Por Canuto  

Meta enfrenta un nuevo debate sobre el verdadero valor de la IA dentro de las empresas, luego de que surgiera un ranking interno donde miles de empleados compiten por consumir la mayor cantidad posible de tokens, una métrica que algunos ejecutivos presentan como sinónimo de productividad, aunque críticos la ven como un incentivo al despilfarro.

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  • Una clasificación interna llamada Claudeonomics rastrea el uso de tokens de IA de 85.000 empleados de Meta.
  • En 30 días, el consumo total superó los 60 billones de tokens; el mayor usuario promedió 281.000 millones.
  • La práctica reaviva dudas sobre si gastar más en IA realmente mejora la productividad o solo infla métricas de uso.

 

Meta se encuentra en el centro de una discusión sobre cómo medir el impacto real de la inteligencia artificial dentro de una gran corporación. El motivo es la aparición de una tabla de clasificación interna donde los empleados compiten por consumir la mayor cantidad posible de tokens de IA, en una dinámica que mezcla adopción tecnológica, incentivos culturales y señales de estatus dentro de la empresa.

La clasificación, bautizada como Claudeonomics, fue creada por un empleado en la intranet corporativa y sigue el consumo de más de 85.000 trabajadores. De acuerdo con la información divulgada por The Information y replicada por otros medios, en los últimos 30 días el uso conjunto superó los 60 billones de tokens.

El caso resulta llamativo porque los tokens se han convertido en una especie de unidad de medición del entusiasmo corporativo por la IA. En términos simples, los tokens son fragmentos de texto que los modelos procesan como entrada y salida, por lo que un mayor consumo suele reflejar un uso más intensivo de asistentes, agentes y modelos generativos.

Sin embargo, una cosa es medir actividad y otra muy distinta es medir resultados. Esa diferencia está en el corazón del debate que ahora rodea a Meta, donde algunos empleados han empezado a usar agentes de IA durante horas para inflar sus números, aun cuando ese comportamiento no necesariamente se traduce en trabajo útil.

Cómo funciona la competencia interna

La tabla interna permite a los empleados revisar su consumo personal, compararlo con el de otros colegas y aspirar a posiciones dentro de una lista de 250 “superusuarios”. La experiencia fue diseñada con una lógica de gamificación, con medallas de distintos niveles y títulos como “Token Legend”, “Model Connoisseur”, “Cache Wizard” y “Session Immortal”.

El nombre Claudeonomics hace referencia a Claude, el producto insignia de Anthropic. Según una copia de la clasificación citada en los reportes, el usuario ubicado en el primer lugar promedió un consumo de 281.000 millones de tokens, una cifra que por sí sola sugiere un uso extraordinariamente alto de herramientas de IA.

Dos empleados actuales dijeron que algunas personas dejaron corriendo agentes de IA durante horas en tareas de investigación para maximizar su consumo. Esa práctica permite escalar posiciones en la clasificación, pero al mismo tiempo puede implicar gasto innecesario de recursos computacionales.

Meta también dispone de un panel separado de uso de tokens orientado específicamente a ingenieros de software. Aun así, los empleados de otras áreas también pueden consultar su propio nivel de consumo, lo que extiende esta cultura más allá de los equipos puramente técnicos.

Según una fuente familiarizada con el tema, ni Mark Zuckerberg ni Andrew Bosworth han entrado en la lista de los 250 superusuarios. Un portavoz de Meta señaló que esta sigue siendo una prioridad para la compañía y que el foco está en aprovechar la IA para ayudar a los empleados a completar su trabajo diario.

Los números detrás del fenómeno

La magnitud del consumo ha generado especial atención. En 30 días, la cifra consolidada superó los 60 billones de tokens. Dependiendo del tipo de modelo y del precio negociado, ese volumen puede traducirse en costos muy elevados, aunque no está claro qué modelos exactos utiliza Meta en todos los casos ni cuánto paga realmente por ellos.

Una de las notas revisadas indica que, con base en los precios públicos de Anthropic para Claude Opus 4.6, el promedio combinado de entrada y salida ronda los USD $15 por cada millón de tokens. Bajo esa referencia, el consumo total podría equivaler a unos USD $900.000.000, aunque esa estimación depende del mix de modelos, descuentos empresariales y condiciones internas de contratación.

El punto relevante es que cada token cuesta dinero. Por eso, la carrera por “quemar tokens” no es una competencia inocua, sino una señal que puede impactar el presupuesto asignado a infraestructura, nube y herramientas de IA dentro de una empresa del tamaño de Meta.

