Días después de que Meta cerrara su panel interno de clasificación de empleados según cuántos “tokens” de IA consumen —una práctica bautizada como “tokenmaxxing” y filtrada a la prensa— el cofundador de LinkedIn y reconocido inversor Reid Hoffman ha salido en defensa de esta idea.
Los tokens son las unidades mínimas de información que procesa un modelo de IA y también la base con la que se mide y se cobra el uso de estos servicios. Varias tecnológicas están utilizando los tokens como indicador interno para saber qué empleados adoptan más intensamente las herramientas de IA, llegando incluso a crear ránquines de “quién usa más IA”.
El método ha generado un fuerte debate entre ingenieros y expertos: sus críticos lo comparan con premiar a quien gasta más dinero, en lugar de medir resultados reales. Pero Hoffman, en una entrevista durante la cumbre World Economy de Semafor, considera que seguir el uso de tokens es un buen punto de partida para impulsar la adopción de la IA en las organizaciones, siempre que no se confunda con una medida perfecta de productividad.
Hoffman sostiene que las empresas deberían fomentar que personas de todos los departamentos experimenten con IA, aunque parte de esos intentos fracase. Señala que el seguimiento del “tokenmaxxing” solo tiene sentido si se combina con un análisis de para qué se usan esos tokens: si se trata de pruebas al azar o de proyectos con impacto real.
Además, recomienda integrar la IA en toda la organización y establecer revisiones frecuentes —por ejemplo, reuniones semanales— en las que los equipos compartan qué usos nuevos han probado, qué ha funcionado y qué aprendizajes se pueden extender al resto de la empresa. Para Hoffman, el objetivo no es solo usar más IA, sino aprender rápido, de forma colectiva, cómo convertirla en una palanca real de productividad.
