CEO de Speechify: los costos de los tokens de IA pronto superarán los salarios de los empleados

Cliff Weitzman, fundador y CEO de Speechify AI, sostiene en un episodio de la serie de videos de 20VC que las empresas modernas de software deben reestructurar fundamentalmente sus operaciones para poder afrontar el aumento de los costos de cómputo de IA. Weitzman afirma que las prácticas de gestión tradicionales no sobrevivirán a este cambio y que las empresas deben eliminar cualquier proyecto que no impulse de manera directa a los clientes que pagan para financiar los gastos de inteligencia de máquina.

Estrategia centrada en las ventas como principio central

Weitzman defiende un enfoque orientado a las ventas para todas las decisiones de la empresa. Ve el marketing como una ecuación de conversión y no como un ejercicio de construcción de marca, y afirma: “El crecimiento es solo un juego de arbitraje. Compites con cada una de las demás personas del mundo que quiere poner su producto frente a usuarios”.

Bajo esta filosofía, Speechify prueba casi mil anuncios generados por IA cada día para identificar qué convierte realmente a los usuarios en clientes que pagan. Weitzman subraya: “Haz solo cosas que resulten en conversión. Si no consigues personas que conviertan en tu producto, no hay para qué hacer el trabajo que estás haciendo”.

Publicidad impulsada por IA y segmentación de datos

A medida que las empresas se desplazan hacia herramientas de chat con IA que capturan datos personales de los usuarios, surgen nuevas oportunidades de publicidad junto con riesgos de privacidad. Weitzman señala el potencial de estos datos: “Masivo. Porque sabe tanto de ti… OpenAI lo sabe todo sobre tu historial y sobre lo que te interesa dentro de tu psique”.

Argumenta que los altos costos publicitarios se vuelven irrelevantes si se demuestra el retorno de la inversión mediante un seguimiento adecuado. “Está bien pagar un CPM alto mientras la gente convierta y mientras tengas atribución”, explica Weitzman, señalando que el nuevo SDK de OpenAI para el seguimiento es “realmente importante” para este enfoque.

Gasto en tokens como gasto operativo estándar

Weitzman predice un cambio fundamental en los presupuestos de las empresas: “El año que viene espero que gastemos más en tokens que en salarios. Ahora mismo es atípico, pero no creo que lo sea a largo plazo”.

Para asegurarse de que las herramientas de IA se usen realmente, exige a los empleados que envíen capturas de pantalla o grabaciones de video que demuestren su trabajo diario con la tecnología. Los líderes de ingeniería deben presionar a los equipos para que consuman miles de créditos de cómputo todos los días.

Velocidad operativa mediante la eliminación de reuniones

Weitzman impone prácticas operativas estrictas diseñadas para acelerar el desarrollo de producto:

• Los empleados envían metas diarias a sus jefes
• Las llamadas telefónicas reemplazan los largos hilos de mensajes
• Las revisiones se aceleran para trabajo entre proyectos
• Se exige un tiempo de respuesta de 60 segundos para los mensajes internos
• Se prohíben las reuniones tradicionales de estado

Sostiene que las reuniones en las que “una persona habla mientras las demás escuchan de forma pasiva” ralentizan innecesariamente a las empresas.

Producción como el único métrico de rendimiento

En el sistema de gestión de Weitzman, el código enviado reemplaza las evaluaciones de desempeño tradicionales. “Si hiciste algo increíble pero no está en producción, es una pérdida de tiempo… no recibes crédito si no está en producción… no necesitas una revisión de desempeño”.

Optimización de infraestructura y economía unitaria

Weitzman reconoce que al inicio los gastos de cómputo eran tan altos que Speechify “se sentía más como operar una organización benéfica que como un negocio”. La empresa optimizó la infraestructura hasta que procesar un millón de caracteres costaba solo unos pocos dólares.

Rastrean de cerca la economía unitaria, analizando si cada interacción con el usuario genera ganancias, y esperan que haya planes para reducir los costos de cómputo con el tiempo. Aunque cree que las pérdidas temporales financiadas por capital de riesgo dirigido a proveedores de infraestructura de IA son una estrategia válida al inicio, enfatiza que resolver los costos de cómputo es esencial para la rentabilidad eventual.

Implicaciones más amplias sobre la desigualdad

Weitzman argumenta que las ventajas de poder de cómputo caro favorecen a las grandes empresas tecnológicas y rompen las trayectorias profesionales tradicionales. Aconseja a las personas que se defiendan en este panorama, aplicando el principio a industrias reguladas como la salud: “El problema no son los doctores, el problema es el sistema”.

Afirma que el acceso a la tecnología se está volviendo esencial para la supervivencia económica y señala: “No tener un teléfono es una locura”, ya que los smartphones se han convertido en una necesidad básica.

Contrapunto: investigación externa y perspectivas alternativas

Si bien el enfoque de Weitzman hace énfasis en la adopción agresiva de IA y en el gasto, la investigación externa presenta matices:

Sobre publicidad generada por IA: Un estudio de 2026 cubierto por MarTech encontró que el 57% de los consumidores confía más en las marcas cuando usan IA, pero el 34% se preocupa por la privacidad de los datos y el 24% no le gusta experiencias excesivamente personalizadas. Esto sugiere que el agresivo testeo de anuncios con IA puede mejorar la conversión, pero conlleva el riesgo de entrar en lo que Weitzman llama la “zona escalofriante” si la personalización excede la comodidad del usuario.

Sobre el gasto en tokens y la salida: El informe DORA 2025 de Google sostiene que la IA principalmente amplifica las fortalezas y debilidades existentes de una organización, y que los mayores retornos provienen de mejorar los sistemas organizacionales subyacentes, más que de simplemente agregar herramientas. Esto sugiere que presionar a los empleados para que consuman más créditos de cómputo puede aumentar la actividad sin garantizar mejores productos, a menos que el flujo de trabajo, los procesos de revisión y la cultura de ingeniería sean sólidos.

Sobre la dinámica de costos de cómputo: Nvidia informó en 2025 que los costos de inferencia han estado disminuyendo debido a la optimización de modelos y las mejoras de infraestructura. Sin embargo, el análisis de infraestructura de IA de ARK para 2026 aún espera que el gasto en infraestructura de IA casi se triplique de US$500 mil millones en 2025 a casi US$1,5 billones para 2030. Esto sugiere que los ganadores serán las empresas que conviertan la caída de los costos unitarios y el aumento de la demanda en márgenes duraderos, no solo aquellas que gastan más en cómputo.

Este resumen se basa en un episodio de la serie de videos de 20VC que incluye a Cliff Weitzman y se creó con asistencia de IA y revisión editorial.