Transcript
00:00:00Hablemos de una de las tendencias más estúpidas que hemos visto en las últimas semanas y meses,
00:00:05que, al parecer, ya está llegando a su fin. Y con razón, porque no tiene ningún sentido.
00:00:12El “token maxing”. El “token maxing”, por si no lo saben, consiste simplemente en usar, o uno podría decir
00:00:18quemar, tantos tokens de IA como sea posible por mes, por año, o cualquier período de tiempo que
00:00:24estén midiendo. Entonces, la idea, desde la perspectiva de una empresa, porque este es un término que viene del
00:00:30mundo empresarial, es que realmente quieres incentivar a tus empleados a usar tantos
00:00:37tokens de IA como puedan, por ejemplo, a través de herramientas como Claude Code. Y como nota al margen, esa es una herramienta útil,
00:00:44al igual que Codex y otras similares. Puedes hacer el trabajo a través de ellas. Tengo cursos sobre Claude Code
00:00:50y Codex por si quieren aprender más. Son muy detallados y les muestran consejos y trucos. Pero
00:00:54la idea es usar estas herramientas para quemar o usar tantos tokens como sea posible, porque
00:01:00eso les dará grandes resultados, ¿verdad? No. Como mencioné, estas herramientas son valiosas. Como desarrollador,
00:01:09creo que necesitan ser capaces de trabajar con estas herramientas, pero úsenlas como asistencia. La idea detrás
00:01:16del “token maxing”, o el incentivo detrás de ello, claramente, por supuesto, es que simplemente desperdicies tokens al
00:01:23final, que los gastes sin pensar, que hagas prompt tras prompt tras prompt, que mires el
00:01:29resultado lo menos posible, o nada en absoluto, por supuesto, porque eso simplemente te impedirá hacer más
00:01:36prompts. Hemos escuchado acerca de empresas con tablas de clasificación internas, donde las personas que gastan la mayor
00:01:42cantidad de tokens estarían, bueno, en la cima y potencialmente obtendrían algunas recompensas. Y, por supuesto, eso no tiene sentido. Y, por supuesto,
00:01:50estoy hablando mayormente de la IA siendo usada para desarrollo, porque es de donde vengo. Pero diría que
00:01:57no tiene sentido en ningún contexto. Pero especialmente si hablamos de usar la IA para escribir
00:02:03código o para generar código, quieres entender y revisar ese código. No se trata de escupir tanto
00:02:11código como sea posible. Nunca lo fue. Incluso antes de la IA, no era una buena idea medir la productividad de un
00:02:20desarrollador por las líneas de código que puede escribir en un día dado. Y no es diferente con la IA. La calidad
00:02:27importa. Y sé que esto parece ser algo con lo que no todas las empresas estarían de acuerdo hoy en día. Pero sí,
00:02:35importa. Si vas por el agujero de conejo de la generación de código sin control, y haces que la IA genere todo ese
00:02:43código espagueti, y pierdes totalmente el rastro de lo que está pasando, y no entiendes de qué se trata el código,
00:02:50y no eres capaz de sumergirte en el código manualmente en algún momento, porque es simplemente demasiado,
00:02:55entonces perdiste. Entonces realmente perdiste. Porque la IA está lejos de ser perfecta, como probablemente todos sabemos. Así que, por supuesto,
00:03:03necesitamos ese toque humano, ese control humano, para usar la IA eficientemente y obtener buenos resultados. Y
00:03:11por eso he estado diciendo en todos mis videos, y todavía creo fuertemente en ello, que la IA puede ser una herramienta útil.
