Meta deja de calificar a los ingenieros según la cantidad de IA que utilizan
Después de que el personal compitiera entre sí en una tabla de clasificación de tokens interna, Meta les dijo a los ingenieros que los paneles de uso de IA y los recuentos de tokens ya no contarán en las revisiones de desempeño. El episodio ya tiene nombre: tokenmaxxing.
Meta ha dicho a sus ingenieros que los paneles de control de uso de IA y los recuentos de tokens ya no se tendrán en cuenta en las revisiones de rendimiento. La instrucción llegó en un memorando interno de los ejecutivos Maher Saba y Santosh Janardhan, informado por primera vez por The Information. En cambio, lo que cuenta, dice el memorando, es la calidad, la velocidad y la complejidad del trabajo en sí.
Esto es una reversión. Anteriormente, Meta había hecho que la IA utilizara una expectativa central en las revisiones, y sucedió lo predecible. Un empleado creó una tabla de clasificación interna en la intranet de la empresa, apodada Claudeonomics, que clasificó a más de 85.000 empleados según la cantidad de tokens que quemaron, siendo los tokens las unidades de texto que procesa un modelo de IA y lo que le facturan. Se enumeraron los 250 primeros. El consumo informado alcanzó los 73,7 billones de tokens en poco más de 30 días. El personal comenzó a llamar al comportamiento tokenmaxxing: ejecutar IA en cosas que no la necesitaban, por mucho tiempo, para escalar en un gráfico. El CTO, Andrew Bosworth, respondió en su propio memorando y escribió que nadie debería usar herramientas de inteligencia artificial por el simple hecho de usarlas y que no todo movimiento es progreso. El proyecto de ley tampoco era teórico. Se informa que el gasto interno en IA de Meta ascenderá a miles de millones para 2026, razón por la cual se planean presupuestos y un panel de costos central para 2027. Mientras tanto, la compañía dice que los agentes de IA ayudan con el 93 por ciento de sus cambios de código, aunque insiste en que la adopción no es el objetivo en sí mismo.
¿Qué hay detrás de esto?
Ésta es la ley de Goodhart con una nueva capa de pintura: cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida. El recuento de tokens es fácil de registrar, que es exactamente la razón por la que se eligió, y casi no tiene relación con si el trabajo fue bueno. Puedes quemar un millón de tokens en una tarea que un colega resolvió en diez minutos con una búsqueda.
El problema más profundo es que el uso de la IA es un insumo, no un resultado. Las empresas recurren a métricas de entrada cuando la salida es difícil de medir y la calidad del software es famosa por ser difícil de medir. Meta tenía una pregunta real, que era si el personal estaba adoptando herramientas que realmente ayudaran, y eligió el número que no podía responderla. Vale la pena señalar que Meta no se aleja en absoluto de la IA: el 93 por ciento de cambios de código asistidos por agentes es una cifra muy alta. Se está alejando del conteo.
Qué significa esto para usted: Si su empleador ha comenzado a rastrear el uso de la IA, este es un precedente útil al que señalar, y proviene de una empresa que está totalmente involucrada en la tecnología. La versión honesta de la pregunta no es “¿usó la herramienta?” sino “¿el trabajo mejoró o fue más rápido?”. Si usa la IA usted mismo, la conclusión es menor y más personal: utilícela cuando le ahorre algo real y omítala cuando no lo haga. Nadie lleva la cuenta y donde estaban, todo salió mal.
Fuentes
Microsoft parchó un récord de 973 agujeros de seguridad y una IA encontró algunos de ellos
El martes de parches de septiembre es el más grande jamás realizado: 973 correcciones, 113 críticas, dos ya bajo ataque y tres fallas en los productos Copilot. Microsoft dice que un sistema de escaneo agente ayudó a sacar a la luz parte del lote.
