Tokenmaxxing: La moda de la IA que disparó costos y cómo la industria ahora busca la eficiencia

Empresas globales se enfrentaron a un aumento del 320% en sus facturas de IA, revelando una desconexión entre el uso y el valor real de los tokens, impulsando un cambio hacia la optimización.

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.