La inteligencia artificial que se vigilará sola

Conviene empezar por la palabra que está en el centro de todo. Token es un término inglés que nombra la unidad mínima con que la IA mide el texto. Un token equivale más o menos a cuatro letras. Cada vez que alguien le pide algo a un algoritmo, ese sistema cuenta los tokens que entran y los que salen. Y por cada token cobra. Si bien el precio individual es ínfimo, el problema aparece cuando estos se cuentan por miles de millones.

Acá ocurre algo curioso que pocos entienden. El precio de cada token bajó cerca de 98% y aun así las facturas de las empresas se triplicaron. La explicación está en otra palabra. Un agente de IA es un programa que actúa solo. No espera que una persona le dicte cada paso, sólo recibe una tarea y la ejecuta. Escribe código, revisa documentos, contesta a clientes, llama a otros programas. Y mientras trabaja consume tokens sin parar, a una velocidad que ningún empleado humano alcanzaba. El consumo por programador subió casi 19 veces al tiempo que el precio por unidad bajó. Con una explosión de volumen, la cuenta final subió igual.

El resultado es una ceguera generalizada. Las empresas gastan fortunas en IA sin ver con claridad en qué. Una encuesta de la consultora KPMG halló que solo el 26% de las compañías tiene una visión completa de sus costos de IA. Otro 50% ve sólo una parte. Finalmente, un 22% no ve casi nada o se entera cuando llega la factura. El ejecutivo de finanzas que aprueba el presupuesto descubre el desvío tarde. El director de una fundación dedicada al control de gastos contó que en abril las empresas ya le decían que estaban tres veces por encima de todo su presupuesto de IA para el año entero.

Y acá llega el punto que cambia la conversación. Durante años se discutió cómo supervisar a la IA, evitar que se equivoque, que invente y decida mal. Pero ahora se suma otra cuestión urgente. Ya no se trata de supervisar a la máquina sino de monitorear su uso. Quién la emplea, para qué, cuánto consume, si esa erogación produce algo de valor. La pregunta se convirtió en una cuestión de administración y de dinero.

El obstáculo es de escala porque una persona puede revisar un gasto o mil gastos, pero no puede revisar miles de millones de operaciones por día. El responsable de esa fundación lo resumió con crudeza, controlar el gasto en la nube era un problema de cientos de millones de filas de datos por mes. Sin embargo, seguir el consumo de tokens es una dificultad con billones de filas por mes. Ninguna planilla resiste eso y una mirada humana no llega a tiempo.

La industria reaccionó en junio de 2026 cuando la Linux Foundation, una organización conocida por sostener programas de uso libre anunció la creación de un cuerpo nuevo para fijar reglas comunes sobre la economía de los tokens. Entre sus impulsores figuran la propia KPMG y gigantes como Google, Microsoft, IBM, Oracle, Salesforce y SAP. La intención es repetir lo que años atrás se hizo con la nube, cuando una disciplina llamada en inglés FinOps puso orden en esos gastos.

También se proponen medidas nuevas. Una mide cuánta inteligencia se obtiene por cada peso gastado. Otra mide cuántos tokens se producen por cada unidad de energía consumida. El nombre que eligieron para todo esto vuelve a venir del inglés. Lo llaman tokenomics, que significa simplemente la economía de los tokens.

Falta decir por qué este gasto es importante, porque a veces lo vale. Un estudio encontró que los usuarios más intensivos de IA eran casi el doble de productivos. El detalle es que gastaban 10 veces más tokens para lograrlo. El mejor rendimiento no venía de exprimir a los más avanzados sino de llevar al usuario común hacia un uso moderado. Gastar mucho no es ni virtud ni pecado, lo único que importa es si el gasto produce un resultado proporcional. Y eso, hoy, casi nadie lo mide bien.

Queda la conclusión a la que empuja la lógica. Si el uso de la IA crece a una velocidad que ningún humano puede seguir, y si el volumen de operaciones supera cualquier capacidad de revisión manual, entonces la vigilancia tendrá que automatizarse. El propio sector calcula que el uso de tokens se multiplicará por 24 entre 2026 y 2030. Una persona o un equipo de especialistas no pueden controlar eso. Lo único capaz de observar a la IA en tiempo real, a esa escala, es otra IA.

Vamos hacia un mundo donde la IA vigilará el uso de la IA, es decir, un sistema mirará a otro sistema: medirá su consumo, juzgará si vale la pena, recortará lo inútil, avisará al humano solo cuando algo se salga de su cauce. Cabe destacar que el supervisor humano no desaparece, sólo cambia de lugar y deja el seguimiento de las operaciones para mirar al vigilante automático revisando las operaciones.

La discusión de los próximos años no será solo cómo construir mejores máquinas, se suma ahora quién controla su uso. Y la respuesta más probable es que ese seguimiento terminará en manos de la misma clase de máquina que pretende controlar.

Las cosas como son.

Mookie Tenembaum aborda temas de tecnología como este todas las semanas junto a Claudio Zuchovicki en su podcast La Inteligencia Artificial, Perspectivas Financieras, disponible en Spotify, Apple, YouTube y todas las plataformas.

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