Hay un dato que debería frenar a cualquiera que esté escalando IA sin medir: según CNBC (26 de junio de 2026), Uber gastó su presupuesto anual completo de IA en apenas cuatro meses sin ver un retorno claro. El concepto que explica ese error —“tokenmaxxing”— ya llegó a los medios masivos en Argentina (La Nación, junio 2026) y Fortune lo declaró directamente terminado. La pregunta incómoda para tu empresa: ¿la IA que implementaste realmente da retorno, o estás tirando plata?
Para saber si la IA rinde, medila con cinco indicadores, no con cuánto la usás. El error más común —el tokenmaxxing— es tratar el consumo (mensajes, tokens, licencias activas) como si fuera valor. No lo es. El framework correcto mide: horas ahorradas por persona, costo por tarea (antes vs. después), tasa de adopción real, calidad / tasa de error del output y el payback period.
Si no podés llenar esas cinco filas con números, todavía no sabés si la IA rinde —y eso, no el gasto, es el problema a resolver. La buena noticia: el cuello de botella casi nunca es la herramienta, es la adopción, y la adopción se mueve con capacitación, no con más licencias.
¿Qué es el tokenmaxxing y por qué es una trampa?
El tokenmaxxing es la obsesión por maximizar el consumo de IA —tokens, mensajes, número de licencias o agentes corriendo— como si ese volumen fuera, en sí mismo, una métrica de éxito. Fortune lo declaró terminado en mayo de 2026 (“Tokenmaxxing is over”), señalando que era una forma equivocada de medir el ROI de la IA. El problema de fondo es simple: consumir más IA no equivale a generar más valor. Un equipo puede gastar muchísimo y no resolver nada, o gastar poco y transformar un proceso clave.
¿Cuáles son las métricas para medir el ROI de la IA?
Cinco indicadores, en orden de importancia para una pyme o empresa argentina. Tres a cinco filas bien definidas superan a un dashboard de veinte que nadie mira:
| Métrica | Qué mide | Cómo se ve “bien” |
|---|---|---|
| Horas ahorradas / persona / semana | Impacto directo en tiempo | Tendencia creciente y sostenida |
| Costo por tarea completada | Eficiencia del proceso (antes vs. después) | Baja sin degradar calidad |
| Tasa de adopción real | % del equipo que la usa de verdad | Alta y estable (no picos de novedad) |
| Calidad / tasa de error | Que la velocidad no rompa el resultado | Igual o mejor que el proceso manual |
| Payback period | Meses hasta recuperar la inversión | 3–6 meses en casos bien elegidos |
Notá que ninguna de las cinco mide consumo. La cantidad de tokens, mensajes o licencias activas es un costo, no un resultado. La métrica que más mueve el ROI es la tasa de adopción: una herramienta que nadie abre tiene retorno cero por más barata que sea.
¿Más herramientas o más capacitación para mejorar el ROI?
Capacitación, casi siempre. La mayoría de las empresas tienen más capacidad de IA contratada de la que usan: el cuello de botella es que el equipo no sabe aplicarla a su trabajo real. Sumar otra licencia no mueve la aguja si la anterior está subutilizada.
“Consumir más IA no es generar más valor. Primero exprimí lo que ya pagás; recién después escalá.”— Diego Ceredi
Una capacitación corporativa diseñada sobre tus procesos —no genérica— sube la tasa de adopción, que es justo la métrica que más impacta el retorno. Es el movimiento de mayor ROI que casi nadie hace primero.
Procesos con KPIs medibles antes y después
Dos casos donde la medición estuvo en el centro, no como pensamiento posterior:
- Grupo Doxa — capacitación de Marketing & Ventas con foco en procesos y resultados medibles.
- La Chica del Banco — marca personal con un KPI claro y sostenido: +50.000 seguidores en Instagram.
Preguntas frecuentes sobre el ROI de la IA.
