Los agentes de IA de Uber crecieron 9.4x desde febrero, pero sus costos se mantuvieron estables

Mi opinión: En cuatro meses, Uber gastó todo su presupuesto anual de herramientas de IA en programación y tuvo que resetear desde cero. Seis meses después, la misma empresa logró que sus solicitudes de agentes crecieran 9.4 veces desde febrero, con el gasto total estable desde abril. El costo por cada mil solicitudes bajó un 34% desde su pico, y el costo por sesión bajó un 52% desde el máximo de junio.

Lo que cambió no fue el modelo: fue la estrategia. Uber redirigió tareas sencillas a modelos más económicos, mejoró el uso de caché de prompts y comenzó a explorar modelos de peso abierto para trabajo rutinario. Resultado: más de 30,000 trabajos de agente al día y más del 70% de los cambios de código generados por IA, sin que la factura siguiera subiendo.

El CTO de Uber lo dijo con claridad: "La próxima fase no se medirá por quién gasta más tokens, sino por quién los usa de forma más eficiente."

¿Tu equipo está todavía en la fase de tokenmaxxing, o ya está optimizando lo que gasta en IA por cada resultado que obtiene?