¿Cómo gastó un empleado de Microsoft 28.000 dólares en IA en 28 días?

Un empleado de Microsoft declaró haber consumido 28.000 dólares en recursos de inteligencia artificial durante apenas 28 días, una cifra extraordinaria incluso dentro de una compañía que lleva años empujando a sus trabajadores a utilizar la IA de forma intensiva. El dato procede de una hoja de cálculo interna en la que empleados de Estados Unidos comparten voluntariamente información sobre salarios, compensaciones y, desde 2026, el valor económico de su consumo de herramientas de IA.

Hay un matiz importante: el trabajador no sacó 28.000 dólares de su bolsillo ni compró suscripciones por esa cantidad. La cifra representa el valor atribuido al cómputo de inteligencia artificial utilizado en un periodo de 28 días. Aun así, impresiona. Entre unos 350 empleados que facilitaron datos sobre su consumo, la mediana rondó los 300 dólares, de modo que ese caso extremo multiplicaba por más de 90 el nivel central de la muestra.

Y ahí aparece la parte incómoda para Microsoft. Durante bastante tiempo el mensaje corporativo fue sencillo: usad IA, integradla en el trabajo, experimentad. Después llegó el contador. La compañía ha empezado a prestar mucha más atención al coste de los tokens y a una práctica interna bautizada como “tokenmaxxing”, básicamente consumir cantidades enormes de capacidad de IA para engordar las métricas de uso sin que necesariamente mejore el resultado obtenido.

Un récord de 28.000 dólares que necesita contexto

El registro procede de un empleado de Microsoft Customer and Partner Solutions, una organización que, curiosamente, no presenta un consumo típico especialmente elevado. Dentro de esa división, la mediana declarada era de unos 134 dólares por 28 días; el salto hasta los 28.000 resulta, por tanto, todavía más llamativo.

Conviene, sin embargo, no convertir una anomalía en retrato de toda Microsoft. La hoja reunía cerca de 600 registros de trabajadores estadounidenses y alrededor de 350 habían comunicado su consumo de IA. Microsoft tenía unos 223.000 empleados al cierre de junio, así que hablamos de una fotografía diminuta, voluntaria y autodeclarada. Los propios datos pueden contener errores y no constituyen una auditoría oficial de la plantilla.

Eso no invalida el fenómeno. Lo hace más interesante. En CoreAI, por ejemplo, la mediana alcanzaba aproximadamente 975 dólares por empleado; en Security, 526; en Microsoft AI, 490; en Cloud + AI, 325. También aparecían consumos individuales de cinco cifras: hasta 16.000 dólares en CoreAI, 15.000 en Cloud + AI y 10.000 en Security y Microsoft AI.

Qué es el “tokenmaxxing” y por qué preocupa a Microsoft

Los modelos de inteligencia artificial trabajan con tokens, pequeñas unidades en las que dividen y procesan el texto. Cuanto más contexto reciben, más largas son las conversaciones o más complejos resultan determinados procesos automatizados, mayor puede ser el consumo computacional. Y ese consumo cuesta dinero.

Hasta aquí, nada extraño. El problema comienza cuando el número de tokens se convierte indirectamente en una especie de marcador de actividad.

Cuando utilizar más IA parece trabajar más

El “tokenmaxxing” consiste precisamente en eso: maximizar artificialmente el consumo de tokens, incluso mediante consultas de poco valor, porque una cifra elevada puede hacer que un empleado o equipo aparezca como especialmente activo en los paneles internos de adopción de IA.

Es una vieja enfermedad empresarial con traje nuevo. Cuando una organización transforma una métrica en objetivo, la gente aprende a optimizar la métrica. Antes podían ser llamadas realizadas, correos enviados o líneas de código. En la era de Copilot, también pueden ser tokens consumidos.

Microsoft lleva tiempo incorporando herramientas que permiten medir el uso de Copilot. Sus sistemas administrativos pueden registrar, entre otros datos, usuarios activos, número de prompts enviados, días de actividad y consumo durante distintas ventanas de tiempo. Es decir, la adopción de la IA ya es perfectamente cuantificable dentro de una empresa.

Un token consumido no equivale a trabajo producido

Ahí está la trampa. Una persona puede necesitar una única consulta bien formulada para resolver un problema difícil mientras otra dispara decenas de peticiones redundantes. La segunda consume más inteligencia artificial; no necesariamente trabaja mejor.