Mídela con cinco indicadores concretos, no con cuánto la usás. El error más común —el 'tokenmaxxing'— es tratar el consumo (mensajes, tokens, licencias activas) como si fuera valor. No lo es. El framework correcto mide: 1) horas ahorradas por persona por semana, 2) costo por tarea completada (antes vs. después de la IA), 3) tasa de adopción real (qué porcentaje del equipo la usa de verdad), 4) calidad o tasa de error del output, y 5) el payback period (cuántos meses hasta recuperar la inversión). Si no podés llenar esas cinco filas con números, todavía no sabés si la IA rinde —y eso, no el gasto, es el problema a resolver.
El tokenmaxxing es la obsesión por maximizar el consumo de IA —tokens, mensajes, número de licencias o agentes corriendo— como si ese volumen fuera, en sí mismo, una métrica de éxito. Fortune lo declaró 'terminado' en mayo de 2026 ('Tokenmaxxing is over'), señalando que era una forma equivocada de medir el ROI de la IA en una empresa. El problema de fondo: consumir más IA no equivale a generar más valor; un equipo puede gastar muchísimo y no resolver nada, o gastar poco y transformar un proceso clave.
Cinco, en orden de importancia para una pyme: (1) Horas ahorradas por persona por semana —el indicador más directo de impacto. (2) Costo por tarea completada, comparando el proceso antes y después de la IA. (3) Tasa de adopción: el porcentaje del equipo que la usa de forma sostenida; una herramienta que nadie abre tiene ROI cero por más barata que sea. (4) Calidad del output o tasa de error, para asegurar que la velocidad no degrada el resultado. (5) Payback period: meses hasta recuperar lo invertido en licencias, implementación y capacitación. Tres a cinco indicadores bien definidos superan a un dashboard de veinte que nadie mira.
Según CNBC (junio 2026), Uber consumió su presupuesto anual completo de IA en apenas cuatro meses sin ver un retorno claro. Es el caso emblemático del tokenmaxxing: adopción a gran escala sin un marco de medición que ate el gasto a resultados de negocio. No es un problema de tamaño ni de plata —es de método. Sin métricas de retorno definidas desde el inicio, hasta una empresa enorme termina gastando rápido y aprendiendo tarde.
Depende del proceso, pero el primer resultado medible —horas recuperadas— suele aparecer en el primer mes cuando la implementación apunta a un proceso repetitivo concreto y el equipo está capacitado. El payback de la inversión total (licencias + implementación + capacitación) en una pyme típicamente se da en 3 a 6 meses si se eligió bien el caso de uso. Lo que retrasa o anula el retorno casi nunca es la herramienta: es la falta de adopción real, que se resuelve con capacitación, no con más licencias.
En capacitación, casi siempre. La mayoría de las empresas tienen más capacidad de IA contratada de la que usan: el cuello de botella es que el equipo no sabe aplicarla a su trabajo real. Sumar otra licencia no mueve la aguja si la anterior está subutilizada. Una capacitación corporativa diseñada sobre tus procesos —no genérica— sube la tasa de adopción, que es la métrica que más impacta el ROI. Primero exprimí lo que ya pagás; recién después escalá.
Lo que importa para tu empresa.
El tokenmaxxing terminó porque era una mentira cómoda: medía actividad en vez de resultados. Tu empresa no necesita consumir más IA, necesita un puñado de métricas que aten cada peso gastado a un resultado de negocio. Definí las cinco filas, asigná un responsable y revisalas cada trimestre. La diferencia entre gasto e inversión es, literalmente, medir.
¿Querés una lectura así cada semana? En El Diario del Domingo mando un análisis de IA y negocio digital para empresas argentinas.
Última actualización: 29 de junio de 2026 · Fuentes: CNBC (26 de junio de 2026), Fortune (28 de mayo de 2026) y La Nación (19 de junio de 2026). Análisis y opinión: Diego Ceredi.