Meta enfrenta una crisis de costos en su experimentación con inteligencia artificial que ha obligado a la empresa a repensar su estrategia de asignación de recursos. Según Adam Mosseri, jefe de Instagram, en una entrevista en el podcast Lenny's Podcast, la compañía anticipa que en aproximadamente uno o dos años será necesario establecer límites en el gasto de tokens de IA por ingeniero.

"Puedes imaginar que en un año o dos, la tasa de consumo de un ingeniero fuerte podría ser la misma que su salario o su costo de empleo. Y en ese mundo, probablemente necesitarás poner algunos límites", explicó Mosseri. Los tokens de IA se refieren al costo de procesar consultas y respuestas de inteligencia artificial, un concepto que se ha convertido en un tema central en la industria tecnológica en días recientes.

La magnitud del problema quedó expuesta cuando Meta cerró un ranking interno de gasto en tokens de IA después de que los costos pusieran a la empresa en camino de gastar miles de millones de dólares en 2026. Este ranking, que funcionaba como un sistema de competencia entre empleados, incentivaba inadvertidamente el consumo excesivo de recursos, creando lo que Mosseri describió como "cosas tontas" que no generaban valor real.

"No es tan difícil construir un incinerador de tokens, y eso no crea mucho valor", señaló el ejecutivo de Meta. La decisión de cerrar el ranking fue parte de los esfuerzos iniciales de la empresa para controlar el gasto, aunque Mosseri reconoció que estas medidas son solo el primer paso en una estrategia más amplia de gestión de recursos.

Meta no es la única empresa enfrentando esta crisis de costos. Uber también experimentó un "ajuste de cuentas" con la inteligencia artificial después de agotar su presupuesto de codificación con IA de 2026 ya en abril. Los costos crecientes de tokens llevaron a Microsoft a cancelar las licencias de Claude Code, consolidando a sus ingenieros alrededor de su propia herramienta Copilot CLI.

Mosseri propone que los costos de tokens de IA deben gestionarse como cualquier otro recurso empresarial, similar a cómo se administran la nómina o los gastos operativos. "Lo pienso como cualquier otro recurso", explicó. "Tengo que decidir cómo desplegar capacidad a mis diferentes equipos porque tengo un número limitado de GPU, CPU, almacenamiento y RAM. Tengo que decidir cómo desplegar gastos operativos para presupuestos de etiquetado entre mis equipos. Tengo que decidir cómo desplegar nómina para personal entre mis equipos".

Bajo este enfoque, los límites de tokens por ingeniero deberían ser proporcionales a la confianza de la empresa en la capacidad de cada empleado para utilizar el presupuesto de manera "positiva en retorno de inversión", es decir, generando valor que justifique el gasto.

Actualmente, Meta no tiene límites de tokens para ningún empleado, según Mosseri. Sin embargo, cree que su implementación podría ser saludable en el futuro. El ejecutivo también anticipó que a largo plazo, los costos de tokens disminuirán cuando los proveedores de modelos de IA entren en una guerra de precios para atraer usuarios a sus herramientas sobre las de sus competidores.

La situación refleja un desafío más amplio en la industria tecnológica: cómo equilibrar la innovación en inteligencia artificial con la sostenibilidad económica. Mientras las empresas invierten masivamente en experimentación con IA, los costos de infraestructura y procesamiento se han convertido en un factor crítico que determina la viabilidad de estos proyectos. La decisión de Meta de considerar límites de gasto por empleado sugiere que las grandes tecnológicas están comenzando a reconocer que el crecimiento exponencial en el uso de IA requiere controles más rigurosos para evitar gastos insostenibles.