La paradoja de Silicon Valley: donde quemar recursos es la nueva medalla al honor.
El extraño arte de gastar por gastar
Imagina que entras a trabajar en una de las empresas más potentes del mundo, como Meta o NVIDIA, y en lugar de felicitarte por ahorrar costes, te dan una palmadita en la espalda por fundirte el presupuesto en electricidad y capacidad de cómputo. Hoy, 8 de abril de 2026, lo que parecía una anécdota de pasillo se ha convertido en una cultura corporativa instaurada: el tokenmaxxing.
Esta práctica consiste, básicamente, en que los ingenieros compiten por ver quién consume la mayor cantidad de tokens de inteligencia artificial en sus tareas diarias. Si no estás familiarizado con el término, un token es la unidad básica que procesan modelos como Llama 3 o GPT-4. Imagina que son como los granos de café que una máquina necesita para sacar un expreso; pues bien, en Meta, ahora mismo hay gente intentando que la máquina no pare de moler.
Esto nos importa a todos porque dicta cómo se diseña la tecnología que usas en tu móvil. Si los desarrolladores están incentivados para gastar más, las aplicaciones que usamos serán más pesadas, consumirán más batería y, probablemente, harán procesos innecesarios solo para que alguien en una oficina de Menlo Park suba en un ranking interno.
¿Qué es una ‘Token Legend’?
Recientemente, se ha filtrado que dentro de Meta existe una clasificación interna que otorga el título de Token Legend a aquellos empleados que logran hitos de consumo masivos. No se trata de cuántos problemas resuelves, sino de cuánta ‘leña’ le echas al fuego de la IA. Esto me recuerda mucho a los viejos tiempos de la programación, cuando a los ingenieros se les medía por cuántas líneas de código escribían al día. El resultado ya lo conocemos: código basura, redundante y difícil de mantener.
En NVIDIA la situación no es muy distinta. Al ser los fabricantes de los chips (las palas de esta fiebre del oro), fomentar el consumo masivo de tokens es música para sus oídos. Cuanto más rápido sientan los ingenieros la necesidad de ‘quemar’ tokens, más chips necesitarán comprar las empresas. Es un círculo vicioso que prioriza la fuerza bruta sobre la elegancia algorítmica.
Me puse a investigar algunos foros internos y la sensación es agridulce. Algunos ingenieros jóvenes ven esto como un juego, una forma de demostrar que están ‘trasteando’ con las herramientas más potentes. Pero los veteranos están tirándose de los pelos. Como dice un conocido desarrollador: “Estamos enseñando a las máquinas a ser ineficientes porque nos da pereza pensar en cómo ser óptimos”.
La analogía del coche y la gasolina
Para entender el absurdo, imagina que tienes un coche. Lo lógico es que quieras que consuma poco para llegar lo más lejos posible, ¿verdad? El tokenmaxxing es como si Ferrari premiara a sus pilotos por ver quién gasta más litros de gasolina por kilómetro, sin importar si ganan la carrera o si simplemente están dando vueltas al parking. Es un desperdicio de recursos energéticos que, en pleno 2026, con el debate sobre la sostenibilidad de los centros de datos sobre la mesa, suena casi a provocación.
¿Por qué Meta permite esto? La teoría oficial es que quieren que sus empleados se familiaricen al máximo con la IA generativa. Quieren que cada correo, cada línea de código y cada resumen de reunión pase por sus modelos para entrenarlos y detectar fallos. Pero hay una línea muy fina entre la experimentación y el gasto inútil.
La productividad real no se mide en cuánta energía quemas, sino en cuántos problemas resuelves de forma inteligente.
Impacto en el día a día y riesgos
Este enfoque tiene riesgos directos para nosotros, los usuarios finales. Primero, está la calidad del software. Cuando un ingeniero usa IA para generar el 90% de su código solo para subir en el ranking, es más probable que se pasen por alto errores sutiles que la IA suele cometer. Es el efecto “copiar y pegar” elevado a la enésima potencia.
Segundo, la inflación de funciones. ¿Has notado que ahora hasta tu aplicación de linterna tiene un asistente de IA? Gran parte de esa tendencia viene de esta necesidad corporativa de justificar el gasto de infraestructura. Si no usamos la IA para algo, los inversores pensarán que nos hemos quedado atrás. Así que nos meten IA hasta en la sopa, aunque no la hayamos pedido.
¿Realmente necesitamos que un modelo lingüístico de 70 mil millones de parámetros nos ayude a redactar un mensaje de ‘llegaré tarde’? Probablemente no, pero suma tokens al contador mensual del empleado de turno.
Cómo identificar el ‘humo’ tecnológico
Como usuarios, debemos aprender a distinguir entre una herramienta que usa IA para hacernos la vida más fácil y una que simplemente la usa como un adorno caro. Aquí tienes unos puntos clave para no caer en el hype:
- La regla del propósito: ¿Esta función de IA resuelve un problema que yo tenía antes, o crea uno nuevo?
- El factor velocidad: Si una aplicación tarda más en cargar porque tiene que consultar a la nube para una tarea simple, sospecha del tokenmaxxing.
- Resultados frente a procesos: No te dejes impresionar por cuántos modelos usa una empresa, sino por lo bien que funciona su producto final.
En conclusión, estamos ante una crisis de métricas. Silicon Valley ha decidido que el consumo es el nuevo éxito, olvidando que la verdadera innovación siempre ha consistido en hacer más con menos. La próxima vez que veas una función de IA que parece no tener sentido, recuerda que quizá solo sea un ingeniero intentando convertirse en una ‘Leyenda de los Tokens’.
