Uber ya agotó su presupuesto anual de IA por el fuerte aumento en el uso de herramientas de codificación con IA

• El uso de herramientas de codificación con IA se disparó y el presupuesto de IA planificado para 2026 ya se agotó en solo unos meses al inicio del año; el gasto total en I+D se ubica en $3.4B (aprox. 5 billones de wones, +9% interanual)
• Los incentivos internos y la operación de un leaderboard basado en uso impulsaron una adopción rápida, y en especial Claude Code superó las previsiones internas y emergió como la herramienta dominante desde finales del año pasado
• El uso de Cursor se estancó, y también se prepara una prueba de OpenAI Codex para ampliar la combinación de herramientas
• Actualmente, alrededor del 11% de las actualizaciones de código backend en producción son escritas por agentes de IA, incluyendo aplicaciones para asignación de viajes, fijación de precios y corrección de errores
• Más allá de herramientas de apoyo, la empresa apunta a pasar a agent engineers que se encarguen de codificación, pruebas y despliegue; junto con el aumento de productividad, también crecen los cambios en el rol de los ingenieros y la presión de costos

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Expansión del uso de IA y presión de costos

• El uso de herramientas de codificación con IA en Uber creció rápidamente, al punto de agotar en solo unos meses al inicio de 2026 todo el presupuesto de IA planificado
  • El gasto en I+D aumentó 9% en 2025, hasta 3.4 mil millones de dólares
  • Se espera que esta cifra siga aumentando en adelante
• Internamente, la empresa promovió activamente entre sus ingenieros el uso de herramientas como Claude Code y Cursor, y también operó un leaderboard interno basado en el nivel de uso
  • Ese impulso llevó a una adopción rápida, pero también a un aumento de costos
• El CTO Praveen Neppalli Naga señaló que, en particular, el uso de Claude Code de Anthropic superó las previsiones internas
  • Claude Code se consolidó rápidamente como la herramienta dominante desde finales del año pasado
  • En cambio, el uso de Cursor se estancó
• Uber también se prepara para probar OpenAI Codex mientras amplía aún más su combinación de herramientas de IA
• La expansión de la IA funciona tanto como medio para aumentar la productividad como factor de incremento de costos

La IA asume más trabajo de desarrollo

• Actualmente, los agentes de IA escriben cerca del 11% de las actualizaciones de código backend en producción de Uber
  • Esta proporción aumentó de forma importante en los últimos meses
  • Estos sistemas se usan para asignación de viajes, fijación de precios y corrección de errores, entre otros casos
• A largo plazo, la empresa impulsa un cambio hacia agent engineers
  • Es decir, pasar de herramientas de apoyo a un esquema en el que los sistemas de IA se encarguen de forma integral de la codificación, las pruebas y el despliegue
  • Incluye una estructura en la que otras herramientas de IA supervisan ese proceso
• La contratación todavía no se ha desacelerado
• Aun así, a medida que la IA asume más trabajo, también surge la pregunta de hasta qué punto el rol de los ingenieros quedará relegado

[GN⁺]

Comentarios en Hacker News

• Cuando veo cosas como los resúmenes de menú en Uber Eats, siento que el tono está completamente fuera de lugar. Tan solo en ejemplos que vi hoy en la app, todo era del estilo “Authentic Caribbean Flavours...”, y hasta Five Guys tenía una frase absurda como “250,000+ toppings”. Todo repite palabras como Authentic, Rich y demás, sin alma y a veces hasta inexacto. No tengo nada claro que gastar dinero en este tipo de copy hecho por IA realmente haga vender más. Más bien, parecería más barato y más exitoso definir con claridad la visión del producto y dejar que cada ingeniero use la IA de la manera que mejor le funcione

  • A mi parecer, las reseñas de usuarios reales son útiles porque también pueden decir cosas negativas. Pero si la plataforma las tapa con resúmenes, esas señales negativas se diluyen por completo para no incomodar a los restaurantes
  • El error de “250,000+ toppings” da risa, pero el resto del texto, sinceramente, solo parece copy de marketing bastante normal. No me sorprendería nada si lo hubiera escrito una persona; son expresiones muy comunes
  • A mí me dio la impresión de que el artículo original trataba más sobre el gasto en herramientas de programación como Claude Code que sobre el texto de IA dentro del producto. Más allá de la calidad de un resumen por API de una línea, cuesta creer que una empresa como Uber haya quemado 3.4 mil millones de dólares por esos resúmenes
  • Yo no lo veo como invertir en “la parte equivocada de la IA”, sino simplemente en la parte equivocada. Aunque le agregues más funciones con miles de millones de dólares, eso no significa que los clientes vayan a pedir comida con más frecuencia. Ese dinero estaría mejor usado en bajar las comisiones excesivas y evitar que los restaurantes suban los precios del menú en 25%
  • El artículo enlazado no era sobre IA para funciones del producto, sino sobre presupuesto excedido en herramientas de codificación con IA, y eso me parece mucho más interesante. Si los efectos prometidos por los proveedores de IA fueran reales, Uber debería estar reduciendo personal, no reduciendo herramientas

• Según la cita del artículo, el CTO dijo que “volvieron a la fase de diseño” por el fuerte aumento en el uso de herramientas de programación con IA, especialmente Claude Code, y lo primero que me dio curiosidad fue cuánto era exactamente el costo de uso. También presentan como logro que “los agentes de IA escriben el 11% de las actualizaciones de código backend en producción”, pero eso no se puede llamar payoff tan fácilmente. Falta información sobre la calidad del código, el impacto en el mantenimiento a largo plazo y la comparación con lo que habría pasado sin IA. Al final me quedó la duda de si este artículo intentaba informar o generar hype, y viendo el texto promocional exagerado de Yahoo Finance, creo que ya sé la respuesta. Por cierto, el filtro de uBlock Origin es ||finance.yahoo.com^

