Llevo semanas usando Claude Code a diario. Chocar con sus límites una y otra vez me ha recordado que nada de esto es gratis. Desde entonces, una pregunta me ronda la cabeza: ¿de dónde va a salir el dinero para pagar la IA?

Sin comerlo ni beberlo, a todas las empresas de software del planeta les ha surgido una nueva línea de costes: la de los proveedores de LLMs como Anthropic u OpenAI. Y mi experiencia me dice que cuando aparece una nueva partida de gasto, otras se resienten.

Siguiendo la pista del dinero

En España tenemos un dicho que aplica perfectamente a lo que está ocurriendo: “desvestir a un santo para vestir a otro”.

En 2025, al santo de la IA se le vistió con el presupuesto de innovación. Pero en 2026, la inteligencia artificial ya no es un experimento. Es una línea de gasto operativo (OPEX) que compite con todos los demás santos que las empresas ya vestían.

Así pues, si queremos entender de dónde va a salir el dinero para pagar la IA, tenemos que observar cuáles son las principales líneas de coste de una empresa de software típica. Según ChatGPT:

1. Empleados (60–70%)

2. Software & herramientas (8–12%)

3. Marketing (6–10%)

4. Oficinas (3–6%)

5. Servicios profesionales (2–4%)

6. Otros gastos generales (1–3%)

Curiosamente, la línea de coste más importante… ¡son los empleados! No son las herramientas SaaS ni el marketing: son las nóminas.

Tu nómina, su oportunidad

Jeff Bezos comentó en una ocasión que el margen de sus rivales era su oportunidad. En el caso de los proveedores de modelos de inteligencia artificial, nuestras nóminas son la suya.

Y es evidente al mirar los números. ¿Por qué conformarte con el 8-12% que las empresas invierten en software, cuando puedes aspirar al 60-70% destinado a salarios? ¿Por qué limitarte a las migajas, cuando puedes quedarte con todo el pastel?

Las empresas, por su lado, encantadas. Las nóminas son un coste rígido que no se puede ajustar fácilmente cuando vienen mal dadas. En cambio, contratar agentes IA para diseñar o implementar funcionalidades es un gasto variable que puedes ajustar a voluntad y que, además, ni se queja ni se pide la baja.

Todos los incentivos están alineados para que el reemplazo del trabajador del conocimiento sea una realidad. Quizás los modelos todavía no estén al nivel, pero ¿no lo estarán en unos años, dado el tamaño de la oportunidad?

Ya está ocurriendo

Esta transferencia de salarios hacia el pago de IA ya está en marcha en muchas empresas de EE.UU. Para muestra:

• IBM congela las contrataciones mientras espera que 7800 empleos sean reemplazados por la IA en los próximos años.

• Intuit anuncia 1800 despidos directamente para invertir en IA.

• Duolingo reemplaza a autónomos (contractors) por IA.

Esto no es ciencia ficción ni un escenario a 10 años vista. Ya está pasando y probablemente se acelerará en los próximos 2-3 años. El dinero para pagar la IA va a salir de tu nómina. Quizás no de la tuya directamente, pero sí de la de compañeros que no serán contratados.

¿Qué puedes hacer al respecto?

Si trabajas en software, esta dinámica te afecta directamente. He estado pensando en cómo lidiar con esto. No tengo un plan maestro, pero hay algunas cosas que creo pueden ayudarte a enfrentar este cambio:

1. Hazte indispensable en lo que la IA no puede hacer. Enfócate en desarrollar habilidades que requieran un alto nivel de contexto, criterio humano y relaciones complejas. La IA puede escribir código, pero no puede negociar prioridades entre tres departamentos enfrentados.

2. Invierte en aprender a sacarle todo el partido a la IA, no en competir contra ella. Quien sepa usar Claude Code o similares tiene más valor que quien insiste en hacerlo todo manualmente. Los aumentos de productividad son reales. En las dos últimas semanas he sacado más trabajo que en los últimos dos meses. Irónicamente, la mejor defensa contra el reemplazo es convertirte en un usuario experto de estas herramientas. Sé el que multiplica su productividad, no el que se resiste.

3. Construye relaciones. La IA puede generar un informe o implementar una funcionalidad, pero no puede construir la confianza que hace que te llamen ante un problema crítico o te incluyan en decisiones importantes. Las relaciones te hacen visible e indispensable de maneras que una IA nunca logrará.

4. Especialízate en problemas complejos. La IA es brillante con problemas bien definidos. Terrible con problemas vagos, políticos o que requieren navegar restricciones no escritas. “Mejora la retención de usuarios” es un prompt terrible para Claude, pero un proyecto perfecto para ti. Busca los problemas que todavía nadie sabe cómo estructurar.

5. Hazte visible dentro y fuera de tu empresa. Escribe, da charlas internas, enseña a otros, participa en comunidades técnicas. Cuando hay recortes, despedir a alguien visible es más caro (política y reputacionalmente) que despedir a alguien que nadie fuera de su equipo conoce. Y si te despiden, tener una buena red te abrirá puertas.

¿Es esto suficiente? No lo sé. Pero llevo años en este sector y he visto cambios antes. Los que se adaptan sobreviven. Los que se resisten, no. Prefiero estar en el primer grupo.