“Tokenmaxing”, la idea de que el éxito de la codificación de IA proviene del uso de tantos tokens como sea posible, es una métrica interesante.
Los tokens son las unidades básicas que utilizan las herramientas de codificación de IA para leer, escribir y razonar. Entonces, en la superficie, más tokens significan más producción, más productividad y más impacto.
Pero cuando analizamos a 12.000 desarrolladores de 200 empresas, los datos revelaron que, si bien más tokens se correlacionan con más producción, tienen un costo por unidad significativamente mayor.
Algunas empresas están presionando a los ingenieros de software para que utilicen tantos tokens como sea posible, utilizando tablas de clasificación para promocionar a los mayores usuarios de IA. Pero ésta no es una estrategia sostenible. Los directores financieros están empezando a preocuparse por el gasto descontrolado en IA y a pedir a los codificadores que muestren recibos.
Los líderes pueden estar dispuestos a gastar dinero para avanzar más rápido, pero no pueden hacerlo sin demostrar que sus equipos de ingeniería están generando un impacto.
El mejor enfoque para “toxenmaxing” es no impulsar ciegamente la adopción de la IA. En cambio, el mejor camino a seguir para las empresas es impulsar la adopción de la codificación de IA de manera más amplia, moviendo a más ingenieros a la mitad de la curva y evitando tanto la subutilización como los costosos gastos generales.
Por qué el ‘tokenmaxing’ no escala
Descubrimos que el 10 % de los usuarios principales de códigos en la nube utilizaron casi 10 veces más tokens de IA que el desarrollador medio, pero produjeron casi el doble de resultados. En otras palabras, aumentar el consumo de tokens aumenta la producción, pero no proporcionalmente.
El estudio también muestra un grupo pequeño pero creciente de usuarios avanzados que dominan el consumo total de tokens. En el percentil 90, los usuarios están quemando alrededor de 225 millones de tokens por semana, aproximadamente 3 veces lo que usaban hace seis meses y aproximadamente 7 veces la mediana.
Muchos líderes de ingeniería ahora están mirando a sus principales adoptantes y tratando de descubrir cómo llevar al resto de la organización al mismo nivel. Ese enfoque es equivocado. Dado que el costo por PR fusionado aumenta de $0,28 en el nivel de adopción más bajo al más alto de $89,32, escalar el uso extremo de tokens simplemente no puede generar valor.
En cambio, los líderes de ingeniería deberían centrarse en suavizar la curva. El uso amplio y moderado de tokens es mucho más rentable que tener un pequeño grupo de usuarios avanzados en un extremo del espectro y todos los demás rezagados. Si bien la mayoría de las organizaciones operan en el medio de la curva, la IA se convierte en una ventaja sostenible: suficiente para impulsar ganancias reales de productividad, pero no tanto como para que los equipos de ingeniería gasten dinero persiguiendo una producción marginal.
Maximizar el impacto, no el costo simbólico
Las empresas que queman la mayor cantidad de tokens no necesariamente son las que están obteniendo la mayor distancia con la IA. Cuando los costos de los tokens son altos, la mayor parte se gasta en automatizar tareas manuales con herramientas como Cloud, Copilot o Cursor. Los desarrolladores tienen una mejor herramienta para hacer lo mismo que antes.
Para lograr un verdadero impacto con la IA, las organizaciones de ingeniería deben avanzar hacia modos nuevos y verdaderamente agentes. Sin embargo, los sistemas agentes requieren grandes inversiones en infraestructura de TI, incluida la ingeniería de contexto, la orquestación y los entornos aislados. Hasta que las empresas aborden estos problemas, las ganancias de productividad quedarán bloqueadas por una “barrera agente” que ninguna cantidad de tokens podrá superar.
Cómo las empresas establecidas pueden seguir el ejemplo de la IA nativa
Las conversaciones sobre la IA y el desarrollo de software tienden a centrarse en la codificación, pero escribir código es sólo una parte de la función de un ingeniero. Llevar un producto al mercado implica trazar una hoja de ruta, implementarlo, habilitar su comercialización y más. Si los ingenieros gastan toneladas de tokens escribiendo código lo más rápido posible, todo lo demás tiene que ponerse al día.
Cambiar la cadencia de la hoja de ruta y acelerar la habilitación de ventas requiere cambios culturales importantes para los que muchas organizaciones no están preparadas. Como resultado, a menudo se vierten cadencias adicionales en la cartera de pedidos u otras cosas que pueden generar valor en el futuro pero que no moverán la aguja de los ingresos en el corto plazo. Los equipos pueden usar millones de tokens por semana, pero tienen poco que mostrar al final del trimestre.
Las empresas nativas de IA verán un retorno inmediato de su inversión en IA. Si bien es posible que las empresas establecidas no puedan comenzar desde cero, la adopción de principios nativos de la IA puede ayudar a eliminar barreras y convertir rápidamente el gasto simbólico en retornos comerciales mensurables. Al diseñar flujos de trabajo teniendo en cuenta la automatización, pueden acelerar la codificación sin crear deuda técnica.
“Tokenmaxing” está pasando por su momento, pero los líderes de ingeniería deben ir más allá del conteo de tokens y encontrar formas de demostrar su valor. Al medir cómo la IA afecta la entrega, la calidad y la productividad a lo largo del ciclo de vida de entrega del software, los líderes pueden demostrar el retorno de la inversión (ROI) y garantizar que cada token cuente.
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