Por Canuto  

El jefe de Instagram, Adam Mosseri, anticipa que Meta podría limitar el gasto de tokens de IA por ingeniero si el costo de uso llega a acercarse al salario de cada empleado.

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  • Meta todavía no impone límites de tokens a sus empleados, pero analiza esa posibilidad para los próximos uno o dos años.
  • El aumento del consumo llevó a la empresa a cerrar una clasificación interna de gasto y elevó sus costos de IA durante 2026.
  • Uber y Microsoft también ajustaron sus estrategias después de enfrentar presupuestos agotados o costos crecientes en herramientas de programación con IA.

 

Meta podría comenzar a controlar el consumo de tokens de inteligencia artificial de sus empleados si los costos continúan aumentando. Adam Mosseri, jefe de Instagram, afirmó que la empresa podría establecer límites individuales en un horizonte de uno o dos años.

Los tokens representan las unidades de texto que los modelos de IA procesan durante una interacción. Su consumo determina buena parte del costo asociado con indicaciones, respuestas, generación de código y otras tareas automatizadas.

La advertencia refleja un cambio en la forma en que las grandes empresas tecnológicas observan la experimentación con IA. La prioridad ya no consiste únicamente en facilitar el acceso, sino también en medir cuánto valor produce cada uso.

Mosseri explicó su posición durante una entrevista en el pódcast de Lenny. Según TechCrunch, el ejecutivo comparó el gasto en tokens con recursos corporativos tradicionales, como la capacidad informática, el almacenamiento, los gastos operativos y la nómina.

La discusión llega mientras Meta enfrenta un fuerte aumento en el uso de herramientas de IA. La compañía cerró una clasificación interna sobre el gasto de tokens después de que la expansión de estos costos la encaminara a gastar miles de millones de dólares durante 2026.

Meta analiza límites individuales para el consumo de IA

Mosseri dijo que puede imaginar un escenario en el que el consumo de tokens de un ingeniero competente alcance un nivel equivalente a su salario o a su costo de empleo. En ese contexto, consideró probable que la empresa necesite establecer algunos límites.

La declaración no anuncia una política inmediata. El ejecutivo aclaró que Meta no aplica actualmente límites de tokens para ninguno de sus empleados.

La posible medida buscaría ordenar el acceso sin eliminar la experimentación. Un presupuesto individual permitiría que cada ingeniero utilice herramientas de IA, aunque dentro de un marco relacionado con la utilidad que genere para la empresa.

Mosseri indicó que el límite debería guardar relación con la confianza de Meta en la capacidad de cada empleado para utilizar el presupuesto de forma positiva para el retorno de inversión. Esa lógica distinguiría entre usos productivos y actividades con poco impacto.

El planteamiento también introduce una nueva variable en la gestión de los equipos técnicos. Además de evaluar salarios, objetivos y recursos informáticos, las compañías tendrían que observar cuánto procesamiento de IA consume cada trabajador.

La comparación con la nómina resulta relevante porque muestra la dimensión financiera que puede alcanzar la automatización. Si el consumo de tokens se acerca al costo laboral de un empleado, la IA dejaría de ser una herramienta marginal y pasaría a competir con partidas centrales del presupuesto.

Los tokens entran en la gestión de recursos corporativos

El jefe de Instagram describió los tokens como un recurso limitado, igual que las GPU, las CPU, la memoria RAM y el almacenamiento. En su opinión, la dirección de una empresa debe decidir cómo distribuye cada recurso entre sus equipos.

La misma lógica se aplica a los gastos operativos y a los presupuestos de etiquetado de datos. Meta debe decidir cuánto asigna a cada área, qué proyectos reciben prioridad y qué actividades tienen una justificación económica suficiente.

Este enfoque podría impulsar sistemas internos de seguimiento más detallados. Las empresas tendrían que relacionar el uso de tokens con métricas como líneas de código generadas, velocidad de desarrollo, calidad del producto o ahorro de tiempo.

Sin embargo, medir el valor de una interacción con IA no siempre resulta sencillo. Una consulta extensa puede ayudar a resolver un problema complejo, mientras que una conversación aparentemente costosa podría evitar semanas de trabajo posterior.

Por esa razón, un límite rígido podría generar tensiones entre control financiero y creatividad técnica. Los ingenieros podrían reducir consultas útiles para no superar su presupuesto, incluso cuando la herramienta aporte valor al proyecto.

