El fin del "token maxing": cómo las empresas están aprendiendo a medir el valor real de sus agentes de IA
Hubo un momento, no muy lejano, en que algunas empresas tecnológicas tenían leaderboards internos para ver qué equipo gastaba más tokens de IA. No es un chiste. Era una métrica real, celebrada incluso. El problema es que cuando le dices a un ingeniero que el éxito se mide por cuánto gasta, él va a hacer exactamente eso — con loops infinitos, agentes encadenados y pipelines que corren sin parar.
El resultado era predecible: presupuestos reventados, CEOs confundidos y equipos enteros frenados de golpe con límites duros de uso. A este período, que se intensificó desde abril de 2026 para muchas organizaciones, se le está llamando "el gran pánico del token". Y es el punto de partida para entender por qué la Linux Foundation acaba de lanzar la Tokenomics Foundation.
En este artículo vamos a desglosar qué es la tokenomics aplicada a IA, por qué importa ahora mismo, y cómo las empresas en Perú y América Latina pueden evitar caer en la misma trampa que ya atrapó a gigantes Fortune 500.
De la euforia al pánico: la historia reciente del gasto en tokens
Para entender el presente, hay que hacer un recuento rápido. Según JR Storment, nuevo director de la Tokenomics Foundation, la historia del gasto en IA generativa tiene fases muy claras.
Entre enero de 2023 y noviembre de 2025, vivimos lo que él llama "los viejos tiempos del Gen AI": chatbots que empezaban a entenderte, LLMs que escribían código decente, y una actitud general de "es curioso pero no es tan impresionante". Muchos CTOs y directores técnicos todavía veían la IA como un juguete sofisticado.
Eso cambió radicalmente con el lanzamiento de una nueva generación de modelos a finales de 2025. El propio Linus Torvalds — creador del kernel Linux y colega de Storment en la Linux Foundation — había dicho públicamente en noviembre de 2025 que no usaría IA para nada importante. Dos meses después, ya estaba lanzando su primer proyecto de código asistido por IA. Ese es el ritmo de cambio del que estamos hablando.
Con esos nuevos modelos llegó también la era de las suscripciones ilimitadas y el token maxing. Un CIO global de una empresa Fortune 50 llegó a declarar literalmente: "tengo presupuesto ilimitado para tokens". Y sus ingenieros lo tomaron al pie de la letra.
El problema de medir mal: la parábola del elefante y los tokens
Storment usa una parábola muy ilustrativa para explicar el problema de fondo: la historia de los seis ciegos y el elefante. Cada uno toca una parte distinta del animal — la trompa, la cola, la pata — y llega a una conclusión diferente sobre qué es un elefante. Todos tienen razón parcialmente, pero ninguno ve el cuadro completo.
Con la tokenomics pasa exactamente lo mismo. Algunos equipos solo ven el costo por llamada a la API. Otros solo miden la velocidad de respuesta. Otros solo se fijan en la precisión del modelo. Nadie está mirando el valor de negocio real que se genera por cada token gastado.
La Tokenomics Foundation nace con ese objetivo: crear un lenguaje común, métricas compartidas y frameworks abiertos para que las organizaciones puedan conectar el gasto en tokens con resultados de negocio concretos. Es el mismo trabajo que hizo la FinOps Foundation con el gasto en la nube hace unos años — y que hoy es una disciplina madura.
El crecimiento de tokens fue relativamente lineal hasta noviembre de 2025. Después de eso, con los nuevos modelos y los agentes autónomos, el crecimiento se volvió no lineal y vertical. Las herramientas de control simplemente no estaban listas para ese ritmo.
¿Cómo aplica esto en empresas de Perú y América Latina?
A primera vista, este podría parecer un problema de Google, Microsoft o empresas con miles de ingenieros. Pero la realidad es que las empresas medianas de la región están enfrentando la misma dinámica, a su escala.
En proyectos de automatización con IA que vemos en el mercado peruano y latinoamericano, es común encontrar implementaciones donde nadie sabe exactamente cuánto cuesta por transacción procesada, ni si ese costo está justificado por el ahorro generado. Se implementó el agente, funciona, pero la ecuación económica nunca se cerró bien.
Las consecuencias son predecibles: cuando llega la factura del mes o cuando la dirección pregunta por el ROI, no hay respuestas claras. Y eso pone en riesgo proyectos que podrían estar generando valor real si estuvieran bien medidos.
El contexto latinoamericano agrega una capa adicional: las empresas aquí tienen márgenes más ajustados, equipos técnicos más pequeños y menos tolerancia al gasto experimental sin retorno claro. Lo que en una empresa de Silicon Valley es un "experimento de aprendizaje", en una PYME peruana puede ser una decisión que compromete el presupuesto de tecnología del año completo.
¿Cómo aplica esto en tu empresa?
Si ya estás usando IA — o estás evaluando hacerlo — estas son las preguntas concretas que deberías poder responder antes de escalar cualquier implementación:
- ¿Cuánto gastas en tokens por mes, por proceso o por usuario? Si no tienes este número, no puedes tomar decisiones informadas.
- ¿Qué proceso o tarea específica está siendo automatizada? "Usar IA" no es una respuesta. Necesitas poder decir: "este agente procesa X solicitudes de soporte por día y ahorra Y horas de trabajo humano".
- ¿Tienes un límite de gasto definido antes de empezar? Los caps no son señal de desconfianza en la tecnología — son ingeniería responsable.
- ¿Estás midiendo calidad de salida, no solo volumen? Muchos tokens gastados en respuestas incorrectas o irrelevantes son peor que pocos tokens bien usados.
- ¿Tienes visibilidad en tiempo real del consumo? Herramientas como los dashboards de AWS Bedrock, los logs de Azure OpenAI o plataformas como n8n con monitoreo activo te permiten detectar anomalías antes de que se conviertan en facturas sorpresa.
La tokenomics no es un concepto abstracto. Es la diferencia entre una implementación de IA que justifica su inversión y una que termina siendo cancelada por la dirección porque "no se entiende en qué se va el dinero".
Conclusión
El "token maxing" fue una fase inevitable — como lo fue el gasto descontrolado en servidores antes de que existiera el FinOps para la nube. Pero esa fase está terminando, y las organizaciones que salgan mejor paradas serán las que empiecen ahora a construir visibilidad y criterios de valor alrededor de su uso de IA.
La Tokenomics Foundation es una señal clara de que la industria está madurando. Y para las empresas en Perú y América Latina, este es el momento de entrar al juego con las prácticas correctas desde el inicio — no después de que la factura explote.
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Fuentes y Referencias
Google Cloud Tech — From tokenmaxxing to tokenomics for your AI agents (YouTube)
✨ Contenido generado con ContentFlow — Consultoría-Ti