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La fiebre por programar con inteligencia artificial ya tiene un contador muy concreto dentro de las empresas, el de los tokens. Apple lo acaba de dejar claro al reducir el mes pasado de 300 a 200 dólares el límite diario de algunos ingenieros, mientras estudia bajar ese tope a 100 dólares para ciertos equipos de ingeniería y a 25 dólares para grupos fuera de ese área.
No hablamos de una compañía que haya pisado el freno en investigación. Apple destinó 45.765 millones a investigación y desarrollo en su último ejercicio, un 32 % más que en el anterior, pero aun así algunos equipos han recibido la consigna de usar modelos más baratos o incluso locales.
Apple gasta más en I+D, pero vigila cada petición al modelo
Dentro de la empresa conviven Claude, ChatGPT y Gemini, aunque no todos los empleados los usan con la misma libertad. Algunos trabajadores de Apple sostienen que pocos llegaban a agotar la asignación diaria de 300 dólares, un detalle que ayuda a entender por qué la tijera cae justo ahora y no antes.
Ahí aparece una contradicción interesante.
La inteligencia artificial promete ahorrar tiempo a ingenieros muy caros, pero también abre una factura nueva que ya no pasa desapercibida. El problema no es solo cuánto cuesta un modelo de frontera, sino cuántas veces al día entra en la cadena de trabajo y cuánto consume en tareas repetidas, depuración o pruebas.
Esa tensión no es exclusiva de Cupertino. En Microsoft, un empleado llegó a gastar 28.000 dólares en tokens en un solo mes, y el vicepresidente Jay Parikh lo resumió en un correo interno con una frase que retrata bien el momento, al advertir que no estaban optimizando el “tokenmaxxing”.
Ya había señales parecidas en el racionamiento de tokens dentro de otras grandes tecnológicas y compañías de consumo.
Nvidia y Microsoft enseñan hasta dónde puede escalar la factura
Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, llevó esa lógica al extremo en el pódcast All-In. Dijo que le preocuparía mucho que un ingeniero con 500.000 dólares de sueldo gastara menos de 250.000 dólares en tokens de inteligencia artificial.
"Lo estamos intentando" - Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia
Así respondió cuando le preguntaron si Nvidia gasta unos 2.000 millones al año en tokens para sus ingenieros. La frase impresiona menos por el tono que por lo que revela sobre la nueva escala del problema, porque sitúa el uso de modelos como una partida que algunas empresas ya comparan con salarios, infraestructura o licencias.
No todas han optado por pagar más.
Revolut rebajó el coste con un modelo abierto y una factura fija
Revolut ha asignado a unos 2.000 ingenieros la programación por defecto con GLM, un modelo chino de pesos abiertos. Antes, el límite para usar Claude Code era de 300 dólares mensuales por ingeniero.
David Abitbol, responsable de infraestructura de Revolut, explicó que la empresa paga una décima parte de lo que cuestan los modelos de frontera y además trabaja con una factura fija. Para una organización con miles de desarrolladores, esa diferencia cambia la discusión, porque el debate deja de girar solo alrededor de la calidad del modelo y pasa a incluir la previsibilidad del gasto.
Apple ya había mostrado otra cara de esa presión interna con la reorganización de Siri, donde el esfuerzo técnico alrededor de la IA también ha obligado a mover equipos y prioridades.
Al final, la discusión sobre los tokens no trata solo de potencia computacional. Trata de cuánto cuesta convertir la inteligencia artificial en una herramienta cotidiana cuando incluso una empresa que elevó su gasto en I+D a 45.765 millones decide que 300 dólares al día por ingeniero ya merecen una revisión.