La cultura del token: et mesuraran pel consum d’IA?

Imagina que mañana tu empresa empieza a medir a la gente, no por lo que entrega, no por lo que resuelve, no por los clientes que atiende, no por los procesos que mejora, sino por una medida mucho más nueva que quizá ni conoce esto de avía. Quanto tokens con sues. Un token es simplificando mucho una fracción de una palabra. Es la unidad con la que los modelos de inteligente artificial, lén, piensan, escriben y procesan información. Si consume más tokens, normalmente está utilizando más inteligencia. Y dicha así suena absurdo, pero no lo es tanto. Es como si una panadería evaluase sus panaderos no por cuántos panes hacen, ni por la calidad del pan, ni por cuántos clientes vuelven, sino por cuántos kilos de harina gastan al mes. Si gastas pocarina sos pechoso, igual no estás trabajando. Si gastas mucha harina impresionante debe ser un paradero de la hostia. ¿Cuál quiere que haya apisado una cocina en tiende el problema? La harina importa, sin harina no hay pa, pero la harina no es el resultado. puedes gastar mucha harina y hacer panes increíbles o puedes tirar la al suelo y llamarlo productividad. Pues esa es la conversación que empiezan a hacer alrededor de la inteligencia artificial. Hasta ahora la pregunta era bastante simple. Estas utilizando IA o no las tasas utilizando. Pero la siguiente fase va a ser mucho más incómoda. Cuanta IA está asusando. Y después vendrá la pregunta buena, la que casi nadie está preparado para contestar bien, que estás conseguiendo con la inteligencia artificial.

que utilitas. Durante estos años hemos tratado la inteligen del TVC, como una especie de magia a metida dentro de una suscripción. Pagabascha LGBT, Claude, Gemini, Copilot, la herramienta que fuese. Y parecía que a partir de ahí pensar era casi graves. Pero la inteligen del TVC no funciona así. Cada pront cada respuesta, cada documento que sube, cada contexto, largo, cada gente que le archivos durante 20 minutos, cada revisión de código, cada búsqueda, cada iteración, todo eso. se mida en Toques y el Toqueen está dejando de ser solo una unidad técnica se está convirtiendo en una unidad económica y cuando algo se convierte en unidad económica tarde o temprano se convierte en cultura, en presupuesto, en límite, en status. En Capy, primero lo miren los proveedores porque tienen que cobrarte, luego lo miren las empresas porque tienen que controlar presupuestos. Después lo miren los manos, es porque quieren saber quién está utilizando las herramientas. Y finalmente, lo empiezan a medir los empleados entre ellos. ¿Cuánto gastas? ¿Cuántos queridos tendados te mes? ¿Cuántos sea comido a tu agente? Y sin darnos cuenta pasamos de hablar de inteligencia artificial a hablar de consumo de inteligencia artificial que no es lo mismo. ¡Ojo!

Antes de criticarlo hay que entender porque está pasando, me díglo que no es una locura completa, como señal de adopción tiene sentido. Si una persona no consumen nada de inteligencia de artificialidad en todo el mes, probablemente no está utilizando agentes, no está diseñando procesos y no está explorando demasiado. Si un equipo entero tiene acceso a modelos potentes y apenas consume, quizá hay un problema de formación, de cultura o de miedar a inteligente artificial. Y aquí empieza el problema. Consumir muchos tokens puedes significar que estás utilizando inteligentos artificiales de forma avanzada, pero también puedes significar que estás haciendo teatro. puedes significar que deja sajentes corriendo para subir en un ranking. Puedes significar que pides 20 versiones inútiles de lo mismo. Puedes significar que metes documentos enormes sin ningún tipo de criterio. Puedes significar que haza aprendido a enfrar el contador, no a producir más valor. Y esto no es fantasía, ya está pasando. En meta un empleado creó un dashboard interno llevado Cloud Dynamics, que arranqueaba el consumo de tokens de más de 85.000 empleados de la compañía.

