Chapter 1: What is token maxing and why is it important in Silicon Valley?
Hola, soy Javier Lacorte y esto es Loop Infinito, podcast diario de SATAKA. Empezamos. Antes que nada, una disculpa preventiva, que es que estoy levemente acatarrado, con lo cual si la voz no es del tono de siempre, pues espero que lo entendáis y no disculpéis.
Dicho eso, hay un jueguecito nuevo, podríamos decir juego técnico o juego de ingenieros en Silicon Valley, pero yo creo que lo más acertado es hablar de juego de status, y aunque sea de status no tiene que ver con qué coche calzas ni dónde vives en San Francisco o si vives en Sausalito, tiene que ver con cuántos tokens de IA consumes a la semana.
Este juego se llama Token Maxing, y si no suena el término lo explico rápido porque lo vais a ver en todas partes desde ya, desde hace unos días de hecho. Un token es la unidad mínima de computación que procesa un modelo de lenguaje. Cada vez que le pides algo a HGPT o a Gemini o a todo lo que sea, esa conversación se mide en tokens. Cuanto más usas, más cuestan.
Hasta aquí es un dato contable, es un gasto más. Pero hay algo que ha cambiado. Kevin Rose, columnista de tecnología de New York Times, publicó el fin de semana pasado un reportaje que suena un poco a Sátira de Silicon Valley, me refiero a trama de la serie de HBO, pero que es muy real. En empresas como Meta, OpenAI, Shopify, ha mencionado,
Se han creado rankings internos, tablas de clasificación que muestran cuántos tokens consume cada empleado. Y en algunos casos, ese dato se está usando incluso en las evaluaciones de rendimiento. Si usas mucha IA, bien. Si usas muchísima IA, genial. Si usas poca IA, mal. Así de simple. Por supuesto, las cifras en Silicon Valley son de otro planeta.
Un ingeniero de PNI procesó 210.000 millones de tokens en una sola semana. Eso, según las estimaciones que hizo New York Times, equivale a unas 33 Wikipedias de texto. Un usuario de Cloud Code llevó una factura de más de 150.000 dólares en un mes.
Y un ingeniero de software en Suecia que trabaja en Ericsson dijo que su empresa seguramente gasta más en sus doques de cloud que en su propio salario. Y un ingeniero de software en Suecia que trabaja en Ericsson no cobra poco.
luego está Jason Huang el CEO de NVIDIA dijo hace unos días en la conferencia de GTC propuso una cosa que es lo que claramente ha encendido la conversación y ya solo faltaba el artículo del New York Times para ir con el tema básicamente dijo Huang que las empresas planteó que las empresas ofrezcan a sus ingenieros un presupuesto en tokens equivalente a la mitad de su salario base.
Es decir, un ingeniero, claramente uno muy top en un lugar muy concreto como el área metropolitana de San Francisco, dijo que si está cobrando unos 500.000 dólares al año, pues según sus números... debería poder ofrecerle 250.000 dólares al año extras en computación de IA.
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Chapter 2: How are tokens used as a measure of status among tech workers?
Vale, hasta aquí los hechos y ahora la pregunta, ¿qué está pasando realmente aquí? Contado así parece una historia... Una historia más de exceso de Silicon Valley, de excesos de la industria tecnológica, otra burbuja, otro indicador un poco absurdo. En parte lo es, pero creo que hay algo más que comentar. El token maxing nos dice que hay ingenieros compitiendo por ver quién gasta más.
Pero también nos dice que las empresas tecnológicas todavía no saben medir del todo bien si la IA les está funcionando. Y ante esa incertidumbre, miden lo único que se puede medir fácilmente, que es cuánto se consume. Es decir, vamos décadas escuchando que lo importante en una empresa es medir resultados. Y hablamos de KPIs, de OKRs, de impacto, de lo que sea. Llega la IA...
la tecnología más transformadora que hemos visto en muchísimos años, y lo mejor que se nos ocurre para evaluar su impacto es contar cuánto se gasta en ella. No qué se consigue con ella, no qué saldo se produce respecto al pasado en el que no la teníamos, sino cuánto se consume de ella.
Es un poco como si en los años 90, cuando las empresas empezaron a comprar ordenadores para toda la plantilla, el indicador de éxito hubiese sido cuántas horas estaba encendido cada PC. No que producía un empleado concreto con su ordenador, o cuál era el salto respecto a la etapa en la que tenía una máquina de escribir y papel, sino cuánto tiempo está conectado.
