El retiro silencioso de Claude Code de Microsoft y el verdadero costo de la IA empresarial

      En diciembre del año pasado, Microsoft dijo a miles de sus ingenieros, gerentes de producto y diseñadores que podían usar Claude Code, el agente de codificación de línea de comandos de Anthropic, a expensas de la empresa.

      Para la primavera, la herramienta se había extendido mucho más allá de la ingeniería: hacia los tipos de roles no técnicos que, en olas anteriores de software empresarial, habrían esperado años por un asiento. Dentro de Microsoft, el lanzamiento se enmarcó como un ejercicio de aprendizaje. Fuera de ella, la señal superficial era más simple.

      La mayor empresa de software del mundo, la que tiene sus propios modelos de fundación y su propio asistente de codificación, acababa de pagar a un competidor para poner un producto rival frente a su fuerza laboral.

      Seis meses después, ese experimento está siendo descontinuado. Según informes en Windows Central y otros medios que siguen la primicia original de The Verge, Microsoft está cancelando la mayoría de las licencias directas de Claude Code dentro de su grupo de Experiencias y Dispositivos, la división que construye Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams y Surface.

      A los ingenieros afectados se les ha dicho que migren a GitHub Copilot CLI antes del 30 de junio, el último día del año fiscal de Microsoft. La razón oficial es la unificación de la cadena de herramientas. La razón no oficial está en el calendario.

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      El retroceso de Claude es la señal más creíble hasta ahora de que la economía unitaria de la codificación de IA empresarial no funciona, a los precios actuales de los tokens. No porque las herramientas sean malas. Al contrario: son lo suficientemente buenas como para que los ingenieros las usen constantemente, y el uso constante es lo que rompe las matemáticas.

      La evidencia más clara está en Uber, que no es Microsoft y no tiene el colchón financiero de Microsoft. Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de Uber, dijo a The Information en abril que la compañía había agotado todo su presupuesto planificado para la codificación de IA de 2026 en cuatro meses.

      Para marzo, las propias cifras de Naga mostraron que el uso de Claude Code había saltado del 32 por ciento al 84 por ciento de su organización de aproximadamente 5,000 ingenieros. Los ingenieros individuales estaban gastando entre $500 y $2,000 al mes en tokens. Alrededor del 70 por ciento del código comprometido en Uber ahora se origina con IA, y aproximadamente uno de cada diez actualizaciones de backend en vivo es enviado por un agente sin intervención humana.

      “Estoy de vuelta en la mesa de dibujo”, dijo Naga, “porque el presupuesto que pensé que necesitaría ya se ha agotado”.

      Esa frase es toda la historia en miniatura. La previsión estaba equivocada porque la variable que se estaba pronosticando, el consumo de tokens, se comporta de manera muy diferente a las licencias y asientos que los equipos financieros saben modelar. Un acuerdo tradicional de software empresarial se denomina en usuarios.

      Un acuerdo basado en tokens se denomina en cuánto tiene que pensar el modelo. La codificación agente hace que el modelo piense mucho. Las sesiones duran horas, generan hilos paralelos y producen volúmenes de contexto que no se parecen en nada a las interacciones de autocompletado que dieron forma a la estructura de precios original.

      Hemos estado rastreando esta fractura durante meses. En noviembre, GitHub pausó las nuevas inscripciones de Copilot Pro y Pro+ porque las cargas de trabajo de los clientes que pagaban estaban generando costos que superaban el precio de su plan mensual.

      Las estructuras de costos construidas para asistencia ligera, concedió la empresa, ya no eran sostenibles.

      Este no es un problema de Uber o un problema de Microsoft. Es una condición de la industria. Bryan Catanzaro, vicepresidente de aprendizaje profundo aplicado en Nvidia, dijo a Axios en abril que, para su equipo, el costo de computación ahora está muy por encima del costo de los empleados que lo utilizan.

      Esto es lo que dice la empresa de chips. Fortune siguió en mayo con un informe que decía que las herramientas de IA basadas en tokens, cuando se utilizan intensamente, pueden costar más por tarea que el ingeniero humano que se suponía que debía complementar.

      Un análisis de MIT de 2024 que circuló ampliamente en círculos financieros desde entonces sugiere que, a los precios actuales, la automatización de IA resulta más barata que el trabajo humano para aproximadamente una cuarta parte de los trabajos que la gente pensaba que reemplazaría.

