La “tokenpocalipsis”: empresas como Accenture y Uber empiezan a racionar el uso de inteligencia artificial

Accenture, una de las mayores consultoras tecnológicas del mundo, está tratando de resolver un problema que ella misma ayudó a crear: cómo evitar que trabajadores sin perfil técnico agoten el presupuesto de inteligencia artificial de las compañías con tareas cotidianas y de bajo valor agregado.

Según un audio interno obtenido por el medio especializado 404 Media, directivos de la firma reconocieron que el gasto en tokens de IA está creciendo de forma acelerada en toda la industria. Justice Kwak, responsable de estrategia de IA agéntica en Accenture, describió la situación como una escalada rápida y cada vez más impredecible del consumo.

Uno de los ejemplos que circuló en la filtración resultó especialmente llamativo por su simpleza: empleados administrativos utilizando herramientas de inteligencia artificial para convertir archivos PDF en diapositivas de presentación, una tarea rutinaria que, replicada a gran escala dentro de una organización con cientos de miles de empleados, termina generando facturas de consumo mucho más altas de lo esperado.

Kwak fue todavía más específico en otro fragmento de la grabación. Explicó que, según los datos internos de la compañía, no son los ingenieros quienes están impulsando el consumo de tokens, sino una parte considerable del personal sin perfil técnico, que repite ese tipo de comportamientos de uso intensivo para tareas menores.

El giro respecto a la política de adopción forzada

Lo paradójico del caso es que esta misma consultora había impulsado meses atrás una política interna en sentido contrario. En febrero de este año, la directora ejecutiva de Accenture, Julie Sweet, había pedido al personal sénior que se familiarizara activamente con las herramientas de inteligencia artificial, bajo la advertencia de que quienes no lo hicieran podrían quedar fuera de futuros ascensos.

El resultado de esa presión, de acuerdo con la reconstrucción del propio medio que accedió al audio, fue una suerte de exhibicionismo tecnológico entre empleados, que comenzaron a usar la IA de manera ostensible para demostrar adopción, sin necesariamente evaluar si esas tareas requerían realmente el uso de estas herramientas.

Uno de los patrones de derroche más citados en la filtración describe a empleados que, ante la necesidad de modificar una sola diapositiva dentro de una presentación completa, optan por cargar el archivo entero y solicitarle al sistema que regenere la totalidad del documento, en lugar de editar únicamente la parte necesaria.

Un problema que excede a Accenture

El fenómeno no parece limitarse a esta consultora. Según la cobertura periodística que siguió a la filtración original, Uber impuso un límite mensual de 1.500 dólares por ingeniero para el uso de herramientas de asistencia en programación, luego de que su propio director de tecnología reconociera que la empresa había agotado todo su presupuesto anual de inteligencia artificial en apenas cuatro meses.

Walmart, por su parte, restringió el uso de su plataforma interna de codificación asistida por IA tras un nivel de adopción que superó ampliamente las proyecciones iniciales. Otros reportes indican que Microsoft también retiró el acceso a determinadas herramientas de asistencia en código por motivos de costos.

A este cambio de escenario se suma una transformación en los modelos comerciales de los propios proveedores de tecnología. Algunas plataformas, como GitHub, comenzaron a migrar de un esquema de suscripción con tarifa fija hacia un modelo de facturación basado en el consumo real de tokens, lo que traslada directamente a las empresas el riesgo de un uso descontrolado por parte de sus empleados.

La respuesta comercial: un nuevo producto de monitoreo

Frente a este panorama, Accenture no se limitó a restringir el uso interno de sus propias herramientas. La compañía también estaría desarrollando un producto orientado a sus clientes corporativos, bajo el nombre de Token IQ, pensado para darle a los equipos directivos mayor visibilidad sobre en qué se está utilizando el presupuesto de inteligencia artificial y si ese gasto efectivamente se traduce en resultados concretos para el negocio.

Kwak explicó en el mismo audio que, si bien el gasto total en inteligencia artificial resulta visible para la dirección de las empresas, atribuir ese consumo a nivel de token con los resultados de valor generados en cada proyecto sigue siendo, por el momento, un punto ciego para buena parte de las organizaciones.

Analistas del sector especializado en gestión de costos tecnológicos, citados en distintas coberturas posteriores a la filtración, compararon este momento con los primeros años de adopción masiva de la nube, cuando las empresas también abrazaron el consumo prácticamente ilimitado sin controlar de cerca el gasto, hasta que debieron desarrollar disciplinas específicas de control financiero para retomar el manejo del presupuesto.

De confirmarse esta tendencia, es probable que en los próximos meses distintas organizaciones comiencen a implementar cuotas de consumo, niveles de acceso diferenciados según el rol de cada empleado y paneles de control que permitan monitorear en tiempo real el gasto en inteligencia artificial dentro de cada área.