La tecnología avanza a una velocidad que a veces nos deja con la boca abierta, pero lo que está pasando en Amazon con el ‘tokenmaxxing’ es un ‘relajo’ que raya en lo absurdo. Resulta que algunos empleados del gigante tecnológico están usando herramientas de inteligencia artificial, como el MeshClaw, no para ser más eficientes de verdad, sino para inflar métricas de consumo de ‘tokens’ y subir en los rankings internos. Es una vaina que, si bien suena a algo de película, está ocurriendo de lo más real en Silicon Valley y pone en evidencia el ‘tigueraje’ a otro nivel.
Esta situación no es nueva en el mundo de las Big Tech, klk. Ya hemos visto movidas parecidas en otras empresas de la talla de Meta y Microsoft, donde también hubo una competencia feroz por ver quién usaba más ‘tokens’ de IA, llegando incluso a coronar al ‘Token Legend’. Sin embargo, lo de Amazon tiene su toque especial porque los empleados están usando la misma herramienta oficial que se supone que fue desplegada para mejorar el trabajo, pero la están virando para otra cosa, haciendo que la gente termine inflando métricas sin sentido práctico.
El ‘meollo’ de la vaina es que Amazon exige que más del 80% de sus desarrolladores le den uso a las herramientas de IA cada semana. Aunque la empresa ha jurado y perjurado que estas estadísticas no se usarán para evaluar el rendimiento, la realidad es otra. Muchos empleados aseguran que los gerentes están con el ojo puesto en esos números, creando una presión indirecta que incentiva precisamente este tipo de comportamiento pillo. Cuando la gerencia dice una cosa y hace otra, el ‘coro’ se da cuenta de una vez.
Esto desemboca en lo que en economía se conoce como ‘incentivos perversos’. La competitividad inherente en el ambiente de Silicon Valley, sumada a la posibilidad de sobresalir, aunque sea con números falsos, empuja a los ‘tigueres’ a buscar el atajo. Un empleado le comentó al Financial Times que cuando se rastrea el uso, se crean incentivos que son una ‘locura’ y que la gente se pone demasiado competitiva con esa ‘chercha’. Es un juego de apariencias que, a la larga, no beneficia a nadie.
Uno podría pensar que forzar la adopción de nuevas herramientas tiene su lógica; quizá si mucha gente las usa, alguien descubre una aplicación bacana. Pero el problema aquí es que no hay una exploración real. Si un ingeniero usa un agente de IA para resumir correos que nadie va a leer, o para generar código innecesario, no está aprendiendo ni innovando un ‘carajo’. Solo está cumpliendo una métrica de forma superficial, sin aportar valor real. Es como estar en la universidad y copiar la tarea solo para pasar.
Las implicaciones de este ‘relajo’ van más allá de una simple métrica. Amazon ha invertido una suma ‘disparatosa’ de 200 mil millones de dólares en infraestructura de IA. Si una buena parte del consumo interno de esos ‘tokens’ es puro ‘tokenmaxxing’, la fiabilidad de las cifras que justifican una inversión tan grande se va por el ‘barranco’. Es como construir una casa en el aire; si los cimientos son falsos, la vaina no se sostiene, klk.
Es crucial diferenciar entre una adopción genuina de la IA y este consumo inflado. La primera genera una demanda sostenible y un impacto positivo duradero; la segunda es una burbuja que explota tan pronto como los incentivos cambian. De hecho, Amazon ya ha empezado a ponerle freno a la visibilidad pública de estas estadísticas por equipo. Cuando el marcador deja de estar a la vista de todo el mundo, la gente se relaja y los comportamientos que incentivaba esa presión también comienzan a desinflarse.
Al final del día, esto es una clara muestra de la Ley de Goodhart, que nos dice que cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida. Amazon no creó un sistema para medir si sus ingenieros están usando la IA de forma inteligente y productiva. Lo que montaron fue un ‘marcador’, y, como en cualquier juego de ‘pelota’, los marcadores son para jugar, para buscar la forma de sumar puntos, aunque sea con ‘truquitos’. Es una lección que las empresas siempre terminan aprendiendo por las malas.Si te ha gustado este artículo, ¡compártelo con tus amigos, o déjanos un comentario!
Ingeniero de Sistemas especializado en Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos. Con una trayectoria enfocada en la convergencia entre tecnología de vanguardia y comunicación digital, Ramón lidera la implementación de modelos generativos aplicados al periodismo dominicano. Su trabajo garantiza que la información que llega a la diáspora no solo mantenga nuestra identidad “del patio”, sino que cumpla con los más altos estándares de veracidad y optimización técnica de la web moderna (2026).
