Cada línea de código ya no es solo una secuencia de instrucciones. Hoy, también es una huella de consumo. En las oficinas de Meta, los ingenieros no solo entregan funcionalidades entregan métricas. Y una de las más vigiladas no es el número de bugs resueltos o la velocidad de despliegue, sino los tokens que han quemado usando inteligencia artificial. Sí, tokens. Esas unidades abstractas que miden el procesamiento de texto en modelos como Llama o GPT. Ahora, en el corazón de Silicon Valley, el trabajo se cuantifica en tokens gastados. Y no es solo un detalle técnico es una nueva cultura laboral naciendo en tiempo real.
El deporte de los ingenieros quién gasta más
En Meta, algunos equipos tienen objetivos claros usar IA para escribir más del 75 % del código. La meta para mediados de año es que el 65 % de los ingenieros cumplan con esa cifra. Pero más allá de las metas oficiales, ha surgido un fenómeno casi lúdico una tabla de clasificación interna donde los empleados compiten por ser los mayores consumidores de inteligencia artificial. No se trata de quién llega más temprano o quién trabaja más horas, sino de quién usa más IA. Y en lo más alto está el "Token Legend", el campeón del consumo. Según datos filtrados, en los últimos 30 días, los 250 usuarios más intensivos sumaron más de 60 billones de tokens. Un número tan enorme que cuesta concebirlo es como si cada persona en la Tierra escribiera mil páginas diarias durante semanas, todo procesado por IA.
El uso de la IA se ha convertido en un criterio clave para las evaluaciones de rendimiento, con impacto directo en salarios y posibilidades de ascenso. Y no se queda ahí. En 2025, Meta lanzó "Level Up", un programa donde los empleados ganan insignias al completar tareas con IA, como si estuvieran en un videojuego. Gamificación del trabajo técnico. ¿Divertido? Quizá. ¿Preocupante? También.
La lógica de los tokens ¿productividad o derroche?
Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, la compañía que fabrica los chips que alimentan esta IA, fue claro "Estaría preocupado si un ingeniero que cobra 500.000 dólares no gastara, al menos, 250.000 dólares al año en tokens". Una afirmación que suena a imperativo. Como si el gasto fuera sinónimo de rendimiento. Y no es solo retórica NVIDIA ya considera ofrecer tokens como parte de los bonos de contratación. Un nuevo beneficio laboral crédito en IA.
Pero no todos se tragan el argumento. Gergely Orosz, analista de ingeniería de software, lo compara con una analogía reveladora "Es como si Tim Cook dijera que si un empleado que gana 500.000 dólares al año no se gasta 50.000 en compras en la App Store, estaría preocupado". La crítica es contundente gastar no es lo mismo que producir. Y medir la eficiencia por el volumen de consumo puede incentivar el derroche, no la excelencia.
Y es que los números son abrumadores. Se estima que un ingeniero de OpenAI puede procesar 210.000 millones de tokens en una semana. Otros, en Claude Code, acumulan más de 150.000 dólares en gasto de tokens mensuales. Para ponerlo en perspectiva un texto de 542 palabras ya consume 121 tokens. No es difícil imaginar cómo se disparan las cifras cuando cada corrección, cada prueba, cada iteración pasa por un modelo de lenguaje.
La respuesta oficial calidad sobre cantidad
Ante las críticas, Meta ha salido a matizar "No se trata de volumen, sino de calidad", dicen. Y recalcan que las recompensas se basan en el impacto del trabajo, no en el uso bruto de IA. Pero la realidad en las oficinas, según informes internos, parece moverse en otra dirección. Las tablas de clasificación, los objetivos de uso, los programas de gamificación… todo apunta a una métrica tangible gastar. Y aunque la empresa insista en que lo importante es el resultado, la señal que envía es clara si no estás usando IA intensivamente, no estás alineado.
Este fenómeno no es exclusivo de Meta. En OpenAI, NVIDIA, Anthropic y otras grandes del sector, el consumo de IA se ha convertido en un KPI laboral. No se evalúa solo qué haces, sino cómo lo haces con IA o sin ella. Y poco a poco, se está construyendo una nueva jerarquía los que dominan la IA, los que la consumen sin miedo, los que se convierten en "Token Legends".
Pero queda una pregunta flotando en el aire ¿y si al final, el ingeniero más eficiente es el que resuelve el problema con menos tokens, no con más? La productividad, históricamente, ha sido sinónimo de optimización. Ahora, en cambio, se premia la intensidad. Y eso no solo cambia cómo trabajamos cambia cómo pensamos. Porque cuando el indicador es el gasto, el ahorro empieza a parecer un error. Y eso, quizás, sea lo más peligroso de todo.