{"id":25152,"date":"2026-05-26T11:53:17","date_gmt":"2026-05-26T10:53:17","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=25152"},"modified":"2026-05-26T11:53:17","modified_gmt":"2026-05-26T10:53:17","slug":"el-consumo-de-ia-se-ha-convertido-en-objeto-de-culto-pero-esto-no-es-productividad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=25152","title":{"rendered":"El consumo de IA se ha convertido en objeto de culto pero esto no es productividad"},"content":{"rendered":"

Hay una forma muy eficaz de equivocarse en tecnolog\u00eda: medir con precisi\u00f3n lo que no importa. Es un error elegante, moderno y hasta tranquilizador, porque convierte algo complejo en algo visible. Nos da la ilusi\u00f3n de control. Y en plena fiebre de la inteligencia artificial estamos empezando a cometerlo otra vez<\/strong><\/p>\n

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Por Juli\u00e1n G\u00f3mez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC<\/em><\/span><\/p>\n

En Silicon Valley empieza a asomar una pr\u00e1ctica que, m\u00e1s que anecd\u00f3tica, parece un s\u00edntoma de \u00e9poca: nuevas contrataciones que reciben, adem\u00e1s de salario, bonus y equity, capacidad de consumo de IA. Dicho de otro modo, tokens. No como un detalle menor, ni como una simple herramienta de trabajo, sino como parte del paquete de compensaci\u00f3n con el que seducir talento.
\nLa escena tiene algo de distop\u00eda de oficina y algo de l\u00f3gica industrial. Si se supone que la IA multiplica la productividad, ofrecer m\u00e1s capacidad de uso parece equivalente a ofrecer m\u00e1s poder. M\u00e1s velocidad. M\u00e1s rendimiento. M\u00e1s ventaja competitiva.
\nEl problema empieza cuando esa l\u00f3gica se simplifica demasiado.
\nPorque una cosa es dar acceso a herramientas potentes y otra muy distinta asumir que consumir m\u00e1s de esas herramientas equivale a producir m\u00e1s valor. Y esa confusi\u00f3n, que al principio puede parecer menor, acaba deformando la manera en que entendemos el trabajo t\u00e9cnico.
\nHoy ya se desliza una idea inquietante: valorar a los desarrolladores por el volumen de tokens que consumen. Cuanto m\u00e1s usan, m\u00e1s productivos parecen. Da igual para qu\u00e9. Da igual en qu\u00e9 se convierta esa potencia. Da igual si el resultado es mejor, peor o irrelevante. Lo importante pasa a ser el consumo.
\nEs el tipo de razonamiento que una industria adopta cuando necesita justificar una inversi\u00f3n gigantesca.
\nPorque no estamos hablando de una moda menor. La inversi\u00f3n en IA est\u00e1 siendo una de las mayores de la historia de la inform\u00e1tica. Las grandes tecnol\u00f3gicas est\u00e1n levantando infraestructuras masivas, ampliando capacidad de c\u00f3mputo, asegurando suministro energ\u00e9tico, resolviendo problemas de refrigeraci\u00f3n y comprometiendo cantidades ingentes de capital en la expectativa de que el uso de esta tecnolog\u00eda crecer\u00e1 de manera sostenida y voraz.<\/p>\n

