La inversión en IA dentro de las empresas se está acelerando. Los presupuestos aumentan, las juntas exigen respuestas claras y las respuestas que reciben suelen hacerse en torno a costos de tokens, conteo de prompts y despliegues de copilotos. Pero esos números no son métricas de negocio; son registros de actividad.

La mayoría de las organizaciones se ha quedado con esas cifras porque son fáciles de rastrear y aparecen bien en los informes. El problema es que miden la actividad, no los resultados. Indican cuánta IA se está usando, no si el negocio está avanzando desde la implementación de la IA.

Aquí es donde surge el fenómeno de la maximización de tokens. Sucede cuando las organizaciones empiezan a premiar a quien más usa IA, en lugar de premiar lo que realmente entrega. Al optimizar por lo incorrecto, estamos preparando silenciosamente a los programas de IA para fracasar.

Cuando las métricas se convierten en la misión

Existe una verdad simple en los negocios: las personas optimizan aquello que se mide, y actualmente vemos ese fenómeno con la IA. Es natural: los equipos generan más output cuando eso es lo que la dirección suele ver y recompensar. A lo largo del tiempo, la medición se convierte en la misión y el foco en los resultados reales empieza a desvanecerse. El resultado es un incremento en la producción que parece impresionante en papel, pero tiene poco que ver con decisiones más rápidas o productos mejores.

Los equipos con mayor uso o gasto tienden a convertirse en el benchmark que otros sienten la necesidad de igualar. Pero métricas como el gasto en tokens deben evaluarse de la misma manera que cualquier otra inversión empresarial. Si destináramos el mismo presupuesto a una nueva herramienta de ventas o a una campaña de go-to-market, la junta preguntaría: ¿cómo aumentó los ingresos y avanzó el negocio de forma medible?

Un alto consumo de tokens sin una conexión clara con un resultado de negocio no es una historia de éxito. Sin esa conexión, es solo un costo adicional. Mientras tanto, las organizaciones que descubren esto primero moverán más rápido con menos gasto, y esa brecha se acumula.

La IA no creó el problema; lo reveló

Ya hemos visto este patrón antes. En los primeros días de la computación en la nube, las empresas apostaron por avanzar rápido e invertir mucho sin reconsiderar cómo se estructuraba el trabajo. Los costos subieron, pero los resultados no siempre siguieron. No fue un problema de la nube; tampoco es un problema de IA. Siempre estuvo ahí.

La realidad es que la mayoría de las compañías ya tenían una cuestión estructural mucho antes de la IA. El trabajo que tiene mayor impacto no vive en un único sistema; se extiende a través de equipos, herramientas y departamentos, sostenido por personas que conectan contexto y llenan vacíos entre sistemas. Eso siempre ha sido así. Lo que la IA ha hecho es exponerlo, y ahí el problema es más profundo que las métricas.

La IA acelera a las personas dentro de las herramientas que ya usan. Pero cuando ese trabajo sigue residiendo en sistemas desconectados, la velocidad no arregla el problema; solo revela las brechas. Los equipos avanzan más rápido, pero no necesariamente de forma conjunta, y por eso las métricas de uso pueden parecer tan fuertes. Más prompts, más output, más actividad. A simple vista parece avances, pero sin una conexión clara con resultados, esa actividad puede convertirse rápidamente en ruido.

El problema no es solo que estemos midiendo mal. También es que la mayoría de las organizaciones no tiene una visión clara de los resultados desde el principio.

Qué significa una buena medición

Deja de preguntar cuánto se está usando la IA y empieza a preguntar qué ha cambiado gracias a ella. Algunas pautas que deben seguirse:

La cantidad de output no equivale a valor de negocio. Tratarlos como intercambiables es empezar a desviar la dirección del programa de IA.

Comienza por el resultado, no por la herramienta. En lugar de preguntar: “¿Cuántos prompts ejecutamos?”, pregunta: “¿Qué logramos?”

Mide lo que cruza equipos. Si el impacto se mantiene dentro de una función, tienes una herramienta útil, no una ventaja competitiva.

A modo de ejemplos: para equipos de ingeniería, podría significar centrarse menos en líneas de código o pull requests y más en lo que llega a producción y entrega valor a los clientes. Para marketing, podría significar enfocarse en si las campañas se lanzan más rápido o con mejor recepción.

En última instancia, la IA que facilita la mañana de una persona es una herramienta útil, pero el verdadero valor proviene de aquella IA que cambia la forma en que toda la empresa realiza su trabajo. Sin eso, terminamos con herramientas inteligentes que operan de forma aislada: útiles en momentos, pero limitadas en impacto.

Redefine qué significa buen rendimiento

Ahora mismo, la mayor parte de la conversación sobre IA se centra en la productividad individual: cuán rápido puede escribir, codificar, analizar o crear una persona. Eso importa, pero es solo una parte de la historia.

La gran oportunidad está a nivel organizativo y mira cómo el trabajo realmente se mueve entre equipos, sistemas y la empresa en su conjunto. La IA puede mejorar la operación de los negocios, pero solo si estamos dispuestos a hacer preguntas más difíciles sobre qué medimos y por qué.

Las empresas que liderarán no serán las que usen IA más; serán las que cambien lo que miden cuando la IA llegó. Ese es el único KPI que realmente importa.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra vía para presentar las ideas de las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy en día.

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