Empleados de Amazon habrían inflado a propósito sus métricas de uso de inteligencia artificial a través de tareas innecesarias, según revelaron reportes periodísticos internacionales.
La práctica, bautizada informalmente como "tokenmaxxing", pone bajo la lupa la fiabilidad de los datos con los que las grandes tecnológicas justifican inversiones millonarias en infraestructura.
La maniobra habría consistido en utilizar MeshClaw, una herramienta interna de la compañía que permite crear agentes de IA para automatizar actividades como clasificar correos, iniciar despliegues de código o interactuar con aplicaciones corporativas.
El problema es que parte de ese uso no habría respondido a necesidades reales de trabajo, sino a la presión por mostrar números altos.
Amazon fijó como objetivo que más del 80% de sus desarrolladores usaran herramientas de IA cada semana y comenzó a monitorear el consumo mediante rankings internos. Aunque la empresa aseguró que esos datos no se utilizarían en evaluaciones de desempeño, muchos trabajadores lo interpretaron como una forma de supervisión encubierta.
"Hay mucha presión para usar estas herramientas", reconoció un empleado citado por medios internacionales. Otro lo calificó como un sistema que genera "incentivos perversos".
El caso no es aislado. Prácticas similares ya se habían detectado en Meta, donde un ranking interno fue retirado pocos días después de hacerse público. En Amazon, la reacción fue restringir el acceso a las métricas para que solo cada empleado y su jefe directo puedan verlas.
La controversia llega en pleno boom de inversión en IA. El gasto de capital combinado de Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta para 2026 ronda entre u$s650.000 M y u$s700.000 M, con proyecciones de Wall Street que superan u$s1 billón para 2027.
Solo Amazon destinaría cerca de u$s200.000 millones este año, en su mayoría orientados a centros de datos y procesamiento.
Si parte del consumo que alimenta esas proyecciones es artificial, el mercado podría estar sobreestimando la demanda real.
Jensen Huang, CEO de Nvidia, dijo que estaría "profundamente alarmado" si un ingeniero que gana u$s500.000 al año no consumiera al menos u$s250.000 en tokens. La frase refleja una lógica de industria que ahora enfrenta preguntas incómodas.
Angie Jones, ex vicepresidenta de ingeniería para herramientas de IA en Block, anticipó ante LeadDev un giro del sector hacia métricas que prioricen la eficiencia por sobre el volumen.
Economistas de Goldman Sachs, por su parte, advirtieron que el costo real de adoptar IA es incluso mayor al que muestran las cifras principales, ya que existe un componente significativo de gasto intangible (reorganización de procesos, desarrollo de software) que no se registra como inversión.