Además de modelos de Anthropic, OpenAI y Google, los empleados de Meta también tendrían acceso a herramientas internas. Entre ellas figuran la versión de Meta de OpenClaw, conocida dentro de la compañía como MyClaw, y Manus, una herramienta que la empresa adquirió recientemente.

Por qué Silicon Valley mira el consumo de tokens

La lógica detrás de esta tendencia no nació únicamente en Meta. En Silicon Valley ha ganado fuerza una cultura conocida informalmente como tokenmaxxing, que consiste en usar el consumo de tokens como referencia para identificar a los empleados más integrados en flujos de trabajo basados en IA.

En esa visión, gastar más en tokens puede verse como una señal de adopción agresiva y de mayor apalancamiento del talento humano con herramientas generativas. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, dijo el mes pasado que estaría “profundamente alarmado” si un ingeniero que gana USD $500.000 al año no estuviera consumiendo al menos USD $250.000 en tokens.

Por su parte, Andrew Bosworth, CTO de Meta, afirmó en febrero durante una conferencia tecnológica, según recogió Forbes, que un ingeniero destacado que gasta en tokens una suma equivalente a su salario puede multiplicar su producción por 10. Bosworth resumió esa idea con una frase contundente: “Es una apuesta obvia; sigan haciéndolo, sin límite superior”.

El ex científico principal de IA de Tesla y OpenAI, Andrej Karpathy, ahora al frente de una startup de educación en IA, también reforzó ese enfoque en un podcast, donde sostuvo que la clave está en los tokens y preguntó cuál es el “rendimiento” que una persona puede movilizar.

Para los gigantes tecnológicos, estas señales sirven además para mostrar adopción acelerada. Incluso Google recurrió en el pasado a reportar consumo de tokens en su negocio de nube durante llamadas trimestrales, presentándolo como evidencia del crecimiento en el uso de IA.

La crítica central: consumir más no es producir más

El problema es que el consumo de tokens representa una métrica de entrada, no una métrica de salida. Es decir, muestra cuánto se usa una herramienta, pero no demuestra por sí mismo si ese uso genera mejores productos, más ingresos, menos errores o procesos más rápidos.

Joe Weisenthal, personalidad mediática de Bloomberg, cuestionó abiertamente este criterio en la red X. Su pregunta fue directa: cuál es exactamente el sentido de medir la productividad por el consumo total de tokens.

Weisenthal incluso comparó la situación con la idea de “hornos de acero en el patio trasero”, una alusión a campañas donde se persiguieron metas numéricas sin atender la calidad real del resultado. La crítica apunta a que, si el indicador se convierte en objetivo, los empleados pueden optimizar la cifra y no el valor que generan.

La analogía más clara es la de juzgar a un camionero por cuánta gasolina quema. Ese dato puede indicar que el motor está encendido y que el vehículo se mueve, pero no confirma si la carga fue entregada ni si la ruta fue eficiente.

Noah Brier, analista tecnológico, ofreció una lectura diferente al decir que no cree que esto tenga mucho sentido. Aunque añadió que cuando se intenta dirigir una organización masiva como Meta, a veces se sobrerreacciona deliberadamente para modificar hábitos internos a escala.

Aun así, persiste la duda de fondo. La gran pregunta no es si la IA se está usando mucho, sino si ese gasto masivo está produciendo retornos concretos para el negocio. Hasta ahora, los reportes citados no presentan cifras sólidas que demuestren una relación directa entre consumo elevado de tokens y mejoras medibles en desempeño empresarial.

Lo que este episodio revela sobre la economía de la IA

Más allá de la anécdota corporativa, el caso de Meta expone una tensión más amplia en la economía de la IA. Las empresas tecnológicas están invirtiendo sumas gigantescas en modelos, infraestructura y capacidad computacional, por lo que necesitan demostrar que esa expansión genera resultados tangibles y no solo métricas vistosas de uso.

En ese sentido, el caso funciona como una radiografía de una etapa temprana del mercado. Muchas compañías están todavía buscando la mejor manera de conectar herramientas generativas con productividad real, reducción de costos o nuevas líneas de ingresos.

Para proveedores de nube, chips e infraestructura, la noticia también envía una señal relevante. Si grandes corporaciones están dispuestas a absorber consumos de esta magnitud, la demanda empresarial de cómputo para IA podría crecer a un ritmo incluso mayor al previsto por el mercado.

Pero también queda claro que el entusiasmo por la adopción no bastará por sí solo. A largo plazo, medir uso en lugar de ganancias reales o eficiencia demostrable difícilmente será suficiente para justificar inversiones multimillonarias. En Meta, la carrera por los tokens ya abrió esa conversación de forma pública.

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

 


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