En 30 días meta habría consumido 60 millones de tokens. El usuario número uno promediaba 280.000 millones de tokens y el ranking da batítulos tipo token legend, model con a sur o caché wizard. Es decir, literalmente convertíamos el consumo de ella. en status profesional. Y acá vamos a ver otro ejemplo perfecto con Amazon. Según fuentes citadas por el Financial Times, Amazon ha cerrado un líder borinterno que media el uso de herramientas de inteligente artificial, por los empleados, porque algunos trabajadores empezaron a inflar su puntuación haciendo tareas innecesarias. Es exactamente la trampa de la harina. Si convierte el consumo en competición, una parte de la organización deja de preguntarse que esto, y mejorando conía, empieza a preguntarse cómo subó. en la tabla. Y en cuanto pasa eso, la metrica ya no mide transformación ni de capacidad humana para jugar con el sistema. Y meta ya más son, no son un caso aislado en espíritu, aunque cada empresa lo haga de una forma diferente. Debole Street contaba que Zapier y A tiene también Dashboard para seguir el uso de la inteligencia artificial entre sus empleados. Y Jensen Juan, el CEO de Nvidia, dijo

algo que resumes muy bien hacia dónde está yendo todo esto, que si un ingeniero que cobra 500 mil dólares al año no consume al menos 250 mil dólares en tokens, él estaría profundamente alarma. Fíjate en la idea de fondo. El uso intensivo de la inteligencia artificial empieza a verse no como una extra, sino como una expectativa profesional. Y aquí hay que ir con cuidado porque gensen tiene parte de razón y parte de peligro. Tiene razón en que un trabajador caro que no sea palanca en la Ia quizás está desaprovechando una herramienta brutal. Si pagas a un ingeniero de él y te aún analista a un abogado a un creativo o un producto mágico, esa persona trabaja igual que en 2021 es normal preguntarse qué está pasando. Pero el peligro es convertir el consumo en la la prueba, porque entonces el incentivo deja de ser a mejor trabajo con ella y pasa a ser que parezca que está satiquizando mucha inteligente artificial y desgraciadamente los incentivos importan más que los discursos. Si mide horas en la oficina, la gente calienta la silla. Si mide desnúmero de llamadas, la gente llama aunque no aportenada. Si mide deslíneas de código, la gente escribe código innecesario. Si mide si mide el sendeados, generas spam, interno. Y si mide stockings consumidos, no te sorprendas cuando alguien empieza a consumir tokens de

en un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un grupo de un El número de tokens es la harina, el resultado es el pan. Pero ahora viene la segunda parte, la más incómoda, porque hasta aquí podríamos pensar que esto es solo un problema de métricas corporativas, que unas empresas harán ranking absurdos y que otras lo harán mejor y ya está. Pero los tokens no van a ser solo una métrica, también van a ser una materia prima escasa, y esto cambia completamente la conversación. Sabamán ya ha hablado de reservar hasta tres años de acceso por el andado con OpenEye. Google también ha empezado a poner límites más mísibles en Jeff Cávez vemos más productos con cupos, créditos ventanas de uso, modelos que se degradan según el plan, esperas, límites diarios, límites mensuales, prioridades por suscripción y planes empresariales que básicamente compran acceso antes que los demás. Y esto no pasa porque las empresas se han malbadas y quieran fastidar del domingo. Pasa porque detrás de cada respuesta hay chips, centros de datos, refrigeración, redelectrica, permiso, suelo, transformadores, a cuerdos de energía y una cadena de producción.

