El 'tokenmaxxing' puede definirse como la tendencia de empresas y empleados a maximizar el consumo de 'tokens' de IA, utilizando esta métrica como un indicador sustituto de productividad o para acelerar la adopción de herramientas basadas en inteligencia artificial. Para entenderlo, es crucial saber que un 'token' es la unidad fundamental con la que los modelos de lenguaje de IA procesan el texto, equivalente aproximadamente a tres cuartas partes de una palabra en español. La premisa inicial era simple: a mayor uso de la IA (más tokens consumidos), mayor sería la producción y la eficiencia. Esta filosofía de 'más es mejor' se propagó rápidamente, impulsada por el entusiasmo en torno a las capacidades de la IA generativa.
Sin embargo, esta búsqueda desmedida por la maximización de tokens generó un aumento significativo e imprevisto en los costos operativos de las empresas. A pesar de que el precio unitario por token ha ido disminuyendo constantemente, el volumen masivo de consumo provocó que las facturas de IA empresarial se dispararan, con un incremento estimado del 320% en algunos casos. Este inesperado impacto económico es la razón por la que el tokenmaxxing se convirtió rápidamente en un tema crítico, obligando a las organizaciones a replantear sus estrategias de IA y a los profesionales tech a desarrollar una mayor conciencia sobre la eficiencia en el uso de estas herramientas. La industria está experimentando un verdadero 'verano de reacción' contra esta práctica, buscando un equilibrio entre la adopción y la sostenibilidad financiera.
Cómo funciona la economía de los tokens
La magnitud del problema se hizo evidente a través de casos concretos en empresas líderes a nivel mundial. Uber, por ejemplo, agotó su presupuesto anual de IA para 2026 en solo cuatro meses. Los costos por empleado oscilaban entre 500 y 2,000 dólares mensuales, lo que llevó a la empresa a implementar un tope de gasto de 1,500 dólares al mes por empleado para herramientas de codificación de IA. Otro caso resonante fue el de Meta, que operó una tabla de clasificación interna, denominada 'Claudeonomics', donde unos 85,000 empleados competían por ser los mayores consumidores de tokens. En un solo mes, el consumo total alcanzó los 60 billones de tokens, lo que, a precios de API de Anthropic, habría costado aproximadamente 900 millones de dólares. Ante la escala de esta cifra, Meta eliminó posteriormente esta clasificación.
Microsoft también sintió el impacto, reduciendo la mayoría de sus suscripciones directas a Claude Code debido a preocupaciones financieras. Incluso Accenture, una de las consultoras tecnológicas más grandes del mundo, tuvo que advertir a su personal sobre el creciente 'gasto en tokens' y les instó a reducir el uso de IA para tareas básicas. Estos ejemplos ilustran cómo la falta de un control y una estrategia claros puede llevar a un derroche considerable de recursos.
El problema de fondo es una desconexión entre la actividad y el valor real generado. Datos recopilados de 22,000 desarrolladores revelaron que, en entornos de alta adopción de IA, los errores en el código aumentaron un 54% y la rotación de código (reescritura o eliminación) se disparó un 861%. Esto significa que gran parte del código generado por IA terminaba siendo descartado o corregido manualmente, lo que se traduce en un desperdicio significativo de tokens y tiempo. Como señala Patrick Brogan de Harness, la situación es comparable a los problemas de costos que se vivieron con el 'boom de la nube' hace una década, con un 72% de las organizaciones experimentando picos de costos inesperados en el último año. A pesar de esto, más de la mitad (57%) de los ingenieros seguían siendo alentados a practicar el tokenmaxxing, evidenciando la necesidad de un cambio cultural profundo.
Qué cambia para los profesionales tech: Del tokenmaxxing al valuemaxxing
El 'verano de reacción' contra el tokenmaxxing marca un punto de inflexión. La industria está pivotando desde una mentalidad de consumo indiscriminado hacia el 'valuemaxxing' o 'tokenminning', donde el enfoque principal es la eficiencia y el valor real obtenido de cada token. Esto implica un cambio fundamental en la forma en que los profesionales tech abordan la IA.
