegó la factura. En abril de 2026, el CTO de Uber, Neppalli Naga, reveló a The Information que el presupuesto que había proyectado para el año entero ya se había reventado — y el año apenas había completado cuatro meses. A finales de mayo, el COO Andrew MacDonald confirmó el impacto en un podcast, calificando el presupuesto reventado como un momento de hacerte explotar la cabeza. La conclusión era inevitable: ese nivel de gasto se vuelve difícil de justificar porque la IA no es gratis.
El caso de Uber no era aislado. El sitio Axios reportó que una empresa no identificada había quemado medio billón de dólares en tokens en un solo mes tras fallar en poner límites de uso en las licencias de Claude. Amazon y Meta apagaron sus leaderboards internos de IA. Walmart y Starbucks redujeron sus planes de agentes de IA. En un correo electrónico filtrado, un vicepresidente sénior de Amazon pidió a los empleados que dejaran de usar IA solo por usarla.
Que coman tokens: protestas en las calles y en la política
Más allá de los números que no cuadran dentro de las corporaciones, el backlash contra la Inteligencia Artificial también está tomando forma concreta en las calles y en los parlamentos. Las protestas contra la construcción de centros de datos se extendieron por Estados Unidos a lo largo de 2025 y ganaron aún más fuerza en 2026. Una encuesta de Gallup mostró que el 70% de los estadounidenses dice no querer centros de datos cerca de donde viven.
Las quejas son variadas pero bastante concretas: consumo absurdo de energía eléctrica, uso excesivo de agua para el enfriamiento de servidores, impacto ambiental local y la sensación de que estas estructuras se imponen a las comunidades sin ninguna consulta ni beneficio directo. No es un movimiento marginal — es resistencia organizada, con resultados tangibles.
Según Data Center Watch, al menos 48 proyectos de centros de datos fueron bloqueados o retrasados en 2025. Y la pelea se está poniendo aún más intensa. El caso del centro de datos Stratos, planeado en Utah por el inversor Kevin OLeary, del programa Shark Tank, es ilustrativo. La oposición local forzó a OLeary a reducir el uso de terreno en un 75%. El viernes, admitió ante la televisión local que se equivocaron e irritaron a mucha gente.
En el campo político, la semana fue particularmente movida. El senador Bernie Sanders defendió que el público estadounidense debería tener una participación del 50% en las empresas de IA. El excandidato presidencial Andrew Yang propuso un impuesto específico sobre IA. Y el presidente Trump finalmente firmó una orden ejecutiva sobre regulación de IA — algo a lo que su propio zar de IA, David Sacks, venía oponiéndose públicamente.
En el estado de Nueva York, legisladores enviaron una moratoria de un año para centros de datos a la mesa del gobernador. Y Trump pareció alinearse con la idea de Sanders sobre el gobierno tomando una participación accionaria en OpenAI, movimiento que algunos críticos interpretaron como un rescate financiero disfrazado.
La orden ejecutiva de la Casa Blanca fue anunciada justo mientras el CEO de Microsoft, Satya Nadella, hacía declaraciones optimistas sobre IA en la Build. La sensación de estar asistiendo a una historia de dos mundos — los anti-IA de un lado y un régimen de IA desconectado de la realidad que dice, esencialmente, que coman tokens — se hizo difícil de ignorar.
La cuenta de los tokens está agrietando Silicon Valley por dentro
Pero aguanten la revolución: incluso debajo de la superficie pulida de las conferencias, el régimen de la IA está mostrando grietas por cuenta propia. Y todo gira en torno a los tokens.
Algunos líderes de IA, sintiendo la dirección del viento, empezaron a verbalizar lo que mucha gente ya pensaba. Ravi Kumar S., CEO de Cognizant, calificó el tokenmaxxing de métrica de vanidad durante una conferencia de Fortune. Kumar fue más allá y apuntó directamente a Sam Altman de OpenAI y Dario Amodei de Anthropic, acusando a ambos de hacer terrorismo con predicciones apocalípticas sobre empleos.
La ironía es que tanto Altman como Amodei se retractaron de sus propias predicciones de un apocalipsis laboral causado por la IA — convenientemente ahora que sus respectivas empresas están preparando IPOs multimillonarios. Pero lo que realmente está perjudicando a ambos CEOs es que están lucrando con la confusión de los usuarios sobre los costos complejos de la IA.
