Meta podría imponer en los próximos años un límite de consumo de tokens de inteligencia artificial por ingeniero. Así lo ha adelantado Adam Mosseri, máximo responsable de Instagram, quien considera que el creciente coste del uso de modelos avanzados obligará a las empresas a gestionar este recurso como cualquier otro presupuesto corporativo.
Meta anticipa un cambio en la gestión de la IA
Adam Mosseri ha afirmado que el gasto en inteligencia artificial podría convertirse muy pronto en uno de los principales costes operativos para las empresas tecnológicas.
Según el directivo, en uno o dos años el consumo de tokens de un ingeniero podría llegar a igualar el coste anual de su propio salario.
Si ese escenario se materializa, Meta contempla establecer presupuestos máximos de utilización para cada empleado.
Los tokens se convertirán en un recurso limitado
Los tokens representan el coste asociado al procesamiento de consultas y respuestas generadas por modelos de inteligencia artificial.
Cuanto más complejo y prolongado es el uso de la IA, mayor es el consumo de tokens y, por tanto, el coste para la empresa.
Mosseri considera que este recurso deberá administrarse igual que actualmente se gestionan los presupuestos de personal, infraestructura informática o almacenamiento.
El retorno de la inversión será el criterio principal
Meta no pretende limitar el acceso de todos los empleados por igual.
Según Mosseri, cualquier futura asignación de tokens estará ligada al retorno que cada trabajador genere utilizando la inteligencia artificial.
Los ingenieros capaces de obtener un mayor valor para la empresa podrían disponer de presupuestos superiores.
El objetivo será maximizar la productividad sin disparar los costes operativos.
Meta ya ha comenzado a reducir gastos innecesarios
Aunque actualmente no existen límites individuales de consumo, la compañía ya ha tomado medidas para controlar el gasto.
Mosseri confirmó que Meta eliminó un sistema interno que clasificaba a los empleados según el número de tokens consumidos.
El directivo calificó esta iniciativa como una práctica que incentivaba un uso excesivo de la inteligencia artificial sin aportar un beneficio real al negocio.
El problema afecta a toda la industria tecnológica
Meta no es la única compañía que está revisando sus costes de inteligencia artificial.
Durante 2026 varias grandes tecnológicas han comenzado a optimizar el uso de modelos avanzados.
Empresas como Uber y Microsoft también han ajustado sus estrategias tras registrar un fuerte incremento en sus presupuestos destinados a herramientas de IA.
El rápido crecimiento del uso corporativo está obligando a todas las compañías a buscar un equilibrio entre innovación y rentabilidad.
Mosseri espera una guerra de precios entre los proveedores de IA
A pesar del aumento actual de los costes, Meta considera que la situación podría cambiar en los próximos años.
Mosseri prevé que la competencia entre los desarrolladores de modelos de inteligencia artificial termine provocando una reducción significativa de los precios.
Una mayor rivalidad entre proveedores facilitaría un acceso más económico a modelos avanzados para empresas y desarrolladores.
La IA entra en una nueva fase empresarial
El crecimiento de la inteligencia artificial está modificando la forma en que las grandes compañías gestionan sus recursos tecnológicos.
Hasta ahora, la prioridad había sido acelerar la adopción de estas herramientas.
Sin embargo, el fuerte incremento del consumo está desplazando el foco hacia la eficiencia y el control del gasto.
Las empresas ya no solo evalúan la capacidad de los modelos, sino también el coste real que supone utilizarlos a gran escala.
La eficiencia será la nueva prioridad
La evolución de la inteligencia artificial apunta hacia una etapa donde la optimización del consumo será tan importante como la potencia de los modelos.
Meta considera que gestionar correctamente los presupuestos de IA permitirá mantener la innovación sin comprometer la rentabilidad del negocio.
A medida que los agentes inteligentes y la automatización ganen protagonismo dentro de las empresas, el control del coste por token podría convertirse en uno de los principales indicadores de eficiencia tecnológica.
