La inteligencia artificial ya no solo está cambiando cómo trabajan las empresas. También está empezando a cambiar cómo gastan. Y en algunos casos, el consumo de tokens se está convirtiendo en una nueva línea de coste tan visible que empieza a competir, al menos en ciertos equipos, con partidas que hasta hace poco parecían mucho más estables, como software, infraestructura o incluso personal técnico. No es todavía la norma en toda la economía, pero sí una señal que muchas compañías van a tener que mirar con más atención.
El argumento de fondo es sencillo. A medida que más empleados usan modelos de IA para programar, resumir, analizar, buscar, generar documentos o poner en marcha agentes, el gasto en tokens deja de ser una cifra abstracta y empieza a convertirse en una factura real. Y cuando esa factura se multiplica por cientos o por miles de usuarios dentro de una organización, ya no se parece a una curiosidad tecnológica. Se parece a un coste operativo. Un ejemplo claro sería un equipo de desarrollo que consulta el modelo decenas de veces al día, genera pruebas, depura código y ejecuta agentes que trabajan de forma continua: el consumo ya no se mide en mensajes, sino en millones o miles de millones de tokens. Esta es una inferencia razonable apoyada por el fuerte aumento del consumo empresarial descrito por OpenAI.
OpenAI puso cifra a esa aceleración en su informe The State of Enterprise AI. La compañía asegura que el consumo medio de tokens de razonamiento por organización se multiplicó por 320 en los últimos 12 meses, una señal de que los modelos más complejos ya no se están usando de forma ocasional, sino como parte de productos y flujos de trabajo más profundos. En ese mismo informe añade que más de 9.000 organizaciones ya han procesado más de 10.000 millones de tokens, y que casi 200 han superado el umbral del billón.
Google ha descrito una explosión parecida desde el lado de infraestructura. Demis Hassabis dijo en 2025 que Google estaba procesando casi un cuatrillón de tokens al mes en sus servicios de IA, más del doble que unos meses antes. La cifra sirve para entender la escala del cambio: el problema ya no es si las empresas usarán más IA, sino cuánto les costará hacerlo cuando ese uso se vuelva cotidiano y, sobre todo, cuando empiece a depender de agentes que consumen tokens de forma constante.
Aquí aparece la parte incómoda. Muchas compañías siguen tratando el consumo de tokens como si fuera una extensión automática de la productividad. Cuanto más usa un empleado la IA, mejor. Cuanto más consulta un agente, más trabajo adelanta. Pero esa relación no siempre es lineal. Un trabajador puede consumir muchísimos recursos y estar obteniendo poco valor real, igual que una empresa puede pagar una suscripción carísima que apenas cambia sus procesos. El hecho de que una tecnología se use mucho no demuestra por sí mismo que se esté usando bien. Esta es una inferencia basada en el crecimiento del uso y en la falta de métricas públicas equivalentes sobre retorno.
El debate ya se está moviendo en esa dirección en Silicon Valley. Jensen Huang llegó a decir que le preocuparía que un ingeniero que cobra 500.000 dólares al año no consumiera al menos 250.000 dólares anuales en tokens, una idea que refleja hasta qué punto parte de la industria ha empezado a ver el acceso a computación como un factor de productividad comparable al salario o al equipamiento técnico. La frase encaja perfectamente con los intereses de Nvidia, porque cuanto más se normalice esta lógica, más demanda habrá de chips y potencia de inferencia. Pero también revela algo más profundo: el token empieza a verse como un recurso económico que hay que asignar, medir y justificar.
Ese cambio ya está llegando al terreno interno de las empresas. Fortune contó en abril que en Meta llegó a circular un panel para comparar qué empleados consumían más tokens, una especie de marcador interno que convertía el uso de IA en una métrica visible entre compañeros. Y Trending Topics recogía que en Writer sus mayores usuarios internos gastaban miles de millones de tokens al mes, con un coste aproximado de algo más de 50.000 dólares por cada 10.000 millones de tokens dentro de su propia plataforma.
A partir de ahí, la pregunta deja de ser tecnológica y pasa a ser financiera. ¿Quién controla ese gasto? ¿Quién decide cuánto consumo tiene sentido por equipo, por empleado o por proceso? Hasta ahora, muchas empresas han dejado barra libre porque están todavía en fase de adopción y aprendizaje. Pero esa tolerancia suele durar poco cuando la factura crece. Igual que se auditan viajes, licencias, cloud o proveedores, es bastante probable que terminen apareciendo presupuestos, topes, alertas y cuadros de mando específicos para tokens. Esta es una inferencia razonable a partir del crecimiento del uso y de los precedentes de control interno ya visibles en algunas tecnológicas.
También está el ángulo ambiental, mucho menos cómodo para las empresas que proclaman objetivos climáticos. Cada ola de consumo masivo de tokens implica más computación, más centros de datos, más electricidad y, en muchos casos, más agua para refrigeración. Sin embargo, el coste ambiental de este nuevo hábito corporativo sigue apareciendo poco y mal en el discurso empresarial. Las compañías hablan con detalle del impacto de sus oficinas, su movilidad o su cadena logística, pero el uso intensivo de IA todavía suele presentarse como si fuera una capa invisible. Esta es una inferencia basada en el crecimiento muy rápido del procesamiento de tokens y en la escasa visibilidad pública comparable de ese impacto en informes corporativos.
Lo más probable es que el token acabe convirtiéndose en una nueva unidad de coste empresarial tan vigilada como hoy lo son el cloud, los asientos de software o el gasto publicitario. No porque vaya a sustituir a las nóminas en el conjunto de la empresa, una afirmación demasiado rotunda, sino porque en determinados equipos y procesos ya empieza a parecerse a una materia prima que hay que administrar con criterio. Y cuando una materia prima se dispara, llega el control. Primero financiero. Después cultural.
La gran cuestión ya no es si las empresas gastarán más en tokens. Eso parece asegurado. La cuestión es cuánto tiempo tardarán en pedir a sus empleados que justifiquen cada vez mejor para qué los están quemando.
