Según reveló Business Insider, Microsoft incorporó este año una nueva columna en un documento interno voluntario donde sus empleados comparten subidas salariales, bonificaciones y acciones. El nuevo dato era el “uso mensual de IA”: el dinero gastado durante los últimos 28 días.
El hallazgo dejó una cifra llamativa. Un empleado del área de Soluciones para Clientes y Socios de Microsoft registró 28.000 dólares en inteligencia artificial en ese período, un promedio de 1.000 dólares diarios en tokens (unidades que procesa y cobra un modelo de IA).
Unas 350 personas compartieron el dato de forma voluntaria. El gasto medio rondaba los 300 dólares, aunque el mapa interno era muy desigual: algunos trabajadores superaron los 10.000 dólares y otros apenas llegaron a importes de dos cifras, incluso dentro del mismo departamento.
La pieza clave detrás de esta diferencia es el tokenmaxxing (la carrera por consumir más tokens). A comienzos de año, varias empresas de Silicon Valley adoptaron la idea de que una mayor cantidad de consultas, textos generados o tareas entregadas a la IA equivalía a una mayor productividad.
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Los tokens son ese medidor digital: muestran cuánto se usó la IA, pero no garantizan que ese uso haya resuelto un problema relevante. Una consulta extensa para revisar código, atender a un cliente o resumir información compleja puede ahorrar tiempo. En cambio, repetir pedidos menores solo para subir en una clasificación interna consume recursos sin crear valor directo.
Durante la primavera, esa lógica se extendió con entusiasmo. Algunos empleados comenzaron a gastar tokens en tareas de escasa utilidad para mejorar su posición en los rankings de consumo. La productividad, que debía ser el destino, quedó confundida con el kilometraje.
A principios de agosto, Jay Parikh, vicepresidente ejecutivo de CoreAI de Microsoft, pidió a los equipos que fueran conscientes de cómo utilizaban estos recursos. El ejecutivo fue categórico: Microsoft no busca maximizar el consumo de tokens.
“No estamos optimizando para el tokenmaxxing”, señaló Parikh en un correo interno citado por 404 Media. La compañía pretende aplicar al gasto en IA la misma disciplina que emplea con otros recursos críticos y planeaba sustituir GPT 5.6 Sol por un modelo menos intensivo en tokens.
También te puede interesar:Microsoft ofrece miles de dólares a quienes encuentren vulnerabilidades en su IALa oportunidad no pasa por apagar la IA, sino por colocarla en el lugar correcto. Como en una oficina que aprende a usar mejor la electricidad, la clave está en identificar qué enchufes sostienen el trabajo central y cuáles permanecen conectados sin necesidad.
El cambio ya recorre al sector. Meta, que había adoptado con fuerza el tokenmaxxing, terminó frenando esa estrategia al considerarla insostenible. Algunas empresas recibieron facturas de millones de dólares y se conoció el caso de una firma que llegó a gastar 500 millones de dólares en IA en un solo mes.
Para los trabajadores, la señal es directa: usar más herramientas no siempre significa trabajar mejor. La inteligencia artificial puede ser un engranaje poderoso, pero su valor aparece cuando ayuda a encender la luz necesaria, no cuando deja toda la casa iluminada sin nadie en la habitación.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
