Del 'tokenmaxxing' al 'valuemaxxing': las empresas cambian cómo miden el gasto en IA
Amazon, Accenture y Microsoft han recortado o limitado el consumo de tokens de sus empleados. El nuevo criterio, medir resultados de negocio, tampoco resuelve la mitad del problema: lo que cuesta producirlos.
Las grandes tecnológicas están desmontando el 'tokenmaxxing', la costumbre de medir el uso de IA por el número de tokens que consume cada empleado. Amazon retiró en mayo un ranking interno que ordenaba a su plantilla por tokens gastados, Accenture puso techo al uso rutinario en junio y Microsoft actualizó sus directrices internas en agosto para frenar el gasto. El relevo que se está proponiendo, el 'valuemaxxing', mide resultados de negocio en lugar de consumo bruto, y tampoco convence a todo el mundo.
El globo se desinfla
Amazon jubiló su clasificación sin anunciarlo. En Accenture el detonante fue una herramienta interna cuyo uso se multiplicó por 113 en diez semanas. El CEO de Ninox, Frank Böhmer, señaló en un pódcast del sector que la gamificación empujó a los empleados a perseguir cifras visibles de tokens por presión, no por rendimiento real, y que esa métrica terminó premiando el volumen frente al uso bien acotado.
Stewart Buchanan, vicepresidente de investigación del equipo de CIO en Gartner, lo tiene claro: pagar a la plantilla por lo que gasta en tokens nunca iba a ser sostenible. Las consecuencias ya se han visto. Uber agotó todo su presupuesto de IA para 2026 a mediados de abril. En Dell, un único desarrollador considerado 'superusuario' generó una factura de 3.400 dólares en 24 horas por los agentes que tenía en marcha. A eso se suma la volatilidad de los precios por uso: Anthropic anunció que separaría la interacción humana del uso agéntico y de API en sus suscripciones, un movimiento que ahora está en pausa. Ashish Nadkarni, responsable de investigación de infraestructura empresarial en IDC, cree que estos giros obligarán a los responsables de tecnología a repartir mejor el presupuesto entre actividades de desarrollo.
Del resultado al coste unitario
Mike Fuller, del equipo técnico de la Tokenomics Foundation, sostiene que el 'valuemaxxing' es tan flojo por dentro como su predecesor. "El camino hacia entender el valor pasa por la economía unitaria, pero eso es solo la mitad", argumenta. "El valuemaxxing trabaja sobre el numerador, lo que vale la salida, y no dice nada del denominador, lo que te cuesta producir esa inteligencia. Eso es disciplina de ingeniería, y ahí está la palanca".
La primera de las dos uniones necesarias, la que ata el gasto a la carga de trabajo, está en camino. La versión 1.5 de FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification), respaldada por la FinOps Foundation y prevista para diciembre, añadirá seguimiento nativo de tokens de IA y un conjunto de datos de precios que permitirá comparar el gasto entre proveedores con un formato común. La segunda, la que une carga de trabajo y resultado, sigue a ciegas. William Fellows, director de investigación en 451 Research, recurre a la comparación con las millas por galón: en tokens no hay acuerdo sobre qué es una milla, un galón ni el propio combustible.
Agentes en la cuenta de personal
Antonio Neri, CEO de HPE, no mete los agentes de IA en el capítulo de TI. "Un agente no es distinto de cualquier otro empleado que tengo que contratar", dijo. "Si voy a gastar un millón de dólares en entrenar un agente, tiene que ser mucho más productivo que un humano". Buchanan avisa de que llevar esa analogía demasiado lejos también engaña, porque antropomorfiza el sistema.
Mientras se fijan los marcos, la vía rápida es la formación. Buchanan propone que los equipos aprendan a distinguir los casos de uso que aportan valor y a no quemar tokens en razonamiento complejo cuando un motor de reglas da un resultado determinista. Y pide atajar el perfeccionismo: repetir el mismo prompt hasta clavar la respuesta ideal en lugar de quedarse con la primera aceptable y refinarla a mano.
FOCUS 1.5 es el próximo punto de control claro. Si llega en diciembre con el seguimiento de tokens prometido, las empresas tendrán por fin una forma homogénea de comparar lo que les cuesta cada proveedor. La mitad que falta, la que amarra cada carga de trabajo a un resultado de negocio, no tiene fecha ni estándar a la vista.
