La productividad de la IA no se mide contando tokens
La productividad de la IA no se mide contando tokens
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Diana Dorado
Redacción
23 de septiembre de 2026
Evaluar la efectividad de las herramientas de IA a través del tiempo de uso o el consumo de tokens genera incentivos erróneos y desvíos presupuestales. El verdadero impacto debe medirse a partir de los resultados de negocio y la calidad de las decisiones.
Por Raju Vegesna, Jefe Evangelista de Zoho.
El afán por justificar las inversiones en Inteligencia Artificial ha llevado a muchas empresas a medir la actividad (tokens consumidos o horas de uso) en lugar de la productividad real. Este enfoque premia la cantidad sobre la calidad y puede generar un gasto descontrolado sin un retorno de inversión claro.
1. Riesgos de medir actividad en lugar de resultados: Los casos de Starbucks y Uber
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Empresa |
Estrategia de Incentivos / Adopción |
Resultado / Enfoque Erróneo |
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Starbucks |
Vinculó el 25% de los bonos del equipo de IT al uso frecuente de un asistente de IA. |
Generó una "falsa adopción", donde los colaboradores simulaban el uso para cumplir con el indicador. |
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Uber |
Otorgó incentivos a ingenieros con un gasto de USD $500 a $2.000 mensuales por persona en IA. |
Alcanzó el 95% de adopción, pero agotó el presupuesto anual de IA de 2026 en solo cuatro meses. |
2. Los dos roles de la IA y sus marcos de medición
Para evaluar correctamente el retorno de inversión en IA, los líderes empresariales deben diferenciar cómo aporta valor la herramienta:
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IA como acelerador de procesos: APLICA para tareas repetitivas o procedimentales. La productividad es directa y cuantitativa: tiempo ahorrado, reducción de costos y mayor volumen de entregables.
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IA como socio de razonamiento: Aplica para sintetizar información, modelar escenarios y respaldar decisiones estratégicas. El valor es cualitativo y contextual; evaluar este rol por consumo de tokens subestima su verdadero impacto.
3. Hoja de ruta para líderes empresariales
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Separar adopción de productividad: Monitorear el uso únicamente para evaluar la cobertura del despliegue, nunca como métrica de rendimiento laboral.
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Definir KPIs de negocio previos: Establecer indicadores claros de éxito para cada área (atención al cliente, ingeniería, finanzas) antes de desplegar las herramientas.
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Auditar puestos según el tipo de valor: Aplicar métricas cuantitativas a la aceleración de procesos y criterios cualitativos al apoyo en el razonamiento.
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Gobernanza del gasto: Crear estructuras de rendición de cuentas que conecten directamente los costos de infraestructura de IA con un valor de negocio demostrable.