      Coloca eso contra las previsiones de gasto. Gartner espera que el gasto mundial en IA alcance los $2.5 billones este año, un aumento del 69 por ciento respecto a 2025.

      La misma firma ahora coloca la IA generativa directamente en lo que llama el valle de la desilusión, prediciendo en un comunicado de prensa de mayo que el 25 por ciento del presupuesto de IA planificado para 2026 se trasladará a 2027 a medida que las pruebas de concepto mueran en el pipeline de adquisiciones.

      Una lectura separada de Gartner de abril encontró que solo el 28 por ciento de los proyectos de infraestructura de IA cumplen completamente con su caso de negocio. Esa no es la curva de una tecnología que atraviesa una adolescencia incómoda. Esa es la curva de un mercado que se está revalorizando.

      La retirada de Microsoft se encuentra dentro de esta revalorización, y no por accidente. Hay dos formas de leer el movimiento. La primera es la que Microsoft ha informado: que Copilot CLI es el destino estratégico, que los ingenieros seguirán teniendo acceso a los modelos Claude dentro de Copilot, y que la empresa simplemente quiere un producto que pueda moldear directamente con GitHub. Esa historia es cierta.

      También es una historia que Microsoft podría haber contado en cualquier momento en los últimos seis meses y eligió no hacerlo. Lo que cambió no fue la lógica estratégica. Lo que cambió fue la factura.

      La segunda lectura es más difícil de descartar. Microsoft está en una posición única para saber cuánto cuesta realmente el uso de Claude a escala empresarial, porque sus propios ingenieros eran los usuarios más intensivos fuera de la base de clientes de Anthropic. Dentro de Experiencias y Dispositivos, Claude Code se había convertido, según varios informes, en la herramienta preferida.

      Si las matemáticas hubieran mejorado con la escala, este sería el momento en que Microsoft asegurara un acuerdo a varios años en términos favorables. En cambio, está deshaciendo el experimento en una ventana que convenientemente cierra los libros de un año fiscal.

      Cuando la empresa con más poder en la sala se aleja de un proveedor cuyo producto prefieren sus propios empleados, la señal no se trata de preferencia.

      Si esto constituye una burbuja depende de las definiciones. Los precios a nivel de token caerán, como han caído aproximadamente en un factor de diez cada dieciocho meses durante los últimos tres años. La pregunta más interesante es si el consumo de tokens por tarea cae más rápido que el costo por token.

      La evidencia hasta ahora va en la dirección opuesta. Cada generación de sistema agente, por diseño, consume más tokens por unidad de trabajo, porque razona más tiempo, planifica de manera más elaborada y se verifica a sí misma contra el mundo.

      El propio equipo de infraestructura de Anthropic ha hablado públicamente sobre las cargas de trabajo de razonamiento que generan órdenes de magnitud más computación por consulta que el chat. Esa es la apuesta incorporada en los próximos doce meses de lanzamientos de modelos. También es la apuesta que llevó a Uber de regreso a la mesa de dibujo.

      Hay un ejemplo trabajado en la propia cobertura de TNW. En abril, Anthropic prohibió un popular marco agente de código abierto llamado OpenClaw de funcionar en suscripciones de Claude para consumidores, después de descubrir que instancias únicas podían consumir el equivalente de $1,000 a $5,000 en costos de API en un día de operación autónoma. El marco estaba funcionando en un plan Max de $200 al mes.

      La transferencia económica fue tan evidente que Anthropic tuvo que escribir una nueva cláusula en sus términos de servicio. Multiplica ese patrón en una organización de ingeniería de Fortune 500, y tienes el memorando de presupuesto de Uber.

      El contraargumento es real y vale la pena mencionarlo. El costo de un agente de codificación de IA en funcionamiento en comparación con el costo de un ingeniero senior adicional es, incluso a los precios actuales, a menudo favorable en una base por característica. El aumento de productividad está documentado; la sustitución está ocurriendo. Lo que se está rompiendo no es la propuesta de valor.

      Es el modelo de adquisición. Las empresas que se inscribieron para una herramienta de productividad están descubriendo que se inscribieron para un servicio medido, y el medidor funciona cuando nadie está mirando. La solución puede ser sencilla: presupuestos limitados por ingeniero, acceso escalonado para roles de alto apalancamiento, cuotas de tiempo de ejecución de agentes.

      Muchos de los compradores más grandes ya están allí. Pero la