A principios de 2026, Anthropic cambió silenciosamente la tarificación de Claude para muchos clientes, pasando a cobrar por token. OpenAI está considerando eliminar sus planes ilimitados de ChatGPT — un cambio drástico comparado con un año atrás, cuando Altman prometía inteligencia demasiado barata para medir. Microsoft empezó a recortar costos de tokens para sí misma mientras aumentaba los precios para todos los demás. A desarrolladores se les revocó el acceso a Claude Code y fueron empujados hacia Microsoft Copilot. El 1 de junio, los usuarios de Github Copilot fueron migrados de una suscripción fija a un modelo de cobro por token.
Reddit se llenó de usuarios furiosos documentando cómo sus prompts de IA se volvieron súbitamente caros. En un caso extremo, un usuario de Claude gastó el 50% de sus créditos mensuales en un solo prompt. El propio Sam Altman admitió en un livestream de OpenAI que a principios de año la gente estaba totalmente satisfecha con cuánto gastaba, y que ahora, de repente, eso se convirtió en un problema enorme. En una entrevista con CNBC, Altman reconoció que hay una tonelada de desperdicio en los gastos con IA y que las empresas estaban preguntando cuánto tiempo tendrían que esperar para que los beneficios aparecieran en los ingresos. Su respuesta más honesta: la industria va a resolver esto rápido, en un año o dos más. 🤷
¿Va a estallar la burbuja? El fantasma de las puntocom ronda el mercado
Cuánto tiempo tienen OpenAI y Anthropic para resolver la cuestión del retorno sobre la inversión depende en gran parte de lo que ocurra con sus IPOs. El profesor y crítico de IA generativa Gary Marcus hizo una predicción contundente: nadie sabe cuándo todo esto se va a desmoronar, pero 2026 será recordado en retrospectiva como el año en que los inversores minoristas se quedaron sosteniendo la bomba.
Marcus, que ha acertado con frecuencia en sus alertas sobre problemas de IA desde 2022, puede estar equivocado en esta predicción específica. Pero tiene una corazonada basada en comentarios de Daniela Amodei, cofundadora de Anthropic, de que ambas empresas quemaron tanto dinero que estarían a meses de la quiebra y sin otra opción más que buscar IPOs billonarios. OpenAI, en particular, viene perdiendo más de mil millones de dólares al mes — el costo de ofrecer ChatGPT gratuitamente a cientos de millones de personas.
Las burbujas financieras construidas alrededor de tecnologías inevitablemente terminan con un momento tipo el traje nuevo del emperador — cuando suficiente gente señala y se ríe, y los cortesanos ya no pueden sostener el hype. Fue exactamente así como estalló la burbuja puntocom en 2000, cuando un negocio tan absurdo en la superficie — el mayor imperio mediático del mundo siendo comprado por la empresa que distribuía internet de acceso telefónico en CDs — hizo que el mercado entero se detuviera y cuestionara lo que estaba pasando. El cambio de clima ocurrió, empresas puntocom sobrevaloradas y sin beneficios quedaron expuestas, y el colapso de las acciones llegó poco después.
Los humanos están saliendo más baratos que la IA
Los tiempos cambiaron, y la burbuja de IA es más robusta que su antecesora puntocom. Está construida sobre al menos una empresa que está ganando dinero de verdad con todo esto — Nvidia, que vendió los picos y las palas de la fiebre del oro de la IA durante años y pareció invulnerable por un buen tiempo.
Pero incluso Nvidia está aprendiendo lecciones sobre el costo prohibitivo y creciente de la IA. Un ejecutivo de la empresa admitió ante Axios en abril que el costo de computación ya supera con creces los costos de personal. Eso significa que hasta Nvidia es vulnerable al efecto tokenmaxxing.
