Las startups gastan más en IA que en empleados: ¿el futuro del empleo tecnológico?

El auge del "tokenmaxxing": cuando la IA sustituye a los empleados

En el competitivo mundo de las startups tecnológicas, un nuevo fenómeno está ganando terreno: el "tokenmaxxing". Se trata de una práctica en la que los fundadores y directivos presumen de destinar más recursos económicos a la computación de inteligencia artificial (IA) que a la contratación de empleados humanos. Lo que antes se consideraba un gasto operativo, ahora se presenta como un símbolo de innovación y éxito empresarial.

Amos Bar-Joseph, CEO de Swan AI —una startup especializada en agentes de codificación—, compartió en LinkedIn una factura de $113.000 generada en un solo mes por el uso de herramientas de IA como Claude. "Nunca había estado tan orgulloso de una factura en mi vida", declaró. Su empresa, compuesta por solo cuatro empleados, prioriza el gasto en tokens de IA frente a los salarios, defendiendo un modelo de escalabilidad basado en "inteligencia, no en número de empleados".

Bar-Joseph detalló que, con un objetivo de alcanzar $10 millones en ingresos recurrentes anuales con menos de diez empleados, Swan AI prescinde de equipos de ventas tradicionales y de presupuestos de marketing pagado. "Pero gastamos una broma de dinero en tokens", afirmó. "Esa factura de $113.000 incluye los costes de nuestro equipo de ingeniería, soporte, legal... y parte de nuestro equipo de go-to-market".

¿Productividad o vanidad? El debate en torno al "tokenmaxxing"

El concepto de "tokenmaxxing" se ha convertido en una métrica de vanidad en el sector tecnológico. Empresas como Meta han implementado tableros internos —como "Claudenomics"— para medir el uso de tokens de IA por empleado, asociando un mayor consumo con mayor productividad e innovación. Incluso se han documentado casos de trabajadores que gastan cientos de miles de dólares en herramientas de IA por su cuenta, presentándolo como un ideal a seguir.

Sin embargo, esta tendencia no está exenta de críticas. Salesforce ha desarrollado una métrica alternativa llamada "Agentic Work Units", diseñada para evaluar si el gasto en tokens de IA se traduce realmente en trabajo productivo. El objetivo último de este enfoque es, en muchos casos, reemplazar a los empleados humanos.

Grandes corporaciones ya justifican despidos masivos argumentando que la IA mejora la eficiencia y reduce la necesidad de personal. Dan Schulman, CEO de Verizon, llegó a afirmar que la IA podría llevar a un aumento del desempleo a gran escala. Pero mientras las grandes empresas usan la IA para recortar plantillas, las startups la emplean para evitar contratar empleados desde el principio.

La matemática detrás del modelo: ¿realmente compensa?

Chen Avnery, cofundador de Fundable AI, respaldó el enfoque de Bar-Joseph en un comentario en LinkedIn:

"Lo que la gente no entiende de las empresas nativas de IA es que esa factura de $113.000 no es un coste, sino tu presupuesto de contratación asignado de otra forma".

Avnery explicó que su empresa procesa documentos de préstamos que, en un modelo tradicional, requerirían un equipo de 15 personas. "La ecuación funciona cuando el gasto en IA genera 10 veces más productividad que el coste equivalente de empleados humanos", aseguró. "El verdadero avance está en el escalado compuesto: el gasto en tokens crece de forma lineal, mientras que la producción lo hace de manera exponencial".

Este modelo, aunque prometedor en términos de eficiencia, plantea preocupaciones éticas y laborales. ¿Hasta qué punto es sostenible priorizar la automatización sobre el empleo humano? ¿Y qué consecuencias tendrá esta tendencia en el mercado laboral a largo plazo?

El futuro del empleo tecnológico: ¿IA o humanos?

Mientras algunas startups celebran sus facturas de IA como un logro, otros expertos advierten sobre los riesgos de esta estrategia. La pregunta clave sigue en el aire: ¿Es el "tokenmaxxing" un avance real o simplemente una moda pasajera que prioriza métricas vacías sobre el valor humano?

Lo cierto es que, en un sector tecnológico cada vez más competitivo, la tentación de sustituir empleados por IA es fuerte. Sin embargo, el equilibrio entre innovación y responsabilidad social será crucial para determinar si este modelo es realmente el futuro del empleo tecnológico o solo una ilusión temporal.