Amazon le pidió a sus ingenieros que dejen de usar tanta IA: hace seis meses los medía por cuánta usaban

El martes 27 de octubre, Amazon publicó en su sitio un memo que ya había circulado entre sus ingenieros en septiembre. Lo firma Terk Terkowitz, vicepresidente e ingeniero distinguido de la división de tiendas, y redefine el puesto de desarrollador de software en tiempos de IA.

La frase que recorrió la prensa: las métricas de uso de IA son “defectuosas de raíz”. El memo le pone nombre al vicio: tokenmaxxing (inflar al máximo el consumo de tokens). Los tokens son las unidades de texto que procesa un modelo; OpenAI calcula que uno equivale a unos cuatro caracteres, según The Wall Street Journal.

Cada token cuesta dinero, y en 2026 varias empresas empezaron a contar cuántos consumía cada empleado como si fuera una medida de productividad. A mi lectura, no es un memo sobre inteligencia artificial. Es un memo sobre una empresa que descubrió que medir el uso produce uso, no resultados.

Y lo más llamativo: Amazon declara rota la métrica y, dos párrafos más abajo, explica por qué la va a seguir usando.

En abril, consumir tokens era una competencia con aplausos y premios

El 14 de abril, The Wall Street Journal contó cómo un tablero interno de Meta, creado por un empleado, se hizo viral por ordenar a la gente según sus tokens consumidos y repartir títulos como “Leyenda del Token”. El propio empleado lo bajó. Pero el debate sobre el tokenmaxxing (inflar al máximo el consumo de tokens) recién empezaba.

Sonya Huang, socia de Sequoia Capital, defendió la práctica ante el diario: “Todos deberíamos estar haciendo tokenmaxxing” (inflar al máximo el consumo de tokens). Sequoia tiene su propio ranking, igual que muchas de las empresas que ella asesora. Huang admitió que la métrica es imperfecta, pero la defendió como una forma de convertir la adopción en un juego.

May Habib, CEO de la empresa de IA Writer, fue más lejos con el mismo diario: “Es existencial para nosotros”. Un empleado suyo usó casi 11.000 millones de tokens en marzo, más de USD 50.000 en su plataforma. Habib reconoció que la métrica se puede manipular y que parte del uso no vale nada. Y dijo que estaba bien igual.

En Writer, los primeros del ranking reciben aplausos en Slack y a veces una tarjeta de regalo. Dos semanas después, Business Insider mostró un tablero de Disney que ordenaba a unos 4.800 empleados de tecnología por tokens consumidos en Claude y Cursor, con metas y rachas de uso.

No todos aplaudían. Yamini Rangan, CEO de HubSpot, escribió en LinkedIn que maximizar resultados vale más que maximizar tokens. Brian Elliott, CEO de Blitzy, lo comparó con medir la facturación por la cantidad de llamadas en frío. Pero el diario también recogió la convicción que domina en las empresas de Estados Unidos: la que no exprima la IA queda obsoleta.

Amazon cerró su ranking en mayo y Microsoft puso presupuestos en agosto

En mayo, el Financial Times informó que Amazon había cerrado un ranking interno de tokens llamado KiroRank y que Dave Treadwell, vicepresidente senior, les había pedido a los empleados: “Por favor, no usen IA solo por usar IA”.

Según Business Insider, el tablero lo habían creado empleados y había gente poniendo a la IA a hacer tareas inútiles para subir posiciones. Amazon no les puso tope de tokens, le aclaró un vocero a CNBC. Lo que mira ahora, dijo a ese medio Marc Brooker, vicepresidente de AWS, es cuántos lanzamientos salen y cuántos cambios funcionan.

En agosto, le tocó a Microsoft. 404 Media publicó un memo de Jay Parikh, vicepresidente ejecutivo a cargo de CoreAI, su división de IA: “Tokenmaxxing no es lo que estamos optimizando” (inflar al máximo el consumo de tokens).

Desde julio, cada división de Microsoft tiene un presupuesto de tokens, los empleados pueden ver su propio gasto y el modelo por defecto pasó a ser uno más barato.

En septiembre, en el CXO Summit de Chicago Booth, escuché a Michelangelo D’Agostino, vicepresidente de IA de Grainger, una distribuidora industrial de Estados Unidos, enumerar las razones por las que su trabajo es casi imposible. Había sumado una sexta desde abril: el costo de los tokens. Las herramientas de programación con IA, dijo, habían disparado el gasto de forma exponencial.

El entusiasmo de abril no se evaporó. Se convirtió en una factura.

Amazon dice que la métrica está rota y la sigue usando

Vuelvo al memo. Terkowitz escribe que, como los resultados tardan y cuestan aislar, Amazon recurrió a mediciones indirectas: cuántos tokens se usan, cuánta gente adoptó las herramientas, cuántos cambios de código se hacen. “Todos somos conscientes de que estas métricas son defectuosas de raíz, sobre todo porque están desconectadas de lo que importa.”

Usadas como meta, advierte, suben costos y complejidad: el tokenmaxxing (inflar al máximo el consumo de tokens) “está reñido con la frugalidad”, uno de los principios de liderazgo de Amazon.

Y acá viene el giro. El párrafo siguiente dice que esas mismas métricas “correlacionan bien con los resultados que importan”, que los equipos que no adoptan IA “se están quedando atrás” y que usarlas “con cuidado y criterio” para pensar la carrera propia “es apropiado”.

Pide mirar a los dos extremos: los equipos que menos usan IA, para entender por qué, y los que más la usan, para ver si entregan más. La métrica rota sigue en el tablero. Lo que cambia es la lectura.

Lo nuevo es que el memo protege al que no usa: “Si tu trabajo no se beneficia de las herramientas de IA actuales, eso es un hallazgo, no una falla.” El ingeniero que puede explicar dónde la IA no ayuda “está demostrando el juicio que pedimos”.

Y a los jefes les pone un examen: solo tienen “entendimiento suficiente” si usaron las herramientas en trabajo real y pueden nombrar una tarea donde sirvieron y otra donde no.

Hay una confesión al final que casi nadie citó: “A medida que Amazon creció, vimos a algunos de nuestros ingenieros y gerentes volverse menos conectados con sus clientes y su negocio.” La métrica más fácil de medir tapaba la pregunta más difícil: para quién se escribe ese código.

Lo que el memo no resuelve es qué hace el ingeniero el lunes. Le dicen que la métrica está desconectada de lo que importa y que, si queda entre los que menos usan IA, alguien va a querer saber por qué. Las dos cosas en la misma página.

En seis meses, no cambió la tecnología. Cambió quién habla. En abril hablaban una inversora y las startups que viven de vender IA. En octubre habla una empresa que la paga para miles de ingenieros, y la cuenta llegó antes que el resultado.