Ahora, los ingenieros y desarrolladores deben ser más conscientes de los costos asociados a sus interacciones con los modelos de IA. Esto se traduce en la necesidad de optimizar los prompts, estructurar las consultas de manera más eficiente y, crucialmente, seleccionar el modelo de IA adecuado para cada tarea. La tendencia hacia el 'enrutamiento inteligente de modelos' es clave: las consultas más sencillas y de menor complejidad se dirigen a sistemas de IA más baratos y eficientes, mientras que las tareas más complejas y de misión crítica se reservan para los modelos más potentes, pero también más costosos. Vincent Gusdorf de Moody's Ratings resume esta situación advirtiendo que 'es muy fácil crear algo que no necesitas con IA', subrayando la importancia de la intencionalidad en el uso.
Para los profesionales tech, esto significa que el dominio de las herramientas de IA no solo implica saber cómo usarlas, sino también cuándo y con qué grado de eficiencia. Se espera que los desarrolladores adquieran una comprensión más profunda de la economía de la IA, incluyendo el costo por token de diferentes proveedores y modelos, así como las implicaciones de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos a través de estos sistemas. Satya Nadella, CEO de Microsoft, ha advertido que el uso excesivo de tokens puede volverse adictivo y que las empresas, en última instancia, pagan doblemente por la IA: por el consumo de tokens y por el costo de alimentar sus datos propietarios a los proveedores. Sam Altman, CEO de OpenAI, también ha manifestado interés en cómo evolucionarían las startups que inicialmente se centraron en el tokenmaxxing. Gartner, por su parte, predice que los costos de codificación con IA superarán el salario promedio de un desarrollador para 2028 si no se implementan estrategias de optimización.
Qué viene después: Eficiencia y regulación en el horizonte de la IA
El futuro de la IA empresarial estará marcado por una mayor atención a la eficiencia y la gestión de costos. La optimización del uso de tokens y la implementación de una mentalidad de 'finops' (operaciones financieras) para la IA serán cruciales. Esto incluye el monitoreo constante del gasto, la asignación de presupuestos específicos para el uso de IA y la formación del personal en prácticas de consumo responsable y de valor.
Para Latinoamérica, estas lecciones son particularmente relevantes. La región está experimentando una aceleración significativa en la inversión y adopción de la IA. Se estima que la adopción de esta tecnología podría aumentar la productividad en la región entre un 1.9% y un 2.3% anual, generando entre 1.1 y 1.7 billones de dólares en valor económico adicional cada año. El mercado de IA en América Latina ya está valorado en 12.7 billones de dólares y crece a un impresionante 28.1% anual. Países como México destacan, con un 83% de sus empresas reportando un retorno de inversión positivo o un punto de equilibrio en sus proyectos de IA.
Sin embargo, el costo sigue siendo una barrera importante para la adopción en la región, citado por el 50% de los profesionales. En este contexto, la IA de código abierto, que puede costar entre cinco y siete veces menos que las alternativas propietarias, emerge como una solución estratégica para las empresas latinoamericanas que buscan innovar sin incurrir en los gastos desmedidos del tokenmaxxing. Aunque el 97% de las organizaciones latinoamericanas planean aumentar sus presupuestos de IA en los próximos 12 meses, esperando un retorno de 3 dólares por cada dólar invertido, la gestión inteligente de tokens será fundamental para materializar este potencial.
A nivel regulatorio, América Latina se inclina mayoritariamente hacia un modelo similar al de la Unión Europea, enfocándose en marcos horizontales basados en riesgos y en la protección de derechos fundamentales. Países como Perú, con su ley de 2023 actualizada en 2025, están a la vanguardia, clasificando el uso de IA en contratación o despido laboral como de alto riesgo y exigiendo supervisión humana y transparencia algorítmica. México, Colombia, Chile y Brasil también están desarrollando activamente sus propios marcos legales. Si bien el panorama regulatorio aún está fragmentado, la búsqueda de coordinación regional y estándares compartidos es un objetivo claro. Esto implica que las empresas de la región no solo deberán optimizar sus costos de IA, sino también asegurar que su uso cumpla con un conjunto creciente de normativas, preparando el camino para un futuro de IA más eficiente, ético y sostenible.
