Martes. 09:30. Manolo entra empujando una caja con ruedas. Tarda más en cruzar la puerta que en saludarme.
—Jose, lo tengo. Cancelo OpenAI. He comprado esto. Ahorro cincuenta mil al mes.
Es un Mac Studio M3 Ultra. La versión bestia. La que cuesta como un coche.Ya no los venden pero él ha conseguido uno reacondicionado más caro que cuando nuevo.
—Manolo, ¿esto cuánto te ha costado?
—Doce mil euros, menos que un Dacia Sandero, y piensa el ahorro. Cincuenta mil al mes, Jose.
—Manolo, esos cincuenta mil al mes, ¿en qué se gastan?
—En IA.
—Concreta.
—En que la gente la usa.
—¿Y eso son cincuenta mil al mes?
—No. Eso son más bien diez mil.
—¿Y los otros cuarenta mil?
Manolo se queda pálido. Mira la caja como buscando ayuda.
—Pues, lo de los agentes. Lo que clasifica facturas. Lo que vigila los logs. Lo que procesa los emails.
—¿Y eso corre solo?
—Veinticuatro horas.
—Bingo, Manolo. Acabas de descubrir la única distinción que importa. Y no es OpenAI versus tu Mac Studio. Es factura humana versus factura automática. Dos negocios distintos. Y tú llevas seis meses tratándolos como si fueran el mismo.
Silencio.
—¿Qué diferencia hay?
—La diferencia es que las usas para cosas distintas y, casualmente, Anthropic y OpenAI te las venden con modelos económicos distintos. Si no lo entiendes, te equivocas en todo. Como ahora.
Cojo el boli.
—Primer mundo. Tu gente. Programadores con Claude Code. Producto con ChatGPT. Esto es uso interactivo. Una persona delante de una pantalla. Para esto el precio justo no es por token. Es por asiento. Anthropic vende Team Premium a cien dólares por puesto, contrato anual. Incluye Claude Code, integraciones, control administrativo. Para tus noventa ingenieros: nueve mil al mes. Flat.
—¿Nueve mil? ¿Por noventa licencias?
—Nueve mil. Flat. Y mira esto: Anthropic dice que el noventa por ciento de usuarios de Claude Code están por debajo de treinta dólares al día. Si pagas eso por API, te saldrían entre quinientos y dos mil por ingeniero al mes. Pero pagando flat, te da igual.
—¿Y por qué nadie me ha dicho esto?
—Porque el vendedor del Mac Studio cobra comisión por unidad. Te vende hardware. Las suscripciones de Anthropic no se las cobra él.
—Joder.
—Espera, que esto solo es el primer mundo. ¿Quieres oír qué hizo Microsoft este mes?
—¿Qué?
—Canceló Claude Code en sus divisiones grandes —Windows, Outlook, Teams, Surface— porque la factura variable llegaba a dos mil dólares por ingeniero al mes. ¿Adivina a qué se cambiaron?
—¿IA local?
—No, Manolo. GitHub Copilot Enterprise. Treinta y nueve dólares por puesto. Flat. Centralización, no descentralización. Suscripción, no hardware doméstico.
Manolo mira la caja. La caja le mira a él.
—¿Y el segundo mundo?
—Tus cuarenta mil restantes. Los agentes. Lo que corre solo. Aquí los planes flat no sirven, porque están pensados para humanos, no para un agente facturando tokens veinticuatro horas. Si conectas un agente a una cuenta Max, lo dan de baja al tercer día. Aquí sí, API. Y aquí se va el dinero.
—¿Y se puede bajar?
—Mucho. Prompt caching: noventa por ciento de descuento en lo que repite. Batch API: cincuenta por ciento en lo asíncrono. Haiku en lugar de Opus donde no se note —veinticinco veces más barato—. Esto es lo que se le fue de las manos a Uber este año cuando quemó el presupuesto anual entero de IA en cuatro meses. Mil quinientos dólares de tope por empleado tuvieron que poner.
—Joder.
—Y por último, Manolo, tenemos lo de la IA local. Que sí existe, sí tiene sentido, pero no es lo que tú has comprado.
—¿Cómo?
—Hay un caso buenísimo para IA local: anonimizar prompts antes de mandarlos a OpenAI. Detectar nombres, números de cuenta, datos clínicos, sustituirlos por placeholders, enviar la versión limpia a la API, y al volver reponer los originales. Esto vale oro por compliance. Vale tanto que algún día te va a salvar de una sanción.
—¿Y en eso me ayuda el Mac Studio?
—Aquí está el error más sutil. Si pones el filtro de anonimización en un Mac Studio central, has creado tres problemas. Uno: cuello de botella. Cada prompt de cada empleado pasando por la misma máquina. Dos: latencia añadida. Cada llamada a Claude se demora esperando tu filtro. Tres: punto único de fallo. El día que se cae, no hay IA en la empresa.
—¿Y entonces?
—Lo correcto es lo contrario. Distribuido, no centralizado. Cada empleado lleva un Qwen 7B o un Llama 3.2 8B en su propio MacBook. Esos modelos corren perfectamente en 36 o 48 GB. Anonimización local, en la máquina del usuario, sin latencia añadida, sin cuello de botella, sin punto único de fallo. Y el coste adicional, cero, porque los MacBooks ya están comprados.
—Joder.
—Sí, Manolo. Has gastado doce mil euros en un Mac Studio cuando la solución correcta estaba en los portátiles que tu gente ya tenía encima de la mesa.
Silencio largo.
—¿Y el Mac Studio?
—Para lo que sí sirve: agentes batch nocturnos. Clasificar facturas a las tres de la mañana. Procesar logs. Cosas que pueden esperar y se benefician de un workhorse dedicado. Le das a Pablo el Mac Studio y le pides que mueva ahí lo asíncrono. Le bajamos otros tres o cuatro mil al mes en API.
—Apunto.
—Y mañana hablas con Anthropic. Team Premium para ingenieros. Cancelas las API personales que tengan abiertas.
—Apunto.
——Y desplegamos en cada portátil la app que hemos hecho. La que instala el modelo local y monta la anonimización encima. Cada empleado, su propio sistema, en su propia máquina.
—Apunto.
—Y la próxima vez que llegue un PDF prometiendo ahorrar el noventa y nueve por ciento, lo lees con esta frase en la cabeza: el problema no es el proveedor. Es no saber para qué uso qué cosa. Y dónde poner cada pieza.
Manolo cierra el cuaderno. Se levanta. Empuja la caja del Mac Studio hacia fuera con un poco menos de orgullo que cuando entró.
Doce mil euros, una clase magistral y una sola lección de la mañana:
> En la IA, lo más caro no es el modelo. Es no saber qué tipo de problema tienes.
Salgo a por un café.
Gracias por leerme.
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