física que no escala con un simple botón. La parte incómoda es este, podemos mejorar los modelos, podemos hacer los más eficientes, podemos construir más centros de datos, podemos comprar más GPUs y podemos optimizar muchísimo la inteligencia artificial, pero si la demanda crece de forma brutal puede que aún así no tengamos suficiente stockings. Te vamos un ejemplo muy personal. En los últimos cuatro meses, yo he gastado alrededor de 5.000. millones de tokens. Y no lo digo como me da ya. Lo digo porque es la escala real de trabajar conía a todos los días. A gente es código documentos con texto y teraciones pruebas analisis automatizaciones. Ahora comparálo con un ciudad de no medio. Muchísima gente todavía no tiene acceso real a estos modelos. Otros los usan para cuatro preguntas sueltas. Otros, sin ir a ser con su momento en su al, probablemente no llega ni a uno o dos millones de tokens. Y eso, siendo muy generoso. Entonces, hasta la pregunta, incomoda. ¿Qué pasa cuando todo el mundo utilice la inteligencia artificial como lo usan hoy los más intensivos? ¿Qué pasa cuando cada trabajador tenga agentes leyendo correos? Preparando informes, revisando contratos, buscando errores, hablando con clientes, escribiendo código y probando hipótesis todo el día. ¿Cuántos tokens crees que van a estar el mundo? La respuesta a una esta es una barbaridad, no porque laía sea una moda, sino porque si funciona de verdad si realmente multiplica la productividad, la demanda no suben poco, se dispara.

y ahí la cultura del toque deja de ser solo cuidado con el capedico en la medida de la empresa, empieza a ser algo mucho más parecido a una cultura de acceso. Quien tiene toques? ¿Quién tiene prioridad? ¿Quién puede lanzar a gente's grandes? ¿Quién puede usar modelos caros? ¿Quién tiene en contacto largo? ¿Quién se queda con el modelo barato? ¿Quién espera? ¿Quién se queda afuera? de la revolución de la inteligencia. Dató, mata relato. Si laía se convierte en infraestructura básica para el trabajo, el toque en se parece menos a una curiosidad técnica y más a una unidad de capacidad productiva. Por eso está conversación en me parece tan importante. Porque si miramos solo el contador interno de la empresa, nos quedamos cortos. El problema no es solo que tu jefe pueda medirte por toques. El problema es que quizá, dentro de unos años, tu empresa. tu país o tu sector tendrá que pelear por tener suficientes tokens para poder competir. Y esto introduce una disigualdad nueva. Habrá equipos con modelos potentes, agentes largos y presupuestos generosos y habrá equipos intentando competir con cupo ridículos. Modelos pequeños y miedo a gastar dinero en tokens. Por eso hay dos errores simétricos que las empresas pueden cometer.

El primero es el error tacáneo, ver una factura de inteligente artificial a sustarse y empezar a cortar. Estamos gastando demasiado stockings, limitadlo todo, usar del modelo barato no lanzais agentes, pedir permiso para cada cosa. Ese camino crea miedo entre los trabajadores. La gente experimenta menos, aprende menos y la empresa se queda atrás. el equivalente es ver que una fábrica con su melectricidad y apagar las máquinas para ahorrar no tienen ningún sentido. El segundo es el error performativo, convertir al consumo en medalla, quedar ranking, stítulos, dashboard, gamificación, competición sinternas y una cultura donde el que más quema parece el mejor. Ese camino que era teatro de la inteligencia artificial, gente metiendo promes de cualquier tareo, agentes corriendo sin sentido y dashboard de adopción que quedan preciosas una presentación, pero no cambian nada real. Los dos errores naces de lo mismo no se a ver distinguir entre coste, uso, acceso y valor. Por eso la pregunta buena no es cuántos tokens has gastado. La pregunta buena es en qué los has convertido. Una cosa es pedir la HGPT que te mejor en un email.

