Microsoft ha lanzado nuevas pautas internas para optimizar el uso de tokens de IA entre sus ingenieros, con el objetivo de canalizar la inversión hacia resultados de mayor impacto en clientes y negocio. A pesar de haber reportado resultados financieros récord, la compañía ha señalado la necesidad de medir y gestionar el gasto en tokens para conseguir un mayor valor por unidad de token.

En un correo visto por 404 Media, mailado por Jay Parikh, vicepresidente ejecutivo de Microsoft, se advierte que el crecimiento en el uso de GitHub Copilot debe ir acompañado de una consciencia clara sobre el consumo de tokens. “Tokenmaxxing no es lo que estamos optimizando para obtener resultados,” afirma el mensaje, subrayando que la prioridad es maximizar los resultados que realmente mueven la aguja para clientes y negocio.

Entre las medidas se encuentra la actualización de la guía interna y la gestión del gasto en tokens con la misma disciplina que se aplica a otros recursos críticos. Como parte de la estrategia para obtener “un mayor valor de nuestra inversión en tokens”, Microsoft ha indicado que el modelo predeterminado para uso interno será la versión más asequible, GPT-5.6 de OpenAI.

Adicionalmente, a partir de julio de 2026, varias divisiones de Microsoft cuentan con un “objetivo de presupuesto de tokens de IA”, y los empleados pueden seguir su gasto individual para promover una mayor responsabilidad fiscal. Aunque aún no se ha revelado un valor objetivo de gasto, la guía reportada sugiere que muchos ingenieros gastan entre cientos de dólares al mes y unos pocos miles de dólares mensuales en tokens.

Parikh aclaró que la intención no es frenar el progreso hacia una organización “AI-first”, sino seguir aprendiendo y ajustando las políticas de IA a medida que evolucionan los modelos y productos. En sus palabras: “No estamos optimizando para menos tokens; estamos optimizando para más impacto por token.”

Estas medidas llegan en un momento en que Microsoft ha mostrado resultados financieros sólidos, lo que implica una mayor capacidad para invertir en IA. La empresa ya ha reducido recientemente su uso de ciertos modelos internos en favor de herramientas como GitHub Copilot CLI, y ha señalado la necesidad de ajustes continuos conforme se desarrolle el ecosistema de IA.

El fenómeno del “tokenmaxxing” no es ajeno a otras grandes tecnológicas. En el sector se han reportado casos donde el uso desmedido de herramientas de IA ha impactado presupuestos internos. Este enfoque de control y optimización apunta a evitar gastos innecesarios y orientar la IA hacia tareas de mayor valor añadido, al tiempo que se mantiene el impulso hacia una cultura de innovación impulsada por IA.

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