Max Linder, ingeniero: "Probablemente gaste en la IA de Claude más de lo que me pagan"

En las oficinas tecnológicas más avanzadas del mundo se está librando una competición silenciosa que no tiene nada que ver con el talento, la creatividad o incluso la calidad del código. Es una carrera mucho más difícil de detectar desde fuera, pero cada vez más determinante por dentro: quién usa más inteligencia artificial. Y no hablamos de una percepción subjetiva, sino de métricas concretas, rankings internos y cifras que empiezan a resultar difíciles de creer incluso para quienes trabajan allí.

Un ingeniero ha llegado a procesar en solo una semana el equivalente a 33 Wikipedias completas en texto utilizando modelos de IA. En otra empresa, un único usuario acumuló una factura superior a los 150.000 dólares en un mes empleando herramientas de programación automatizada. Son números que hace apenas un año habrían parecido imposibles, pero que hoy empiezan a formar parte de la normalidad en un sector que está redefiniendo, casi en tiempo real, lo que significa ser productivo.

Lo más llamativo no es cuánto se usa la inteligencia artificial, sino por qué se está usando así. En compañías como Meta, OpenAI o Shopify, el uso de estas herramientas ya no es solo una ayuda opcional, sino un factor que entra en las evaluaciones de desempeño. Algunos empleados aparecen en clasificaciones internas según la cantidad de "tokens" que consumen, que es la unidad básica que mide la interacción con estos sistemas, en una especie de marcador invisible donde el volumen parece importar más que el resultado. En ese contexto, gastar más se ha convertido, paradójicamente, en una señal de eficiencia.

"Probablemente gasto más en Claude que en mi propio sueldo", reconoce Max Linder, ingeniero en Estocolmo. La frase resume mejor que cualquier informe lo que está ocurriendo: el coste ya no es una barrera cuando lo que está en juego es demostrar que no te estás quedando atrás. Aunque en muchos casos sean las empresas las que asumen el gasto, la presión es individual y constante, alimentada por la sensación de que quien no acelere ahora podría desaparecer del mapa profesional en muy poco tiempo.

Tokenmaxxing

El fenómeno ha empezado a tener nombre propio: tokenmaxxing. Consiste en maximizar el uso de IA hasta el extremo, lanzando múltiples agentes que trabajan en paralelo, revisan código, generan nuevas funcionalidades o corrigen errores sin intervención humana directa. Algunos programadores operan con auténticas “granjas” de agentes funcionando simultáneamente, capaces de producir millones de tokens en cuestión de horas, incluso mientras ellos duermen. La productividad deja de ser una acción humana para convertirse en un flujo continuo de procesamiento automático.

Sin embargo, bajo esa apariencia de hiperactividad tecnológica empiezan a surgir dudas incómodas. Varios trabajadores del sector admiten en privado que esta carrera tiene mucho de "teatro de productividad": una forma de demostrar que se está ocupado, alineado con el futuro y aprovechando las herramientas, aunque el impacto real en el trabajo sea difícil de medir. Porque hay un detalle clave que rara vez aparece en esos rankings internos: nadie está evaluando con la misma intensidad la calidad de lo que se produce.

Ahí es donde aparece el verdadero motor de esta tendencia. Más allá de la eficiencia o la innovación, lo que impulsa este comportamiento es el miedo. Miedo a quedarse atrás en una industria que cambia a una velocidad vertiginosa, miedo a ser sustituido por alguien que sí domine estas herramientas o, en el peor de los casos, miedo a ser sustituido por las propias herramientas. En ese contexto, consumir más IA no es solo una decisión técnica, sino una estrategia de supervivencia.

Las conversaciones dentro del sector reflejan ese cambio de mentalidad con una claridad casi incómoda. Hace no tanto, la pregunta habitual era "¿qué estás construyendo?". Ahora, cada vez más, es "¿cuántos agentes tienes funcionando?". El foco ya no está en el resultado final, sino en la capacidad de orquestar sistemas automáticos que produzcan sin descanso, como si la cantidad fuera, por sí sola, una garantía de valor.

¿Estamos en una revolución real?

Mientras tanto, las grandes tecnológicas observan el fenómeno con interés -y, en muchos casos, con entusiasmo-. Más uso significa más ingresos, y el crecimiento en el consumo de IA está superando todas las previsiones iniciales. Pero incluso dentro de estas compañías empiezan a surgir voces que cuestionan si este modelo es sostenible a largo plazo o si, por el contrario, se trata de una burbuja impulsada por la ansiedad colectiva.

Porque la gran pregunta sigue sin respuesta: ¿estamos ante una revolución real en la productividad o simplemente ante una ilusión bien disfrazada? Puede que estos usuarios intensivos de IA estén sentando las bases del trabajo del futuro y que, dentro de unos años, esta forma de operar sea la norma. O puede que todo sea, en realidad, una enorme acumulación de esfuerzo automatizado sin dirección clara, una torre de tokens levantada más por presión que por necesidad, destinada a tambalearse en cuanto alguien empiece a medir lo que realmente importa.