Pero toda gran expansi\u00f3n necesita una demanda que la sostenga<\/strong>
\nY ah\u00ed aparece la gran pregunta inc\u00f3moda: \u00bfqu\u00e9 ocurre si el consumo real no alcanza el ritmo esperado? \u00bfQu\u00e9 pasa si la sociedad, las empresas o los equipos no usan tanta IA como hace falta para rentabilizar toda esa maquinaria?
\nLa respuesta parece clara: hay que facilitar la decisi\u00f3n. Hay que empujar el h\u00e1bito. Hay que convertir el uso en costumbre y la costumbre en necesidad.
\nPor eso no sorprende la avalancha de contenidos patrocinados, demostraciones deslumbrantes, v\u00eddeos simplificados y mensajes publicitarios que ensalzan las bondades de la IA en todos los rincones posibles. Influencers contratados, campa\u00f1as en redes, casos de uso espectaculares y una narrativa continua que no solo explica la tecnolog\u00eda, sino que invita, empuja y casi presiona a consumirla.
\nNo es casualidad. Es estrategia.
\nY el dato ayuda a entender la magnitud del movimiento: las plataformas de IA generativa gastaron m\u00e1s de 1.000 millones de d\u00f3lares en anuncios digitales en Estados Unidos en 2025, un 125% m\u00e1s que el a\u00f1o anterior. No es solo una cifra grande. Es una declaraci\u00f3n de intenciones. Muestra una industria que no se conforma con existir: necesita ser usada masivamente.
\nHasta aqu\u00ed, nada obliga a concluir que la IA sea una mala inversi\u00f3n o una herramienta sobrevalorada. Ser\u00eda una lectura torpe. La IA puede ser extraordinariamente \u00fatil. Puede eliminar trabajo repetitivo, reducir tareas manuales, acelerar procesos y permitir que los profesionales dediquen m\u00e1s tiempo a pensar, decidir y construir con m\u00e1s criterio. Utilizada con sentido, mejora mucho. Y en algunos casos, much\u00edsimo.
\nEl matiz decisivo est\u00e1 en ese \u201cutilizada con sentido\u201d.
\nPorque tambi\u00e9n puede usarse mal. Puede convertirse en una trituradora de energ\u00eda, agua y dinero al servicio de tareas irrelevantes, iteraciones innecesarias o una inflaci\u00f3n artificial de actividad. Puede producir mucho ruido y muy poco valor. Puede dar una apariencia de sofisticaci\u00f3n donde solo hay desperdicio.
\nY de ese ecosistema nace incluso una caricatura bastante reveladora: el tokenmaxxing, esa maximizaci\u00f3n deliberada del consumo de tokens como si gastar m\u00e1s capacidad de IA fuera, por s\u00ed mismo, un signo de excelencia. Una especie de culto al derroche tecnol\u00f3gico envuelto en lenguaje de alto rendimiento.
\nPero el consumo no es el producto.
\nNunca lo ha sido.
\nTampoco las l\u00edneas de c\u00f3digo fueron una buena m\u00e9trica de productividad, ni las horas sentados frente a una pantalla, ni la cantidad de reuniones, ni la cantidad de palabras de un informe. Medir es \u00fatil solo cuando la medida mantiene una relaci\u00f3n directa con el valor que se quiere capturar. Y el valor en desarrollo de software no est\u00e1 en el combustible consumido, sino en el resultado entregado.
\nLo relevante no es cu\u00e1ntos tokens se han gastado. Lo relevante es en qu\u00e9 se han convertido.
\nSi esa capacidad de IA termina materializ\u00e1ndose en software requerido por negocio, alineado con objetivos concretos y \u00fatil para el usuario, entonces hablamos de productividad. Si no, hablamos de actividad. Y la actividad, por intensa que sea, no siempre genera valor.
\nPor eso, la m\u00e9trica interesante no deber\u00eda ser el volumen absoluto de tokens, sino la relaci\u00f3n entre tokens consumidos y producto software generado. Ah\u00ed s\u00ed empieza la conversaci\u00f3n seria. Ah\u00ed s\u00ed aparece una noci\u00f3n de eficiencia. Porque si dos equipos producen el mismo resultado, pero uno necesita una fracci\u00f3n del consumo de IA del otro, entonces no solo est\u00e1 trabajando bien: est\u00e1 convirtiendo mejor los recursos en valor.
\nEso cambia por completo el enfoque.
\nDejamos de premiar el gasto y empezamos a observar la transformaci\u00f3n. Dejamos de confundir potencia con rendimiento. Dejamos de asumir que m\u00e1s m\u00e1quina significa m\u00e1s productividad. Y volvemos a una verdad bastante menos vistosa, pero mucho m\u00e1s \u00fatil: el desarrollo de software se debe medir por el software que entrega, no por la energ\u00eda computacional que quema en el camino.
\nLa industria tecnol\u00f3gica ha tendido siempre a enamorarse de sus medios. A veces olvida sus fines. Hoy el riesgo no es solo sobreinvertir en IA, sino adoptar una cultura en la que consumir IA se convierta en una virtud en s\u00ed misma.
\nY no lo es.
\nLa virtud est\u00e1 en producir mejor. En resolver mejor. En construir mejor. En gastar menos para obtener m\u00e1s. En hacer que la potencia se convierta en resultado, y no en humo estad\u00edstico.
\nEl producto software sigue siendo el rey. Todo lo dem\u00e1s, incluidos los tokens, solo merece atenci\u00f3n en la medida en que lo sirva.<\/p>\n

Arriba, en la foto,<\/em> Juli\u00e1n G\u00f3mez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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