La alternativa consistiría en combinar límites flexibles con mecanismos de autorización. Un equipo podría solicitar recursos adicionales cuando demuestre que un consumo elevado tiene relación con una iniciativa estratégica.

El aumento de costos cambia la estrategia de las empresas

Meta no es la única compañía que reconsidera su relación con las herramientas de IA. Uber enfrentó una situación similar después de agotar en abril su presupuesto de codificación con IA previsto para todo 2026.

El caso de Uber muestra que el crecimiento del uso puede superar rápidamente las previsiones internas. Las herramientas que parecen económicas durante una prueba limitada pueden generar costos considerables cuando miles de empleados las utilizan de forma constante.

Microsoft también modificó su estrategia después del aumento de los costos de tokens. La empresa canceló las licencias de Claude Code y concentró a sus ingenieros en su propia herramienta, Copilot CLI.

Esta decisión muestra que el precio puede influir en la selección de modelos y plataformas. Incluso una empresa que desarrolla productos de IA debe evaluar si el beneficio de una herramienta externa justifica el gasto acumulado.

Las compañías podrían comenzar a negociar contratos más específicos con los proveedores. También podrían limitar modelos costosos, priorizar sistemas más eficientes o centralizar el acceso mediante plataformas internas.

El fenómeno puede afectar a las empresas emergentes con mayor intensidad. Una startup suele contar con menos margen para absorber un aumento inesperado en el uso, especialmente si su producto depende de consultas frecuentes a modelos avanzados.

La guerra de precios podría aliviar la presión

Mosseri espera que el precio de los tokens disminuya con el tiempo. Su expectativa se basa en una posible guerra de precios entre los fabricantes de modelos de IA para atraer usuarios frente a sus competidores.

Una reducción de precios permitiría que los empleados realizaran más consultas sin elevar proporcionalmente el gasto corporativo. También podría retrasar la aplicación de límites individuales en compañías que todavía buscan impulsar la adopción.

La competencia, sin embargo, no garantiza que todos los costos bajen al mismo tiempo. El precio de cada token depende del modelo, la infraestructura, el tipo de tarea y la cantidad de procesamiento que requiere cada respuesta.

Además, una tarifa menor puede incentivar un mayor consumo. Si los empleados utilizan mucho más una herramienta porque cuesta menos, el gasto total de la empresa podría mantenerse elevado o incluso aumentar.

Las organizaciones necesitarán evaluar el costo completo de sus sistemas de IA. Esa revisión incluye las consultas, la infraestructura, la integración con aplicaciones, la supervisión y el almacenamiento de información.

Para los usuarios empresariales, la evolución del mercado podría determinar qué modelos se convierten en estándar. Los proveedores que ofrezcan precios competitivos y resultados confiables tendrán una ventaja en la disputa por el presupuesto tecnológico.

Meta busca eliminar usos con poco valor

Por ahora, Meta redujo parte de sus costos al cerrar lo que Mosseri describió como “cosas tontas” en su gestión del consumo. Entre ellas mencionó la clasificación interna de gasto de tokens.

El ejecutivo afirmó que construir un “incinerador de tokens” no es difícil, pero tampoco crea mucho valor. La expresión alude a actividades que consumen grandes cantidades de procesamiento sin producir beneficios equivalentes para la compañía.

La eliminación de esos usos muestra que el control no necesariamente empieza con restricciones para los empleados. También puede comenzar con la identificación de procesos internos que generan gasto sin una finalidad clara.

Una clasificación sobre quién consume más tokens puede incentivar una competencia poco útil. Los empleados podrían buscar posiciones destacadas en ese listado, aunque el volumen de uso no refleje productividad ni impacto empresarial.

Al retirar ese tipo de dinámica, Meta puede orientar la conversación hacia resultados concretos. El objetivo sería determinar qué proyectos mejoran con IA y cuáles solo incrementan el consumo de recursos.

La experiencia de Meta anticipa una etapa más disciplinada para la adopción empresarial de inteligencia artificial. El acceso ilimitado puede favorecer la exploración inicial, pero el crecimiento del gasto obliga a justificar cada vez más el uso de los modelos.

La eventual aplicación de presupuestos por ingeniero no significaría necesariamente un rechazo a la IA. Más bien, representaría un intento de integrar los tokens en la misma estructura de planificación que ya utilizan las empresas para controlar personal, infraestructura y gastos operativos.

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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