Y es por eso que lo más caliente en el mundo de la IA estos días es, sorpréndanse, contratar humanos. Porque están saliendo más baratos que la IA y siguen siendo necesarios para el control de calidad de lo que la IA produce. El CEO de Cognizant, Ravi Kumar, se enorgulleció de que su empresa de IA contrató a 20 mil recién graduados el año pasado y planea contratar aún más este año. Si eso no es un vibe shift, nada lo es. 🧑💻
Herramientas que usamos a diario
Las alucinaciones de las que nadie está hablando
El cambio de clima alcanzó el mercado laboral, los presupuestos de tokens e incluso la construcción de centros de datos — que quedó por debajo de lo esperado, como revelan análisis de imágenes satelitales de sitios planificados que muestran poca o ninguna actividad de construcción real.
Pero hay una vibración que todavía no cambió: la de las alucinaciones. La mayoría de los usuarios aún no tiene idea de cuán frecuentemente los modelos de IA inventan información. Google, por ejemplo, se niega a divulgar con qué frecuencia Gemini 3.5 Flash alucina, pero un estudio interno de la propia empresa publicado en diciembre encontró que Gemini puede ser preciso solo entre el 68,8% y el 83,8% del tiempo. Eso significa que en hasta un tercio de las interacciones, el modelo puede estar produciendo información incorrecta.
Y las alucinaciones van más allá de los chatbots. Existe la alucinación colectiva de que OpenAI, Anthropic y SpaceX son genuinas gigantes billonarias que merecen estar en índices de referencia como el S&P 500, aun siendo empresas sin beneficios. Mientras se escribía este artículo, el S&P 500 decidió oficialmente no incluir a SpaceX — una corrección de realidad en tiempo real.
Existe la alucinación de que Nvidia va a permanecer en la cima para siempre, incluso mientras las empresas que representan la mayoría de su facturación están desarrollando sus propios chips de IA — razón por la cual Michael Burry, el inversor que se hizo famoso apostando contra el mercado inmobiliario antes de la crisis de 2008, sigue vendiendo acciones de Nvidia en corto.
Existe la alucinación de que los consumidores quieren IA en absolutamente todo, cuando encuesta tras encuesta muestra exactamente lo contrario. Y la alucinación de que el contenido generado por IA va a dominar el futuro, cuando la generación más joven — justamente la que va a conducir ese futuro — mira el llamado slop de IA con desprecio y risa.
Lo que este ciclo revela sobre el futuro de la Inteligencia Artificial
Los ciclos de hype y corrección no son ninguna novedad en la historia de la tecnología. Lo que hace diferente este momento es la velocidad con la que el backlash se está organizando y la diversidad de frentes en los que está ocurriendo simultáneamente. No es solo el mercado financiero revisando valoraciones. No es solo un grupo específico de trabajadores preocupados por el empleo. Es una convergencia de descontento que involucra a comunidades locales, legisladores, profesionales de diferentes sectores e incluso una porción relevante de los propios ingenieros e investigadores que construyen estas tecnologías.
Cuando el cuestionamiento viene de dentro y de fuera al mismo tiempo, tiende a producir cambios más duraderos que los movimientos de resistencia anteriores que la industria tech supo absorber y neutralizar con relativa facilidad.
El tokenmaxxing como metáfora va más allá del costo de API. Representa una tendencia más amplia de la industria de IA de maximizar el consumo de recursos — computacionales, energéticos, de datos, de atención humana — sin establecer límites claros ni criterios de sostenibilidad. Cuando esa lógica de maximización se encuentra con la resistencia organizada de comunidades, trabajadores y reguladores, el choque es inevitable.
Lo que está en juego no es si la Inteligencia Artificial va a seguir evolucionando — lo hará. Lo que se está disputando ahora es quién define los términos de esa evolución, quién se beneficia de ella y quién paga los costos. Tanto OpenAI como Anthropic pasaron años construyendo modelos que, en su mayoría, consumen cada vez más tokens. Ahora están promoviendo agentes que pueden consumir tokens en una escala hasta 24 veces mayor que un modelo regular. Por más elevadas que sean sus misiones, ambas empresas están en el negocio de vender tokens.
El vibe shift de 2026 puede ser el comienzo de una relación más madura y honesta entre la sociedad y la IA — una en la que las promesas necesitan ser verificables, los costos repartidos de forma más justa y los datos que alimentan estos sistemas tratados con más respeto y transparencia. Si estas alucinaciones colectivas se disipan de los cerebros febriles de Silicon Valley y de Wall Street, el gran cambio de clima de la IA en 2026 estará completo. 🧩
