A principios de este mes, Ali Ghodsi, CEO de Databricks, dio una conferencia magistral para todo el departamento de ingeniería. Durante el discurso, destacó a un ingeniero que gastó más de US$ 7000 en tokens de IA, unidades básicas de procesamiento de datos que un modelo de IA usa para generar texto, durante un período de dos semanas de enero. La intención de Ghodsi no fue retarlo por ese gasto, sino marcarlo como un ejemplo. “Todos en ingeniería lo aplaudieron y celebraron lo que hizo”, dijo Ghodsi a Forbes. “Estoy tratando de que todos usen esto”, agregó.
El ingeniero usó los tokens a través de Isaac, la herramienta interna de codificación de la empresa, que trabaja con varios modelos de IA, entre ellos los de Anthropic y OpenAI, explicó Ghodsi. Databricks, la empresa de infraestructura de datos valuada en US$ 134.000 millones, no es la única que empuja a sus ingenieros a adoptar la IA. En los últimos meses, con el avance de la codificación intuitiva y una mayor confiabilidad del código generado por IA, Silicon Valley empujó a sus desarrolladores de software a apostar de lleno por esa tecnología. ¿Cómo se mide eso? A partir de la cantidad de plata que los ingenieros destinan a tokens de IA, un costo que muchas veces asumen las empresas. La meta es llevar al máximo los presupuestos de IA para mejorar la productividad.
Los precios de los tokens varían. En los modelos más económicos y para tareas básicas, suelen costar apenas unos centavos por millón de tokens. En cambio, para cálculos más complejos y modelos premium, los valores suben a una franja de entre US$ 20 y más de US$ 100 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 US$ 25 por millón de tokens de "resultado", es decir, el texto que genera como respuesta al pedido del usuario.
Mientras muchas empresas del país recortan gastos y despiden empleados, incluso gigantes como Meta, sobran las compañía de IA y las startups que sacan pecho por la cantidad de plata 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 aseguró que en febrero gastó US$ 16.000 en tokens. "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", declaró. En Writer, la startup de IA para empresas valuada en US$ 1.900 millones, hasta los empleados que no son ingenieros acumulan miles de millones de tokens usados, según escribió su responsable de alianzas la semana pasada. El empleado que quedó al tope de la clasificación interna de la empresa acumuló casi 5.900 millones de tokens. @@FIGURE@@
En Sendbird, una startup que ayuda a empresas como DoorDash y Redfin a chatear con los usuarios para dar atención al cliente, la compañía también lleva una clasificación de quién gasta más tokens. A partir de ese registro, los usuarios más activos reciben categorías que van de "Principiante" a "Dios de la IA", un nivel reservado para quienes usan al menos 100 millones de tokens por día, según el CEO John Kim. Kim todavía no llegó a esa instancia: su rango es "Creador de herramientas personalizadas", con un promedio diario de 30 millones de tokens, aunque aseguró que entre el 5 % y el 10 % de su equipo de ingeniería ya está en el nivel de "Dios de la IA".
La empresa también creó un portal para entregar premios por el uso de tokens entre los empleados, con recompensas como tarjetas de regalo para café o artículos promocionales de la compañía. La startup prevé sumar beneficios más importantes más adelante, como días extra de vacaciones. El objetivo es llevar la productividad al máximo a partir de agentes de IA autónomos que sigan trabajando mientras sus ingenieros duermen o no están, explicó Kim. Alrededor del 70 % de los tokens se destina a Claude Code, mientras que el resto va a Codex. @@FIGURE@@
El impulso al uso de tokens es todavía más marcado en las grandes empresas, donde los miles de millones de dólares de ingresos sostienen un gasto muy alto. En Nvidia, valuada en US$ 4 billones, el CEO Jensen Huang sostuvo que los ingenieros mejor pagos deberían llevar al máximo 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 voy a enojar muchísimo", declaró en el podcast All-In a principios de este mes. "Si ese ingeniero no gastó al menos 250.000 dólares en tokens, me voy a alarmar muchísimo", expresó.
En una cumbre tecnológica que se hizo el mes pasado en San Francisco, organizada por la NFL antes del Super Bowl, Andrew Bosworth, director de tecnología de Meta, más conocido como Boz, también defendió la idea de apostar fuerte. Aseguró que su mejor ingeniero gasta el equivalente a su salario en tokens, aunque resulta entre cinco y diez veces más productivo. "Es como plata fácil", dijo Bosworth. "Sigan así. No hay límites", agregó. En Google, según trascendió, en algunos casos la adopción de herramientas de IA por parte de los empleados se tendrá en cuenta en sus evaluaciones de desempeño.
El boom en el uso de tokens empujó el crecimiento de los servicios de vibe coding. Los ingresos anuales de Claude Code, considerado uno de los líderes del sector, se dispararon hasta US$ 2.500 millones. Codex, de OpenAI, tiene 1,6 millones de usuarios activos por semana. Cursor, otro referente del rubro, vio crecer sus ingresos anuales a más de US$ 2.000 millones en los últimos tres meses, según una fuente cercana a las finanzas de la compañía, que hoy enfrenta una fuerte competencia de firmas como Anthropic. Empresas más chicas como Cognition, Replit y Lovable también registraron una suba muy fuerte en su valuación.
Existe, claro, el riesgo de gastar en tokens sin criterio. En Sendbird, ocho de los diez usuarios que más tokens consumen en un momento dado suelen ser muy productivos, afirmó el CEO Kim, mientras que el resto muchas veces se mueve en un terreno más experimental. A él eso no le preocupa, porque cree que, a la larga, las ganancias compensarán los errores. Se parece bastante a lo que pasaba en los años 90 y a principios de los 2000, cuando a los ingenieros de software se los evaluaba por la cantidad de líneas de código que escribían. "Ya vimos esta película antes", dice Kim. El verdadero indicador de productividad, sostuvo, pasa por medir cuánto de ese código generado por IA llega a producción, y aclaró que el gasto en tokens no funciona, por sí solo, como una vara de rendimiento.
En cambio, “es más bien una forma de iniciar una conversación”, afirma.
*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com