En la cumbre de Mistral AI celebrada en París, Francia, varios ejecutivos empresariales indicaron que, al medir el retorno de la inversión en IA, las empresas están desplazando el enfoque desde el consumo de tokens hacia resultados empresariales más directos, como la mejora de la eficiencia, la experiencia del cliente y el rendimiento de costos.
Los ejecutivos valoran más la eficiencia y los resultados
Charles Holive, Chief AI Officer de la división de banca corporativa e institucional de BNP Paribas, dijo que el equipo intentará evitar "métricas vanas". En su opinión, la cantidad de tokens consumidos diariamente no puede indicar directamente si la IA generó retornos reales.
Él se enfoca más en qué tareas previamente imposibles los empleados lograron completar con la IA y en cuánto se mejoró la velocidad de procesamiento. Antoine Pichot, ejecutivo de La Banque Postale, también indicó que la evaluación interna se centra principalmente en la eficiencia, el servicio al cliente y si el retorno de la inversión es adecuado.
“Cuanto más tokens, mejor” comienza a enfriarse
En este contexto, algunas empresas estadounidenses están comenzando a replantearse la práctica del "tokenmaxxing", es decir, equiparar directamente un mayor uso de IA con una mayor productividad.
El mes pasado, Amazon cerró un ranking interno de uso de IA, ya que algunos empleados comenzaron a priorizar tareas que beneficiaban su posición en la lista. El director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, también cuestionó públicamente si mayores gastos en IA realmente generan productos más útiles.
The token is still being tracked but is no longer centered.
Varios ejecutivos no negaron el papel de los datos de los tokens. Holive indicó que el equipo seguirá monitoreando el consumo de tokens para controlar los costos y observar el nivel de adopción, pero estos datos no deberían ser el indicador central para medir el rendimiento.
Al mismo tiempo, OpenAI, Anthropic y GitHub están impulsando modelos de facturación por uso para clientes empresariales. Esto hace que las empresas clientes necesiten demostrar más que el aumento en el uso de IA se ha traducido realmente en beneficios empresariales visibles.