Peor aún, cuánto cuesta la factura de la luz de cada puesto de trabajo. O como si en una consultora el indicador fuese cuántos folios consume cada consultor. No la calidad de los informes que plasman esos folios, ni el impacto que tiene para el cliente su trabajo, sino el peso del papel gastado. Suena muy absurdo, pero con la I es justo lo que está pasando.
Hay un artículo también al hilo de esto de Remote World Europe que lo describe de una forma bastante acertada. Dice que el token maxing es la versión IA del puntito verde de Slack. Es decir, es presentismo digital. No demuestra que estés trabajando mejor, demuestra que estás consumiendo un recurso que es muy fácil de medir. Y eso es un poco lo peligroso.
Lo que se mide muy fácilmente tiende a desplazar lo que importa de verdad. Hay una idea aquí que rescato de Peter Drucker, un consultor histórico, el filósofo de negocio moderno, que aplica también aquí. No hay una forma universalmente aceptada de medir la productividad de los trabajadores del conocimiento.
Llevamos muchísimos años, décadas, con este problema y las empresas siempre acaban midiendo lo que es fácil de contar, pero no necesariamente lo que es realmente importante. Y es un poco una trampa a la que también se meten los empleados. La lógica es Lo que siempre digo sobre los incentivos.
Si tu empresa está usando la IA para justificar despidos y al mismo tiempo está midiendo públicamente quién usa más IA, la respuesta racional de cualquier empleado es maximizar su consumo. No porque sea productivo, sino porque es una especie de póliza de seguro laboral. Te blinda contra un despido.
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Chapter 3: What are the implications of using tokens for employee evaluations?
Es decir, el ahorro de ese despido humano se ha evaporado varias veces y el director financiero aprobó un indicio de costes, pero al final lo que tiene el balance es una línea que pone herramientas de productividad y parece que nadie conecta esos puntos. Y esto va un poco también en la línea de la cultura de las horas facturadas, por ejemplo, de los bufetes de abogados.
Durante muchos años los abogados han sido evaluados por cuántas horas facturan. No por la calidad de su trabajo, no por el resultado para el cliente, sino por el volumen de tiempo registrado. Todos sabemos lo que eso genera. Ineficiencia, que parece productividad bestial, pero que es ineficiencia.
Es decir, alargar procesos, inflar registros, convertir algo que se resuelve en tres horas en un proyecto de 20, etc. Los tokens van camino de convertirse un poco en las horas facturables del sector tecnológico. Hay otra cosa que no quiero dejar pasar, que seguro que muchos ya habéis pensado. y es la del interés de las propias empresas de IA.
Cuando OpenAI, cuando Anthropic, cuando cualquier proveedor de modelos mira esos números, no ve un problema, faltaría más, ve ingresos. Cada token consumido es dinero que entra. OpenCloud, el marco de agentes este que ha disparado el consumo, generó 13,7 billones de tokens solamente el mes pasado.
Anthropic prácticamente triplicó su facturación anualizada en los últimos meses, impulsada en buena parte por esa herramienta de programación con agentes. Y de hecho, Greg Brockman, el presidente de OpenAI, ha estado presumiendo estos días de que GPT-5.4 procesa 5 billones de tokens al día.
Es decir, las empresas que venden IA tienen un incentivo bestial para que la cultura del token matching prospere. Cuantos más tokens queme la gente, más dinero ganan. Es un poco la estructura de incentivo de su negocio. Si vendes computación, quieres que la gente compute más. Y con James y Juan, que lo menciono también al principio, pasa algo parecido.
Nvidia fabrica las GPUs que procesan esos tokens. Cuantos más tokens se consumen en el mundo, más GPUs se necesitan. Entonces lo que dice Juan, de que un ingeniero debería estar gastando el equivalente a la mitad de su salario en tokens pagados por la empresa, Pues eso que parece una frase así como de visionario laboral es una simple jugada de mercado.
Dar toques a los ingenieros es generar demanda para tu propio hardware. Ojo, eso no le quita mérito a la idea en sí, no lo niego, pero conviene saber quién te está sugiriendo que bebas mucha más agua. Casualmente es el dueño de la fuente. Hay que reconocer que tal todo este ruido, como con casi todo lo que rodea la guía, hay una idea perfectamente legítima.
Un ingeniero que tiene acceso a herramientas de guía tan potentes como las que tenemos hoy en día, años luz de la época del primer CGPT, seguramente va a ser más productivo que uno sin ella. Darle a la gente los recursos para multiplicar su capacidad tiene todo el sentido del mundo. El problema no está en el acceso. El problema es confundir el acceso con el resultado. Es decir,
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