✨︎ Resumen (TL;DR):
- Un cruce de datos rutinario usando Claude Sonnet superó el presupuesto por 860% y nunca llegó a producción.
- Ingenieros senior expusieron un sobregasto de 1.8 millones de dólares que tardó cinco meses en ser descubierto.
- La compañía ya desarrolla límites automáticos de consumo para evitar pérdidas masivas en futuros proyectos.
Durante una reunión interna el 28 de julio de 2026, ingenieros de Amazon revelaron una serie de sobrecostos alarmantes causados por el uso descontrolado de inteligencia artificial. El caso más grave sumó un gasto de 1.8 millones de dólares utilizando el modelo Claude Sonnet de Anthropic en un proyecto de catálogo que nunca funcionó y que tardó cinco meses en ser detectado.
El reporte, publicado por el Financial Times este jueves 30 de julio de 2026, detalla cómo las herramientas de IA generativa pueden salirse de control financiero rápidamente. Un empleado senior describió la situación al diario británico con una frase contundente: “Es difícil calcular cuánto cuesta cualquier cosa relacionada con la IA”.
El error principal ocurrió al intentar cruzar datos de autores con los listados de la tienda en línea. El despliegue falló por completo y el costo final superó el presupuesto estimado en un 860%.
Los tres casos que encendieron las alarmas en Amazon
La presentación de los ingenieros no se limitó a un solo incidente. En la reunión interna se expusieron tres expedientes que muestran la falta de supervisión financiera en el uso de modelos de lenguaje:
- 1.8 millones de dólares consumidos por el fallido cruce de catálogo con Claude Sonnet que tardó cinco meses en detectarse.
- Cerca de 541,000 dólares en sobrecostos no planeados durante la creación de herramientas de auditoría financiera.
- Un cargo extra de 134,000 dólares en un sistema para optimizar las entregas logísticas, detectado tras dos semanas en funcionamiento.
Un vocero de la tecnológica declaró a PYMNTS: “Como con cualquier tecnología nueva, estamos experimentando, aprendiendo y mejorando cómo la usamos”. La firma argumentó que estos son casos aislados de equipos en fase de aprendizaje y no reflejan la norma de la empresa.
¿Por qué un error de software ahora es tan caro?
En el desarrollo de software tradicional, una falla o un bucle infinito suele detener el sistema de inmediato, lo que detiene el costo. Sin embargo, un token es una unidad de procesamiento que sirve para calcular la cantidad de texto que lee o genera un modelo de inteligencia artificial. Con los modelos de lenguaje, el código erróneo sigue haciendo llamadas y consumiendo tokens sin que el sistema se caiga, lo que infla la factura silenciosamente.
El peligro aumenta con el uso de agentes, que encadenan tareas y reintentan procesos de forma autónoma. Un error trivial que antes costaba centavos ahora se vuelve exponencialmente caro cuando los agentes consumen miles de tokens por segundo.
La estrecha relación entre Amazon y Anthropic
Este incidente tiene un trasfondo financiero particular. Amazon no es un cliente cualquiera; es el mayor inversionista de Anthropic. En abril de 2026, la tecnológica inyectó 5,000 millones de dólares adicionales a la startup, acumulando una inversión total que podría alcanzar los 20,000 millones de dólares en el futuro.
Por su parte, Anthropic tiene el compromiso de gastar más de 100,000 millones de dólares en la infraestructura de AWS durante la próxima década. Aún no se aclara si los 1.8 millones de dólares consumidos se facturaron mediante la plataforma Amazon Bedrock o directamente con Anthropic, un detalle que define el destino real del dinero gastado.
Este escenario coincide con la cancelación en mayo de 2026 de Kirorank, una métrica interna que medía a los empleados según su consumo de tokens y que provocó que muchos de ellos inflaran artificialmente sus tareas, una práctica apodada en la oficina como tokenmaxxing.
Cómo evitar fugas de presupuesto al usar IA
Para los equipos de desarrollo en México y América Latina que implementan inteligencia artificial por consumo, este caso sirve como advertencia. Si una empresa con el tamaño de Amazon tardó cinco meses en detectar una fuga de casi dos millones de dólares, una startup o negocio mediano corre un riesgo financiero enorme.
La propia documentación de Anthropic detalla soluciones para mitigar estos gastos:
- Context caching: Almacena en caché el texto repetido y reduce hasta un 90% el costo de entrada de los tokens.
- Procesamiento por lotes (Batch API): Ejecuta tareas no urgentes con un descuento del 50%.
- Límites y alertas: Establecer techos de gasto automatizados en la nube antes de que los proyectos comiencen a facturar de forma descontrolada.
Amazon presentará sus resultados financieros del segundo trimestre este jueves 30 de julio por la tarde. Aunque la atención de Wall Street se centrará en un gasto de capital proyectado en cerca de 200,000 millones de dólares para 2026, puertas adentro la prioridad será implementar los nuevos topes automáticos para que un error rutinario no vuelva a costar millones.