00:03:17Pero es una herramienta. No es el reemplazo de los desarrolladores, sin importar cuánto ciertas empresas estén
00:03:23deseando que lo sea. Y, por supuesto, la idea entera detrás del “token maxing” al final es que, con suerte,
00:03:30desde la perspectiva de la empresa, puedas llegar a un punto donde tus empleados estén usando tanto la IA que
00:03:37estén produciendo muchos resultados asombrosos. Y como empresa, puedas en algún punto decir, genial, ahora
00:03:42ya no necesitamos a todos esos empleados, o al menos necesitamos menos de ellos. Ahora, resulta que esto no
00:03:49está funcionando demasiado bien. Hay este informe sobre Uber, que se volvió bastante popular en X, por ejemplo, en las
00:03:57últimas semanas, donde el COO de Uber, y creo que también su CTO, al final mencionaron que quemaron
00:04:05todo su presupuesto de IA de 2026 en cuatro meses. Así que tenían un presupuesto de tokens que querían pagar o usar,
00:04:14y se lo acabaron en pocos meses. Ahora, por supuesto, y creo que eso es importante,
00:04:20una razón es que el presupuesto probablemente se estableció en 2025, uno asumiría, o a finales de 2025 o principios
00:04:29de 2026. Y luego tuvimos el despegue de la programación agentica a principios de 2026. Así que eso pasó. Y eso pasó,
00:04:40por supuesto, porque ciertos modelos como Opus 4.5, pero también GPT 5.4, o Codex antes de eso, se volvieron realmente
00:04:50buenos o mejoraron, especialmente siguiendo instrucciones a finales del año pasado. Y luego
00:04:55esas herramientas, Claude Code, Codex, sobre las cuales tengo esos cursos que mencioné, que son geniales, las herramientas y
00:05:00los cursos, también mejoraron y usaron esos modelos de forma realmente eficiente. Y, por supuesto, también otras
00:05:05herramientas como Pi, que es un agente de programación asombroso, y así sucesivamente. Ahora, la combinación de eso llevó a más
00:05:12uso de estas herramientas. Pero como estamos hablando de programación agentica aquí, donde estas herramientas,
00:05:18o donde los modelos en estas herramientas piensan y usan herramientas, llaman herramientas, hacen búsquedas, analizan los resultados de
00:05:25búsqueda. Todo eso cuesta muchos más tokens que la forma en que nosotros o estas empresas usábamos la IA el año pasado, donde eran
00:05:35sesiones más cortas, no tantas sesiones agenticas de larga duración. Y, por supuesto, cuanto más larga sea la sesión,
00:05:40más tokens quema. Así que el cálculo que se hizo en 2025 no tiene nada que ver con la realidad
00:05:47de cómo se está utilizando la IA en 2026 con esos modelos de programación agentica mejorados y las herramientas a su alrededor.
00:05:55Pero aun así, Uber quemó todo su presupuesto. Ahora, si estuvieran obteniendo resultados asombrosos,
00:06:02seguramente aumentarían su presupuesto, pero no parece ser lo que sucedió. Un ejecutivo de NVIDIA
00:06:10también dijo que el costo de cómputo está mucho más allá del costo de los empleados. Así que es más caro ahora mismo
00:06:18usar la IA que usar humanos. Ahora, por supuesto, podrías decir que no importa si la IA es 10 veces más productiva
00:06:25que un empleado humano. Está bien si es 10 veces o 8 veces más cara, ¿verdad? Tal vez incluso
00:06:31estaría bien si fuera 15 veces más cara porque puede volverse aún mejor, mientras que para la productividad
00:06:39humana, también puede aumentar, pero probablemente no tan drásticamente como la de la IA.
00:06:45Pero tampoco estamos cerca de esos números, 10x, 15x, porque, de nuevo, la cantidad de líneas de código generadas
00:06:54no es una buena medida. Y necesitamos empleados humanos con su experiencia, con su empatía, con su
00:07:01comprensión de una base de código, con su conexión a otros departamentos y a una empresa, con todos esos
00:07:08matices que conforman un trabajo. Por supuesto, con toda la confianza que se le asigna a un humano. Y por supuesto,
00:07:15también con su profunda comprensión de qué hace a una buena base de código, qué capacidades futuras
00:07:21pueden ser necesarias. Todas las cosas que los modelos de IA están perdiendo, por supuesto. Así que es tan
00:07:29estúpido desde tantos ángulos diferentes comparar la productividad de los modelos de IA con la productividad humana.
