Satya Nadella, CEO de Microsoft, admite su nueva gran adicción con la IA: "Yo también hago tokenmaxxing, es adictivo"

Si hablamos de trabajo, seguro que alguna que otra vez has usado la IA de chatbots como ChatGPT, Gemini o Copilot para que te eche una mano con alguna tarea. Es el pan de cada día de millones de personas y, por supuesto, de las propias compañías que están detrás de todas estas herramientas, que incluso lo llevan al límite. Satya Nadella, el jefe de Microsoft, acaba de confesar que está completamente enganchado a una nueva práctica laboral: el tokenmaxxing.

Puede que no te suene absolutamente de nada, pero es una palabra que se está poniendo bastante de moda y se usa para medir la productividad de un trabajador según la cantidad de texto, código o datos (tokens) que es capaz de procesar con la ayuda de un chatbot de IA. Para Nadella esto casi se ha convertido en una obsesión, pero todo tiene un lado oscuro: el dinero.

Para que te hagas una idea, y aunque pueda parecer una exageración, hace poco se pudo saber que una empresa llegó a gastar 500 millones de dólares en un solo mes en la plataforma Claude AI de Anthropic, todo por el simple despiste de olvidarse de configurar un tope de uso para las licencias de sus trabajadores.

Este es el gran miedo de Microsoft. A Nadella le fascina la idea de que sus miles de trabajadores expriman al máximo la IA en su día a día. Ve que sus programadores ahora escriben código un 30% más rápido gracias a esto. El problema es la cara B de todo esto: la IA no es gratis para la empresa.

Cada vez que un empleado suyo hace tokenmaxxing, los servidores de Microsoft tienen que hacer un esfuerzo enorme de potencia y luz. Cada token procesado cuesta dinero real. Si la plantilla se vuelve loca pidiéndole cosas absurdas y mal organizadas en forma de prompt a la IA, la factura mensual de los servidores puede arruinar a la empresa.

Este lo ha explicado de forma clara: "No uses modelos de frontera para problemas que no son de frontera". Esto significa que no tiene sentido gastar los recursos del robot más potente y caro del mercado para resolver una duda que puede solucionar un algoritmo básico de forma gratuita.

Para solucionar este problema sin ponerle realmente freno al uso de la IA en el trabajo, Microsoft está apostando por el Modo Auto de su herramienta Copilot. Este sistema es capaz de analizar qué le estás pidiendo en cada momento y selecciona de forma automática el modelo que mejor se adapta a esa tarea concreta. De esta manera, se evita caer en el uso de la versión más potente para algo que una más básica puede resolver.

Para evitar el caos oculto de la IA, la Fundación Linux ha anunciado la creación de la Tokenomics Foundation

Con la idea de acabar de raíz con este tipo de problemas (sobre todo para las empresas externas que hacen uso de estas herramientas), la Fundación Linux ha propuesto la creación de la Tokenomics Foundation. De forma simple, es un organismo que quiere acabar con este libre albedrío y definir, de una vez por todas, los estándares, métricas de rendimiento y buenas prácticas a la hora de pagar por los famosos tokens.

Lo cierto es que, hasta ahora, el mercado de la inteligencia artificial ha funcionado un poco como ha querido: cada proveedor (sea OpenAI, Anthropic o Google) mide el consumo a su manera, con precios ocultos donde varían los costes según muchos parámetros.

Toda esta novedad quiere dar a los directivos y desarrolladores herramientas reales para medir y comparar la eficiencia de los modelos de lenguaje. La idea es que las empresas puedan auditar a la perfección qué proveedor les ofrece más por lo que paga.

Según los datos oficiales presentados, el uso mundial de tokens se va a multiplicar por 24 entre 2026 y 2030, alcanzando la cifra de 120 billones de tokens al mes. Además, se estima que el mercado de la inferencia (el coste de que la IA responda y procese la información en el día a día) se disparará desde los 106.000 millones de dólares registrados en 2025 hasta superar los 255.000 millones de dólares en 2030.