En la muestra analizada tampoco apareció una relación significativa entre un mayor consumo declarado de IA y mejores bonus, aumentos salariales o promociones. El que quemaba más tokens no figuraba automáticamente como el empleado más recompensado.

La paradoja roza el sarcasmo corporativo: primero se mide obsesivamente la adopción de una tecnología; luego algunos usuarios descubren cómo hacer subir el indicador; finalmente la empresa tiene que recordar que el indicador no era el objetivo.

Microsoft cambia el mensaje: usar IA sí, quemarla porque sí no

A comienzos de agosto, la dirección de CoreAI trasladó internamente una consigna bastante menos entusiasta que el viejo “más IA es mejor”. Microsoft quiere maximizar los resultados obtenidos con cada token y ha empezado a tratar ese gasto como cualquier otro recurso empresarial limitado.

Desde julio, las divisiones de Microsoft cuentan con objetivos presupuestarios vinculados al consumo de tokens, mientras los empleados pueden revisar cuánto supone económicamente su utilización de inteligencia artificial. La compañía también ha buscado reducir determinados costes mediante modelos más económicos para algunos usos internos.

No significa que Microsoft esté abandonando su política de convertirse en una empresa profundamente apoyada en IA. Más bien ocurre lo contrario: cuanto más habitual se vuelve esa tecnología, menos sentido tiene tratar su coste computacional como algo abstracto.

El entusiasmo experimental funciona cuando alguien está probando un juguete nuevo. Cuando miles de trabajadores emplean modelos generativos todos los días, cada conversación, agente autónomo, sesión de programación y documento procesado acaba entrando —de una forma u otra— en una factura.

Microsoft no está exactamente “vigilando a todos”

La idea de que Microsoft comenzó a vigilar de repente a toda su plantilla después de descubrir los 28.000 dólares resulta atractiva como titular, pero simplifica demasiado lo ocurrido.

La compañía ya dispone de sistemas para medir la adopción y actividad de Copilot, mientras que el instrumento interno que muestra el valor económico del consumo se encuentra todavía en una fase temprana de desarrollo y pruebas. Lo que se ha endurecido es la atención sobre cuánto se consume y qué resultado produce ese gasto.

Los informes corporativos de Copilot pueden mostrar métricas por usuario como el número de prompts enviados o la última fecha de actividad. Determinados datos identificativos pueden aparecer ocultos por defecto, aunque los administradores disponen de herramientas para gestionar información de uso conforme a los permisos de cada organización. Eso es bastante distinto de imaginar a un directivo leyendo cada conversación de cada empleado.

La noticia, en realidad, apunta hacia algo más amplio: la inteligencia artificial empresarial está entrando en su etapa del contador de la luz. Ya no basta con demostrar que se utiliza. Hay que justificar para qué.

La factura de la IA empieza a importar tanto como la IA

Microsoft tiene una posición especialmente curiosa en esta historia. Es uno de los grandes vendedores mundiales de infraestructura, software y servicios de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, está descubriendo dentro de sus propias oficinas uno de los problemas que afrontará cualquier empresa que despliegue estas herramientas a gran escala: el consumo puede crecer mucho más rápido que el valor generado.

Un uso de 28.000 dólares en 28 días es extremo. La mediana de 300 dólares lo deja bastante claro. Pero precisamente por eso el episodio funciona como una pequeña radiografía de la siguiente fase de la fiebre de la IA.

Durante los primeros años importaba poder decir que una empresa había incorporado inteligencia artificial. Después vino la carrera por conseguir que todos los empleados la utilizaran. La tercera etapa parece bastante menos glamurosa: presupuestos, costes unitarios, eficiencia y resultados, con responsables preguntando qué se obtuvo exactamente a cambio.

Nada particularmente futurista. Más bien contabilidad.

Y quizá esa sea la verdadera noticia que dejan los 28.000 dólares de Microsoft. La IA generativa empieza a dejar de ser una novedad extraordinaria dentro de las grandes empresas para convertirse en algo mucho más corriente: un recurso que se consume, se mide y se paga. Cuando alguien se pasa de vueltas, tarde o temprano aparece en una hoja de cálculo.