00:07:36Y las primeras empresas están empezando a verlo, creo. Por eso todo ese “token maxing” está llegando
00:07:43a su fin. Puedes leer sobre más y más empresas como Amazon, Meta y muchas otras que están
00:07:48recortando sus tablas de clasificación de tokens, que están recortando sus presupuestos de IA o su enfoque
00:07:54de “token maxing”. Y realmente espero, no lo sé, espero que pronto entremos en una era donde
00:08:02las cosas se calmen un poco más. La IA llegó para quedarse y es útil. Es una herramienta útil.
00:08:09Puede hacerte más productivo. Es genial para investigar más. Es genial para producir ese
00:08:15código repetitivo o también el código no repetitivo. Pero basándose en especificaciones claramente definidas con revisión
00:08:22humana, idealmente basada en alguna base de código que fue al menos moldeada y ajustada por un humano, la IA puede ser
00:08:30realmente útil ahí. Y puede ser incluso útil para “wipe coding” si necesitas una pequeña herramienta que simplemente hace
00:08:38algo que necesitas terminar ahora mismo, que no planeas publicar al mundo, donde no te
00:08:43importan todos los errores y donde no agregarás muchas funciones, que no tienes que mantener.
00:08:48Puede ser genial para eso también, para estas herramientas únicas. Hay muchos casos de uso geniales para la IA y
00:08:55es una tecnología que está aquí, que se quedará y que se volverá mejor, por supuesto. Y nadie sabe
00:09:00qué pasará en 10 años o así. Pero ahora mismo, realmente espero que las cosas se calmen un poco más
00:09:07y usemos la IA para lo que es, una herramienta útil, pero no esa cosa mágica ahora mismo que cambia
00:09:15todo y que eliminará todos los trabajos y reemplazará a todos los empleados y a todos los humanos dentro
00:09:20de los próximos 12 meses. Y parece, probablemente por razones de publicidad, que incluso nuestros CEOs de tecnología
00:09:28favoritos, Sam Altman y especialmente también Dario Amodei, se están retractando respecto a esas declaraciones bastante
00:09:36fuertes sobre qué tan pronto la IA reemplazará casi todo el trabajo de cuello blanco, ¿verdad? Sam Altman dijo
00:09:45en una entrevista que estaba bastante equivocado sobre el impacto económico de la IA. Y el CEO de Anthropic, Dario Amodei,
00:09:52quien no hace mucho mencionó que la mayor parte o prácticamente todo el trabajo de cuello blanco sería reemplazado por la IA
00:09:59relativamente pronto, ahora dice que la automatización puede realmente expandir el trabajo que hace la gente. Probablemente,
00:10:06porque su departamento de relaciones públicas les dijo que, si bien es increíble para vender sus herramientas a empresas
00:10:13cuando dicen a cuántos empleados pueden reemplazar, no es tan increíble si todo el mundo se vuelve contra
00:10:21ellos. Así que no me importaron demasiado sus declaraciones antes y todavía no me importan ahora que las revierten
00:10:28ellos mismos, siempre estuve bastante convencido de que ni de cerca en el futuro la IA reemplazará todo el trabajo de cuello blanco.
00:10:37Estoy seguro de que en realidad conducirá a más trabajo. Ese ha sido el caso con todos esos avances
00:10:43tecnológicos. Y como con todos ellos, simplemente no vemos cómo se verán los roles futuros. Pero cuando
00:10:48echamos un vistazo a la programación, ni siquiera estamos cerca del punto en el que querrías dejar que la IA escriba todo el
00:10:56código y no preocuparte por él en absoluto para ningún producto serio. Al menos yo definitivamente no lo haría y creo que
00:11:03cualquier empresa que lo hiciera, cometería errores graves. Pero al parecer, las empresas también esperan empezar a
00:11:11darse cuenta de que la IA se usa mejor como una gran herramienta en lugar de una solución que lo hace todo.
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