Según reveló el Financial Times, Amazon implementó una herramienta interna llamada Kirorank, un sistema de puntuación que medía cuánto usaban los desarrolladores la herramienta de IA Kiro. La meta era clara: que el 80% de los programadores recurriera a ella cada semana.
El hallazgo fue otro. En lugar de impulsar productividad real, el mecanismo abrió la puerta a una carrera por sumar puntos. Algunos empleados comenzaron a usar la IA para tareas absurdas o repetitivas, solo para escalar en el ranking.
Amazon tomó una decisión: cancelar por completo el experimento.
Dave Treadwell, vicepresidente sénior de la empresa, tuvo que intervenir para frenar la dinámica. Reconoció que la iniciativa nació con buenas intenciones, pero acabó generando pérdidas y un uso ineficiente. En su mensaje, pidió a los ingenieros que no usaran la IA “solo por usarla” y que se concentraran en construir productos útiles.
También te puede interesar:Amazon Aprovecha una Búsqueda con IA que Genera Imágenes para Encontrar Productos InexistentesLa clave del problema está en cómo se midió ese uso. Si una empresa premia cuántas veces alguien enciende una herramienta, pero no qué logra con ella, el incentivo se deforma.
Ahí aparece una pieza clave del nuevo cableado corporativo: los tokens (unidades de texto que procesa la IA). Cuantos más tokens se consumen, más trabaja el sistema y más sube la factura. Cuando ese gasto se premia internamente, el engranaje empieza a girar en falso.
Incluso hubo desarrolladores que desplegaron agentes autónomos, programas que ejecutan tareas por sí mismos, basados en MeshClaw, para lanzar procesos en bucle. Es decir, máquinas pidiéndole cosas a otras máquinas sin aportar código útil al producto final. Ese fenómeno ya tiene nombre dentro del sector: tokenmaxxing.
Cuando el marcador premia el consumo
La consecuencia fue directa. Amazon vio crecer de forma innecesaria sus costes de computación e infraestructura en un momento especialmente sensible. La empresa está recortando gastos en varias áreas, mientras acelera su inversión en centros de datos e IA, con un gasto de capital previsto para 2026 de 200.000 millones de dólares.
También te puede interesar:Amazon Aprovecha una Búsqueda con IA que Genera Imágenes para Encontrar Productos InexistentesAdemás, el contexto de precios cambió. Firmas como Anthropic dejaron atrás la tarifa plana y pasaron a modelos de pago por uso, donde cada token cuenta. En ese escenario, inflar artificialmente el consumo deja de ser una curiosidad interna y se convierte en una pérdida económica concreta.
No es un caso aislado. Situaciones parecidas ya se detectaron en Meta y Microsoft, donde los rankings o metas de adopción de IA también empujaron comportamientos poco útiles. El patrón se repite: cuando el tablero importa más que el resultado, la productividad se maquilla.
La nueva métrica que busca valor real
Por eso Amazon decidió cambiar el foco. En lugar de medir solo actividad, ahora observará los “despliegues normalizados”, una métrica que conecta las interacciones con la IA con código real integrado en productos. El interruptor deja de ser el centro. Lo importante pasa a ser si la corriente llega a la casa.
Ese giro revela una lección más amplia para cualquier empresa que quiera sumar IA a su rutina. La herramienta puede ser potente, pero sin una métrica sensata se convierte en un contador vacío.
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.