Eso está muy bien, pero no transforma la empresa. Otra cosa es tener agentes que investiguen, comparen documentos, preparen borradores, revisen código, encuentren errores, convierta en reuniones sentarias, consulten bases de conocimiento, preven hipótesis y vuelvan con una propuesta interesante. Eso no es usar un chatbot. Es trabajar con capacidad cognitiva al killado. Y si esa capacidad cognitiva al killado de su tíl, la vamos a querer todos. Mucho. todo el tiempo en todas partes. Aunque las empresas no deberían evaluar a la gente solo por los tokens, es muy probable que empiecen a mirar señales de uso de la inteligencia artificial. No con ese nombre, quizá no como tokens por empleado, quizá será uso de herramientas, automatizaciones creadas, agentes lanzados, procesos mejorados, productividad asistida por ya o impacto generado con inteligencia artificial. Si temetes en el dashboard de una cuenta business de chat jebete, eso ya aparece ahí. ¿Cuántos chats ha iniciado cada uno de los trabajadores? ¿Cuál es el agente que más tú que en suza? Ya no es tan mediendo por esas metricas, pero la dirección es claro, cada vez más empresas van a querer saber quién se está adaptando y quién no, quién se está quedando atrás y desgacidamente no hay muchas formas fáciles de medirlo más allá de contar actividad uso.

y tokens. Si llegue a una reducción de personal, una reorganización o una decisión de promoción no me parece nada es que ha habiado que esto empieza a tener peso en la decisión. No debería pesar el contador en Bruto, pero pasará, igual que seguimos mirando las horas trabajadas, aunque todos se pamos que no es un gran indicador. Te lo digo tal cual, tu empresa no debería medirte por los tokens que usas, pero puede que lo haga, porque es lo fácil, y aunque lo haga mal... tú no puedes permitir de estar fuera de esa conversación, porque el peligro no es solo que te miran mal, el peligro no tener nada que enseñar con tu te preguntan qué estás haciendo con inteligencia de la piscilla. Y si para hacer todo eso has gastado muchos tokens, perfecto, mejor no pasa nada porque si den vuestras valor entonces no eres caro. eres rentable. Por eso, el mensaje no es cuidado, no usez demasiado inteligente artificial, el mensaje es justo el contrario. Aprende a usarla también, que aunque consume mucho nadie pueda discutir el retorno.

Si aprendes a usar agentes de verdad, probablemente estarás y arriba en consumo, porque estos precios consumen una auténtica salvajada, pero también deberías estar arriba en entregables, en productividad, en impacto, en capacidad de resolver problemas de la empresa. La parte incómoda es que mucha gente intentará aparentarlo. Váver mucho teatro de la inteligencia artificial, va a ver gente metiendo promes en cualquier cosa para poder decir que usa la idea, va a ver managers enseñando da es voz de adoptión, como si eso fuese transformación, va a ver ranking absurdo, título, rídica. y empresas contando arena en esos Power Podens. Por eso creo que la cultura del token es peligrosa. pero inevitable. peligrosas si se convierten un ranking vacío inevitable porque las empresas necesitan saber si la inteligencia artificial se está usando. peligrosas y castiga experimentar pero inevitable porque los presupuestos no son infinitos. los tokens tienen que ser una métrica de entrada no de éxito, una señal no una sentencia. la evaluación buena debería ser algo así, cuánta y ha su utilizado para que con qué resultado y qué ha aprendido con todo ello.

Esa frase lo cambia todo porque no penaliza el que consume, no premia el que presume y obliga a conectar el contador con el impacto. Si eres trabajador, mi consejo es muy concreto. Empieza a utilizar agentes ya. No te quede ser promsueldos, los promsueldos son la alfabetización básica. Y si eres empresa, el consejo es igual de claro, no construyas una cultura de vigilancia del token, construyendo la cultura de retorno del token. No pregunte solo quien gasta, pregunta aquí en Transforma, no premia el que más quema, premia el más convierte, no cortes presupuestos, aunque está aprendiendo, pero tampoco confundas a adopción con impacto. Porque en un mundo donde la inteligencia artificial se vuelve capacidad productiva, el problema no será saber solo quién sabe usarla, sino quién les ha capartido. El problema será quién tiene acceso suficiente para utilizarla de verdad. Bienvenidos a la cultura de Toka.