A principios de este mes, Ali Ghodsi, CEO de Databricks, dio una conferencia magistral a todo su departamento de ingeniería. Durante el discurso, destacó a un ingeniero que había gastado más de 7000 dólares en tokens de IA —una unidad básica de procesamiento de datos para que un modelo de IA genere texto— en un período de dos semanas en enero. La intención de Ghodsi no era reprender al empleado por el gasto excesivo, sino todo lo contrario.
“Todos en ingeniería le aplaudieron y celebraron lo que hizo”, le dijo Ghodsi a Forbes . “Estoy tratando de que todos usen esto”.
El ingeniero utilizó los tokens a través de Isaac, la herramienta de codificación interna de la empresa, que se nutre de varios modelos de IA, incluidos los de Anthropic y OpenAI, explica Ghodsi. Databricks, la empresa de infraestructura de datos valorada en 134.000 millones de dólares, no es la única que se esfuerza por lograr que sus ingenieros adopten la IA. En los últimos meses, con el auge de la codificación intuitiva y la mayor fiabilidad del código generado por IA, Silicon Valley ha impulsado a sus desarrolladores de software a apostar por ella por completo. ¿Cómo cuantificarlo? Midiendo la cantidad de dinero que los ingenieros invierten en tokens de IA (que suelen pagar las empresas). El objetivo es maximizar los presupuestos de IA para potenciar la productividad.
Los precios de los tokens varían. Para modelos más económicos y tareas básicas, suelen costar unos pocos centavos por millón de tokens. Para cálculos más complejos y modelos premium, los precios pueden dispararse hasta alcanzar entre 20 y más de 100 dólares por millón de tokens. Por ejemplo, con Claude Opus 4.6 de Anthropic, el último modelo estrella de la gigante de la IA, la compañía cobra 25 dólares por millón de tokens de «resultado» (el texto generado como respuesta a la solicitud del usuario).
Mientras que muchas empresas del país están recortando gastos y despidiendo empleados (incluso gigantes como Meta), abundan las empresas de IA y las startups que presumen de la cantidad de dinero que su personal gasta en tokens. En Alven, una startup con menos de 10 empleados que desarrolla herramientas de IA para el sector inmobiliario, la empresa afirma haber gastado 16.000 dólares en tokens en febrero. «El mes que viene, nuestro objetivo es gastar 60.000 dólares», escribió el cofundador Julio-Cezar Scerbina en LinkedIn la semana pasada. «Empiezo a creer que los ganadores en cualquier categoría serán los que más tokens gasten». En Writer, la startup de IA empresarial valorada en 1.900 millones de dólares, incluso los empleados que no son ingenieros están acumulando miles de millones de tokens usados, según escribió su responsable de alianzas la semana pasada. (El empleado que encabezó la clasificación de la empresa acumuló casi 5.900 millones de tokens).
“Si ese ingeniero de 500.000 dólares no consume al menos 250.000 dólares en tokens, me alarmaré profundamente.”
Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia
En Sendbird, una startup que ayuda a empresas como DoorDash y Redfin a chatear con los usuarios para brindar atención al cliente, la compañía también mantiene una clasificación de quién gasta más tokens. A partir de ahí, los principales usuarios reciben clasificaciones, desde «Principiante» hasta «Dios de la IA», este último definido como aquellos que usan al menos 100 millones de tokens al día, según el CEO John Kim. (Kim aún no ha llegado a ese nivel; su rango es «Creador de herramientas personalizadas», con un promedio diario de 30 millones de tokens, pero afirma que entre el 5 % y el 10 % de su equipo de ingeniería se encuentra en el nivel de «Dios de la IA»).
La empresa también ha creado un portal para repartir premios por el uso de tokens por parte de los empleados, como tarjetas de regalo para café o artículos promocionales de la empresa. La startup planea añadir beneficios mayores en el futuro, como días de vacaciones adicionales. El objetivo es maximizar la productividad configurando agentes de IA autónomos para que sigan trabajando mientras sus ingenieros duermen (o están ausentes), explica Kim. Alrededor del 70 % de los tokens se gastan con Claude Code de Anthropic, mientras que el resto se gasta con Codex de OpenAI.
El impulso al uso de tokens es aún más pronunciado en las grandes empresas, donde sus miles de millones de dólares en ingresos pueden sustentar un gasto desmesurado. En Nvidia, valorada en 4 billones de dólares, el CEO Jensen Huang afirma que los ingenieros mejor pagados deberían maximizar su gasto en tokens. «A ese ingeniero que gana 500.000 dólares, al final del año, le preguntaré: «¿Cuánto gastaste en tokens?». Si me dice «5.000 dólares», me enfadaré muchísimo», declaró en el podcast All-In a principios de este mes. «Si ese ingeniero no ha gastado al menos 250.000 dólares en tokens, me alarmaré profundamente».
En una cumbre tecnológica celebrada el mes pasado en San Francisco, organizada por la NFL antes del Super Bowl, Andrew Bosworth, director de tecnología de Meta, conocido popularmente como Boz, también defendió la idea de apostar fuerte. Afirmó que su mejor ingeniero gasta el equivalente a su salario en tokens, pero es entre cinco y diez veces más productivo. «Es como dinero fácil», dijo Bosworth. «Sigan así. No hay límites». En Google, según se informa , en algunos casos se tendrá en cuenta la adopción de herramientas de IA por parte de los empleados en sus evaluaciones de desempeño.
El auge en el uso de tokens ha impulsado el crecimiento de los servicios de codificación Vibe. Los ingresos anuales de Claude Code, considerado líder en el sector, se han disparado hasta los 2.500 millones de dólares. Codex, de OpenAI, cuenta con 1,6 millones de usuarios activos semanales. Cursor, un referente en el sector, vio crecer sus ingresos anuales a más de 2.000 millones de dólares en los últimos tres meses, según una fuente cercana a las finanzas de la compañía, que se encuentra en plena lucha para contrarrestar amenazas como Anthropic. Empresas más pequeñas como Cognition, Replit y Lovable también han experimentado un aumento vertiginoso en su valoración.
Existe, por supuesto, el peligro de gastar ciegamente todo lo posible en tokens. En Sendbird, ocho de los diez principales usuarios que gastan tokens en un momento dado suelen ser sumamente productivos, afirma el CEO Kim, mientras que el resto puede ser más experimental. Eso no importa, dice, porque las ganancias a la larga compensarán los errores. Es similar al entorno de los años 90 o principios de los 2000, cuando a los ingenieros de software se les juzgaba por la cantidad de líneas de código que escribían. «Ya hemos visto esta película antes», dice Kim. El verdadero indicador de productividad es cuánto de ese código generado por IA llega a producción, afirma, y añade que el gasto en tokens no es en sí mismo una medida de rendimiento.
En cambio, “es más bien una forma de iniciar una conversación”, afirma.
Este artículo ha sido traducido de Forbes.com