  • También da la impresión de que solo 11% es poquísimo. En el proyecto de mi equipo, por orden de arriba, ya es casi 100% generado por agentes de código, y sinceramente me da miedo; solo espero no estar ahí cuando todo eso se venga abajo
  • Yo también creo que el periodismo estilo Yahoo es pésimo. Ni siquiera puedo verificar la fuente original porque está detrás de un paywall, y estos resúmenes que parecen hechos por IA o simplemente mal hechos no me aportan ningún valor

• Frases como “gastó 3.4 mil millones de dólares en IA” me parecen incompatibles con el contenido del artículo. Si lo lees bien, esos 3.4 mil millones parecen ser el presupuesto total de I+D de la empresa, y lo que quieren decir es más bien que la parte apartada para IA ya se agotó. El artículo ni siquiera da una cifra del gasto real en IA, y son dos cosas completamente distintas, así que el titular parece inducir a error a propósito

• Me sorprendió que internamente estuvieran impulsando tan agresivamente el uso de herramientas como Claude Code o Cursor, e incluso que hicieran un leaderboard con rankings. Así, básicamente están incentivando a los desarrolladores a gastar la mayor cantidad posible de tokens, así que también se explica el fuerte disparo de costos

  • Me suena al enfoque clásico de medir solo métricas de entrada. Antes también se veía tomar como señal de desempeño el número de subordinados o el tamaño del presupuesto del equipo, así que en el fondo no es nada nuevo

• Se supone que la IA aumenta la productividad humana, así que entonces el costo debería compensarse de sobra con mayores ingresos, ¿no?

  • Cada vez siento más que esto se parece a haber comprado una máquina industrial para esquilar yaks. Vas a producir muchos yaks brillantes, sí, pero el mercado que realmente quiere esos yaks no parece muy grande
  • La lección aquí parece ser que no hay que dejar que quienes venden picos y palas decidan si de verdad necesitas comprarlos
  • Al final, la pregunta clave es qué tan grande es la elasticidad de la demanda del software. Si es baja y bajar precios no aumenta mucho la demanda, entonces si la IA mejora la productividad de los ingenieros, las empresas probablemente reducirán personal. Si la elasticidad es alta, entonces podrían contratar más ingenieros, aumentar la producción, bajar precios y aun así ganar más

• Siento que el encuadre de este artículo es bastante engañoso. En realidad no gastaron 3.2 mil millones más, sino un aumento de 9%, o sea alrededor de 300 millones de dólares adicionales. Sinceramente, eso ni siquiera es una escala tan extraordinaria; en ciclos anteriores de migración a la nube o a la web, las empresas llegaron a gastar mucho más que eso

• Si son 3.4 mil millones en 4.5 meses, entonces uno se pregunta si casi todo ese dinero se está yendo a Anthropic. El texto da esa impresión, y además parece que también están virando hacia Codex, así que queda todavía más confuso

  • Esos 3.4 mil millones son solo el presupuesto total de I+D, y el artículo omite detalles clave como el gasto real en IA
  • Yo, al contrario, creo que podría tratarse del gasto total en IA, incluyendo también el desarrollo de IA para producto
  • Si lo digo en tono de broma, suena como si el CEO de una empresa de entregas dijera que la IA no deja de comerse tokens, y cuando le preguntas cuántos tokens son, responde que simplemente va a la tienda de tokens por más. Al final se siente como si solo siguieran alimentando a la IA con tokens mientras los empleados despedidos son los que terminan llorando
  • Si se parece a mi empresa, primero firman grandes contratos con startups de IA de 8 meses de vida, y terminan usando varias compañías que en la práctica solo le ponen un wrapper al modelo de otro. Cada unidad de negocio mete tres empresas parecidas para demostrar que es más “AI”, y algunos ingenieros internos que no entienden mucho hasta consiguen aprobación para montar una granja de servidores B200. Luego los trabajos grandes terminan corriendo sobre servicios white-glove de Amazon o Azure, reducen la complejidad y disparan los costos a niveles astronómicos

• La fuente original aparente parece ser el boletín Applied AI de The Information

• Leyendo solo este artículo, suena como si los 3.4 mil millones se hubieran ido por completo a tooling, pero en realidad no se sabe si ahí están mezclados salarios o hardware. Por ejemplo, si el área tuviera entre 5,000 y 6,000 personas y estimaras un costo de 350 mil dólares por persona, ya serían unos 2.1 mil millones, y aun así seguiría sobrando una cantidad enorme. Entonces uno termina pensando: ¿de verdad están mandándole mil millones de dólares a Anthropic? En general, el artículo se siente rarísimo y demasiado falto de información

• En general, este artículo es tan poco claro que después de leerlo no me quedó nada concreto. La frase “gastó 3.4 mil millones de dólares en I+D y ya agotó su presupuesto de IA” es ambigua: no se entiende si se refiere al presupuesto de herramientas de programación con IA o al presupuesto total de desarrollo de producto de Uber. Más adelante dice que el gasto de I+D de 2025 subió 9% hasta 3.4 mil millones y que seguirá subiendo, así que entonces también queda confuso cuál sería el presupuesto de 2026. Además, el CTO dice que “volvieron a la fase de diseño”, pero al mismo tiempo el texto afirma que el costo seguirá aumentando, así que no queda claro si están retrocediendo o expandiéndose. Y para rematar, agregan la frase de que “la IA escribe el 11% de las actualizaciones de código backend”, pero nunca explican cuál era el presupuesto, si realmente se excedió y qué resultados produjo eso. Por eso, a mí este texto me pareció un artículo muy extraño