El director ejecutivo de CBA, Matt Comyn, utilizó la frase «trabajo residual» para describir la producción de IA de baja calidad que ahora fluye a través de los flujos de trabajo corporativos, a medida que los costos de la IA facturados con tokens aumentan con la complejidad de las tareas.
Matt Comyn, director ejecutivo del Commonwealth Bank of Australia, aprovechó un discurso el lunes para señalar dos problemas de adopción de IA en los que los grandes compradores corporativos han estado trabajando silenciosamente durante varios meses.
La primera es que el costo de ejecutar IA generativa dentro de los flujos de trabajo corporativos está aumentando sustancialmente más rápido de lo que la mayoría de las empresas presupuestan a medida que aumenta la complejidad de las tareas.
El segundo es lo que Comyn llamó “trabajo residual”, el texto, el código y el análisis de baja calidad generados por IA que fluyen a través de los sistemas internos de la empresa cuando los empleados utilizan la IA sin suficiente control de calidad.
La formulación de costos es la parte que resonará en la audiencia de compradores corporativos de TI. El precio basado en tokens, el modelo de facturación por carácter que utilizan los laboratorios del modelo básico para cobrar a los clientes empresariales, ha escalado en los últimos 18 meses desde una modesta partida a una categoría significativa de gastos operativos.
El punto de Comyn es que el costo se agrava más rápido de lo esperado porque el consumo de tokens por tarea aumenta de manera no lineal con la complejidad de la tarea: una simple tarea de resumen puede consumir 1.000 tokens, pero una tarea de razonamiento de varios pasos con uso de herramientas puede consumir más de 100.000 tokens para el mismo valor de salida. Las empresas que fijaron el precio de sus lanzamientos de IA en función de la base de tareas simples ahora están viendo proyectos de ley que escalan en la curva de tareas complejas.
Este problema no es específico del ACB. Morgan Stanley duplicó su previsión de pérdida de empleos en la banca europea y la IA la semana pasada, en parte por la evidencia de que las relaciones costo-beneficio de la IA se están ajustando exactamente en el momento en que las grandes instituciones esperaban que se relajaran. El problema de escalamiento de costos simbólicos que Comyn describió es la mecánica subyacente: la misma implementación de IA que funcionó en volúmenes de etapa piloto puede producir entre 10 y 100 veces los costos en la complejidad de la etapa de producción.
El resultado es la restricción de adquisiciones corporativas de IA que Comyn predijo que se intensificará hasta 2026: las empresas intensifican el escrutinio del gasto relacionado con la IA a medida que aumenta la presión para demostrar el retorno de la inversión.
El encuadre de “trabajo descuidado” es la mitad más colorida pero igualmente sustantiva del discurso. La categoría que Comyn estaba nombrando, producción generada por IA de baja calidad que nominalmente completa una tarea pero que en realidad degrada el flujo de trabajo posterior, es el análogo en el trabajo de conocimiento corporativo del problema de la “IA desbordante” de las redes sociales que surgió en 2024 con las herramientas de generación de imágenes.
La versión bancaria se ve así: un empleado usa ChatGPT para redactar un correo electrónico de un cliente, el correo electrónico es técnicamente gramatical pero objetivamente impreciso, el destinatario toma la imprecisión como un compromiso y el banco resuelve la queja resultante tres semanas después a un costo sustancialmente mayor que el que habría generado el trabajo original sin ayuda.
El contexto específico del ACB es significativo. El banco anunció 90 recortes de empleo a principios de este año y otros 120 recortes en mayo atribuidos explícitamente a ganancias de productividad impulsadas por la IA, junto con un Compromiso de recapacitación de la fuerza laboral en IA por valor de 90 millones de dólares australianos.
Por lo tanto, los comentarios de Comyn caen dentro de una estrategia CBA que se ha comprometido visiblemente con la sustitución de la IA a escala: el marco de “trabajo inútil” no es una crítica defensiva de la IA por parte de un banco que ha rechazado la tecnología, sino una lectura interna más aguda sobre el despliegue de la IA por parte de uno de los mayores adoptantes actuales de Australia.
También vale la pena señalar el contexto más amplio de los bancos australianos. Sam Altman ha estado discutiendo Durante el último mes, es poco probable que se produzca un apocalipsis en el empleo de la IA a nivel macro, y los datos laborales hasta marzo de 2026 han respaldado hasta ahora la lectura conservadora.
Los comentarios de Comyn complican ese panorama: los datos macro laborales aún no muestran un desplazamiento a gran escala, pero los datos del margen operativo dentro de las grandes corporaciones están comenzando a mostrar las compensaciones entre IA, costo y calidad que la CBA ahora nombra explícitamente.
La implicación sustancial es que la narrativa del costo de la IA para 2024-2025, de que los precios de los tokens estaban cayendo tan rápidamente que la cuestión de la economía de implementación se resolvería por sí sola, se ha invertido estructuralmente.
La caída de los precios por token se ha visto superada por el aumento del consumo de tokens por tarea a medida que las empresas pasan de implementaciones piloto a casos de uso de producción. La fase de disciplina en materia de adquisiciones que Comyn pronostica hasta 2026 es, según esta evidencia, la consecuencia predecible.