Presupuestos de tokens de IA: ¿Pronto habrá límites por ingeniero en Meta?

El costo de la IA preocupa a las grandes empresas tecnológicas

Los costos asociados al uso de modelos de inteligencia artificial se han convertido en una carga cada vez mayor para las principales empresas tecnológicas. Ya no se trata de una partida marginal en los presupuestos, sino de una cifra que rivaliza con los gastos de contratación e infraestructura. En este contexto, Adam Mosseri, director ejecutivo de Instagram y alto directivo de Meta, reveló que la próxima etapa podría requerir establecer límites estrictos al consumo de tokens de IA por empleado.

¿Qué dijo Mosseri exactamente?

En una entrevista en el podcast Lenny, Mosseri señaló que el ritmo de gasto en IA de un ingeniero productivo podría alcanzar, en uno o dos años, un nivel equivalente a su salario completo o al costo total de contratación. Explicó que esta realidad hará inevitable la introducción de restricciones organizadas sobre dicho gasto.

Mosseri comparó los presupuestos de tokens con el resto de los recursos operativos que la empresa gestiona a diario. Afirmó que está acostumbrado a distribuir capacidad de cómputo —procesadores, almacenamiento, memoria RAM— entre los distintos equipos, así como presupuestos de clasificación y salarios. En su visión, los tokens de IA se administrarán con exactamente la misma lógica.

Tokens de IA: ¿qué significan y cuánto cuestan?

Un token es la unidad de medida con la que los modelos de IA procesan texto, tanto en entradas como en salidas. Cuanto más utilizan los empleados las herramientas de IA para programar, analizar y generar contenido, mayor es la factura de tokens. La realidad de Meta dejó en evidencia la magnitud de estos costos cuando la empresa cerró un tablero de clasificación interno que rastreaba el gasto en tokens de los empleados, ya que las cifras apuntaban a excesos de miles de millones de dólares solo durante 2026.

Meta no está sola en este dilema

Meta no fue la única empresa que se enfrentó al impacto de los costos de IA: Uber superó en abril su presupuesto completo de programación con IA para todo 2026. Asimismo, Microsoft tomó la notable decisión de cancelar las licencias de la herramienta Claude Code para sus ingenieros y migrar a su propia herramienta Copilot CLI en un intento por controlar los costos. Estos hechos en conjunto revelan que la ola de gasto descontrolado en IA preocupa ya a los líderes de las grandes empresas a gran escala.

¿Cómo está abordando Meta el problema actualmente?

Mosseri aclaró que Meta no impone actualmente ningún tope al uso de tokens por empleado, aunque ha logrado reducir algunos excesos eliminando lo que describió como «prácticas absurdas», entre ellas ese tablero que convertía el consumo de tokens en una competencia sin valor real. Lo expresó con una frase contundente: construir una «incineradora de tokens» es sencillo, pero no genera valor alguno.

¿Bajarán los costos en el futuro?

A largo plazo, Mosseri espera que los precios de los tokens disminuyan gradualmente a medida que se intensifique la competencia entre los proveedores de modelos de IA en su búsqueda por atraer más usuarios. Sin embargo, esa esperada reducción no elimina la necesidad de políticas de gasto prudentes. Los topes propuestos se fijarán —según su visión— en función de la confianza de la empresa en la capacidad del empleado para aprovechar esos recursos de manera que genere un retorno de inversión real.

¿Cuál es el significado más amplio de esta tendencia?

Lo que plantea Mosseri no es simplemente una medida administrativa interna, sino un cambio en la forma en que las empresas conciben la IA. Tras la etapa de fascinación y puertas abiertas de par en par, las grandes organizaciones entran ahora en una fase de madurez en la que la IA se mide por criterios de eficiencia y rentabilidad, no por novedad o experimentación. Los puntos clave que pueden extraerse son:

• El gasto en tokens se tratará como cualquier presupuesto operativo que requiere supervisión y planificación.
• Los topes serán proporcionales al nivel de competencia del empleado y a su capacidad para generar valor real.
• Las empresas que no establezcan marcos claros para el gasto en IA se encontrarán con facturas que superarán sus previsiones con creces.
• La competencia entre proveedores de modelos podría contribuir a reducir los costos a mediano plazo.

En definitiva, parece que la era del uso abierto e ilimitado de la IA en entornos corporativos está llegando a su fin, y lo que presenciamos hoy es el inicio de una fase de gobernanza responsable de esta tecnología.

✦ بقلم فريق دروب أيديا