Por Canuto  

Amazon pidió a sus equipos de ingeniería que no confundan el volumen de tokens ni el código generado con productividad. Un memorando interno propone evaluar la IA por resultados sostenidos y advierte que usar estas herramientas cuando no aportan valor también puede ser una decisión válida.
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  • Amazon calificó de profundamente defectuosas las métricas basadas únicamente en tokens, adopción de herramientas o cambios de código.
  • La compañía cerró en mayo una clasificación interna después de detectar que algunos empleados buscaban subir posiciones mediante tokenmaxxing.
  • Marc Brooker, de AWS, señaló que Amazon observa lanzamientos y cambios exitosos en producción para evaluar el retorno de sus inversiones en IA.

 

Amazon pidió a sus ingenieros de software que no midan la adopción de inteligencia artificial únicamente por la cantidad de tokens que consumen o el código que generan. Un memorando interno sostiene que esas cifras pueden ofrecer una imagen engañosa del trabajo y empujar a los equipos a gastar recursos en tareas que no producen beneficios relevantes para clientes o para el negocio.

El documento circuló entre empleados en septiembre y la empresa lo publicó el martes en su sitio web, según CNBC. Sus pautas aparecen mientras Amazon integra herramientas de IA en sus operaciones y las compañías tecnológicas buscan determinar si el gasto creciente en estos sistemas se traduce en mejoras concretas de productividad.

Amazon cuestiona las métricas de volumen

El memorando plantea que la ingeniería de software atraviesa una etapa inicial de transformación y que aún no existe una fórmula definitiva para trabajar con inteligencia artificial. Amazon afirma que la IA ocupará un lugar central en la práctica de ingeniería, pero reconoce que las mejores prácticas continúan evolucionando y que las organizaciones todavía deben aprender qué usos funcionan.

En ese contexto, la compañía calificó como “profundamente defectuosas” varias métricas que pueden parecer sencillas de cuantificar: el uso de tokens, la tasa de adopción de herramientas de IA y los cambios o revisiones de código. La empresa advirtió que estas medidas, tomadas como indicadores principales, pueden elevar costos y sumar complejidad sin demostrar que el trabajo haya mejorado.

Los tokens son unidades de datos que los modelos de IA procesan o generan, por lo que su consumo puede servir para observar actividad y también incidir en los costos de uso. Sin embargo, una cifra alta no revela por sí sola si el sistema resolvió un problema importante, si el resultado fue útil o si el trabajo requirió correcciones adicionales.

Amazon tampoco pidió ignorar por completo esos datos, sino evaluarlos “con cuidado y criterio” junto con otras señales. La empresa sostuvo que prefiere medir los resultados de largo plazo, un enfoque que desplaza la atención desde la cantidad de interacciones con una herramienta hacia el efecto que esas interacciones tienen en el producto y en el trabajo del equipo.

El costo de convertir el uso de IA en una competencia

El término tokenmaxxing describe el intento de usar herramientas de IA tanto como sea posible, aunque el volumen de actividad no esté relacionado con la calidad del resultado. La práctica puede aparecer cuando los empleados sienten que deben demostrar adopción mediante cifras visibles, incluso si la herramienta no aporta una ventaja clara a la tarea que tienen delante.

Amazon cerró en mayo una clasificación interna después de descubrir que algunos trabajadores utilizaban el tokenmaxxing para escalar posiciones. El caso muestra el riesgo de vincular una tabla de posiciones con indicadores de actividad: una métrica concebida para comparar avances puede incentivar conductas destinadas a mejorar la puntuación, en lugar de resolver los problemas que justifican el uso de IA.

Un portavoz de Amazon dijo que la empresa no ha establecido límites para el consumo de tokens de sus empleados. Aun así, la compañía advirtió en el memorando que las métricas mal interpretadas pueden contribuir a mayores facturas de IA, un asunto que otras empresas también enfrentan mientras evalúan cómo controlar el gasto sin renunciar a experimentar con estas tecnologías.

Entre las respuestas que adoptan algunas compañías están fijar límites de uso de tokens o recurrir a modelos de código abierto, que pueden resultar menos costosos para determinadas tareas. CNBC describió estas decisiones como parte de un debate más amplio sobre costos y productividad, aunque las directrices de Amazon no anuncian una cuota obligatoria ni ordenan una migración a otro tipo de modelo.

Productividad medida por resultados

Marc Brooker, vicepresidente e ingeniero distinguido de Amazon Web Services, explicó a CNBC que Amazon busca indicadores como la “velocidad de funcionalidades” para observar cómo la IA puede mejorar la productividad de los ingenieros. La métrica considera, entre otros elementos, cuántos lanzamientos realiza la compañía y cuántos cambios exitosos llegan a producción.

Brooker describió el razonamiento de la empresa como una evaluación del retorno de la inversión. Si existe un problema importante para los clientes o para el negocio, Amazon puede destinar herramientas, tiempo, tokens y esfuerzo humano a resolverlo; el criterio central, según su explicación, consiste en que esos recursos se concentren en asuntos que realmente importan.

El ejecutivo también reconoció que no siempre resulta sencillo determinar de antemano qué iniciativas merecen inversión y que la experimentación sigue teniendo un papel. Esa salvedad evita presentar la medición por resultados como una respuesta automática: los equipos deben probar herramientas, revisar lo que producen y distinguir entre un experimento útil y una actividad que consume recursos sin atender una necesidad relevante.

La distinción importa porque el uso de IA no garantiza por sí mismo una mejora. Si un equipo genera más código, pero ese trabajo no se convierte en cambios valiosos o lanzamientos exitosos, la cantidad de actividad no demuestra que la inversión haya rendido; en cambio, observar entregas y resultados permite conectar el gasto con objetivos de ingeniería.

Usar IA también implica saber cuándo no usarla

Las pautas de Amazon incluyen una advertencia contra la aplicación de inteligencia artificial en tareas que no se benefician de las herramientas disponibles. El memorando afirma que descubrir que una actividad no mejora con IA constituye un hallazgo, no un fracaso, y presenta esa conclusión como una muestra del criterio que la empresa espera de sus ingenieros.

Esta postura añade una dimensión cualitativa a la evaluación: los trabajadores no solo deben aprender a incorporar herramientas, sino también explicar sus límites en el trabajo cotidiano. Un uso responsable, bajo el enfoque del documento, no consiste en recurrir a la IA en cada oportunidad, sino en identificar dónde ayuda y dónde añade pasos sin mejorar el resultado.

El mensaje convive con la visión de Andy Jassy, CEO de Amazon, quien ha dicho que la IA cambiará el alcance y la velocidad del trabajo diario. También ha anticipado que la automatización podría reducir la fuerza laboral corporativa de la compañía en los próximos años, aunque señaló que la tecnología creará otros empleos; el memorando, por su parte, se concentra en cómo orientar el trabajo de ingeniería.

Amazon presenta sus pautas como una respuesta a un campo todavía cambiante, no como un manual definitivo para todos los equipos. Su criterio más claro es evitar que el consumo de tokens, la adopción de herramientas o la generación de código se conviertan en objetivos por sí mismos, y buscar en cambio señales de que la IA contribuye a resolver problemas y producir resultados duraderos.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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