La trampa de medir la productividad con ‘tokens’ de IA

Existe un viejo dicho en gestión: ‘Lo que mides importa’. Y, típicamente, obtienes más de lo que estás midiendo. En el ámbito del desarrollo de software, las métricas de productividad han evolucionado desde contar líneas de código hasta abordar la era de los agentes de codificación por IA.

Sin embargo, el auge de grandes presupuestos de tokens —la cantidad de potencia de procesamiento de IA a la que un desarrollador está autorizado— ha creado una tendencia peligrosa. Medir la entrada (los tokens consumidos) en lugar del resultado final es conceptualmente erróneo si el objetivo real es mejorar la eficiencia.

Los expertos señalan que, aunque las herramientas de IA generan grandes volúmenes de código aceptado, los ingenieros a menudo deben dedicar tiempo significativo para revisar y corregir ese mismo código posteriormente. Esto socava las afirmaciones de mayor productividad, ya que la tasa de aceptación real en el mundo se reduce drásticamente.