La fiebre del token y el espejismo de la productividad

Hay épocas en las que la tecnología se compra como antes se compraban las promesas: con ansiedad, con prisa y con la vaga intuición de que quedarse fuera saldrá más caro que entrar sin saber muy bien para qué. Estamos en una de esas épocas. La inteligencia artificial ha dejado de ser solo una herramienta para convertirse en una señal de estatus corporativo, en un indicador de modernidad y, cada vez más, en una métrica de supuesto rendimiento. Y ahí empieza el problema.

En Silicon Valley ya circula una idea que, observada con calma, resulta profundamente reveladora: además de salario, bonus y equity, algunas nuevas contrataciones empiezan a recibir capacidad de uso de IA, es decir, tokens. No solo como herramienta de trabajo, sino como parte del paquete de valor ofrecido al profesional. La escena es casi perfecta como síntoma de época. Antes se competía con oficina, acciones o flexibilidad. Ahora también con potencia de cómputo.

La pregunta no es si esto ocurrirá de forma más visible en las ofertas laborales. La pregunta importante es qué nos dice este movimiento sobre la forma en que empezamos a entender el trabajo técnico. Porque cuando el acceso a tokens se convierte en incentivo, y el consumo de tokens empieza a leerse como señal de productividad, el riesgo ya no es tecnológico: es conceptual.

Consumir más no equivale a producir más. Parece una obviedad, pero es precisamente el tipo de obviedad que suele desaparecer cuando una industria entra en estado de euforia. Si un desarrollador utiliza una gran cantidad de tokens de IA, lo único que sabemos con certeza es que ha utilizado una gran cantidad de tokens de IA. Nada más. No sabemos si ha resuelto mejor un problema, si ha reducido deuda técnica, si ha construido software útil o si simplemente ha desplazado a una máquina una secuencia caótica de pruebas, consultas, iteraciones irrelevantes y ocurrencias sin dirección.

Confundir consumo con resultado es uno de los errores más antiguos de la gestión. Ha ocurrido con las horas presenciales, con las líneas de código y con cualquier métrica que, por ser fácil de medir, termina pareciendo importante. Ahora el turno es de los tokens.

Y, sin embargo, el contexto invita a esa confusión. La inversión en inteligencia artificial está siendo una de las más grandes de la historia de la informática. Se construyen infraestructuras, se amplía capacidad de cómputo, se cierran acuerdos energéticos, se reorganizan cadenas de suministro y se tensiona el mercado entero para alimentar una expectativa de uso masivo. Todo parece preparado para un único desenlace: que el consumo crezca sin descanso.

Pero toda gran apuesta industrial necesita una demanda acorde. Y cuando esa demanda no llega al ritmo esperado, aparece la tentación de fabricarla culturalmente.

Por eso no sorprende que las grandes compañías del sector hayan convertido el uso de la IA en objeto de promoción constante. Influencers, campañas, demostraciones espectaculares, contenido patrocinado, tutoriales simplificados y una avalancha de mensajes diseñados para empujar a millones de personas a incorporar la IA a su vida cotidiana, aunque a veces el caso de uso sea poco más que una frivolidad simpática. El objetivo ya no es solo mostrar capacidad tecnológica, es normalizar el consumo. Hacerlo deseable. Hacerlo inevitable.

Y el dato acompaña esa tendencia: las plataformas de IA generativa gastaron más de 1.000 millones de dólares en anuncios digitales en Estados Unidos durante 2025, con un crecimiento del 125% respecto al año anterior. La cifra es importante no solo por su tamaño, sino por lo que anticipa. Cuando una industria necesita semejante presión comercial, no está únicamente educando al mercado. También está empujándolo.

Ahora bien, sería absurdo concluir de aquí que la IA no aporta productividad. Claro que puede aportarla. Bien utilizada, elimina tareas manuales, reduce fricción, acelera análisis, ayuda a explorar alternativas y libera tiempo para pensar mejor. Ese es su valor real: no sustituir criterio por potencia, sino quitar del medio trabajo repetitivo para que el talento humano se concentre en lo que de verdad importa.

El problema aparece cuando esa relación se pervierte y empezamos a premiar el uso por el uso. Cuando surge incluso una versión caricaturesca del fenómeno, como el tokenmaxxing: la maximización deliberada del consumo de tokens como demostración de actividad, sofisticación o rendimiento. Es difícil imaginar una metáfora mejor de nuestro tiempo: gastar más recursos para aparentar más valor, aunque el resultado no cambie sustancialmente.

Ahí conviene recordar una idea tan simple como incómoda: la potencia sin control sigue sin servir de nada. Y, en este caso, podríamos añadir algo más: la potencia sin conversión en producto útil tampoco.

Porque al final la productividad del desarrollo no debería medirse por lo que entra en la máquina, sino por lo que sale de ella con sentido de negocio. Si esa capacidad de IA se transforma en software pedido, necesario y alineado con objetivos reales, entonces estamos ante una mejora. Si no, estamos ante consumo decorado de innovación.

La unidad de medida correcta no es el token. Es el producto software.

Lo que importa es cuánto software útil, funcional y valioso se genera. Y a partir de ahí sí emerge una métrica verdaderamente interesante: cuántos tokens han sido necesarios por unidad de producto software entregado. Ahí empezamos a hablar de eficiencia de verdad. Porque dos desarrolladores pueden producir el mismo resultado, pero si uno requiere mucho menos consumo de IA para lograrlo, entonces no solo es productivo: es más óptimo, más sostenible y probablemente más consciente de la herramienta que utiliza.

Ese es el cambio de enfoque que necesitamos. Dejar de admirar el gasto y empezar a evaluar la conversión. Dejar de medir combustible y empezar a medir movimiento. Dejar de confundir actividad con impacto.

La IA puede multiplicar la capacidad de los equipos. Pero no convierte automáticamente el despilfarro en progreso. Para eso sigue haciendo falta criterio, dirección y una manera seria de observar el resultado.

El producto software, al final, sigue siendo el rey. Y todo lo demás, tokens incluidos, solo tiene valor si logra ponerse a su servicio.