Esta semana, un tema recurrente en Silicon Valley volvió a acaparar la atención: los tokens de IA como compensación.

La idea es bastante sencilla: en lugar de ofrecer a los ingenieros solo salario, acciones y bonificaciones, las empresas también les proporcionarían un presupuesto de tokens de IA, las unidades de computación que impulsan herramientas como Claude, ChatGPT y Gemini. Podrían usarlos para ejecutar agentes, automatizar tareas y procesar código. El argumento es que el acceso a mayor capacidad de procesamiento aumenta la productividad de los ingenieros, y que los ingenieros más productivos valen más. Se trata de una inversión en la persona que los posee.

Jensen Huang, el CEO de Nvidia, conocido por su chaqueta de cuero, pareció captar la atención de todos cuando planteó la idea, a principios de esta semana, en el evento anual GTC de la compañía, de que los ingenieros recibieran aproximadamente la mitad de su salario base, pero en tokens.

Según sus cálculos, sus mejores empleados podrían gastar 250.000 dólares al año en computación de IA. Lo calificó como una herramienta de reclutamiento y predijo que se convertiría en la norma en Silicon Valley.

No está del todo claro dónde surgió la idea. Tomasz Tunguz, un reconocido inversor de capital riesgo del Área de la Bahía que dirige Theory Ventures y se centra en startups de IA, datos y SaaS —y cuyos escritos sobre datos le han granjeado un público fiel a lo largo de los años—, hablaba de esto a mediados de febrero, escribiendo que las startups tecnológicas ya estaban añadiendo los costes de inferencia como un «cuarto componente de la remuneración de los ingenieros». Utilizando datos del sitio web de seguimiento de salarios Levels.fyi, estimó el salario de un ingeniero de software del cuartil superior en 375.000 dólares. Si se le suman 100.000 dólares en tokens, el salario total asciende a 475.000 dólares, lo que significa que aproximadamente uno de cada cinco dólares se destina ahora a la computación.

Esto no es casualidad. La IA agente ha despegado, y el lanzamiento de OpenClaw a finales de enero aceleró considerablemente el debate. OpenClaw es un asistente de IA de código abierto diseñado para funcionar continuamente, procesando tareas, creando subagentes y gestionando listas de pendientes mientras el usuario duerme. Forma parte de una tendencia más amplia hacia sistemas que no solo responden a comandos, sino que ejecutan secuencias de acciones de forma autónoma a lo largo del tiempo.

La consecuencia práctica es que el consumo de tokens se ha disparado. Mientras que alguien que escribe un ensayo puede usar 10.000 tokens en una tarde, un ingeniero que gestiona un enjambre de agentes puede consumir millones en un día, automáticamente, en segundo plano y sin escribir una sola palabra.

Este fin de semana, el New York Times publicó un análisis detallado de la llamada tendencia de maximizar el uso de tokens, revelando que ingenieros de empresas como Meta y OpenAI compiten en clasificaciones internas que registran el consumo de tokens. Según el periódico, los generosos presupuestos de tokens se están convirtiendo discretamente en una ventaja laboral habitual, al igual que antes lo eran el seguro dental o la comida gratis. Un ingeniero de Ericsson en Estocolmo comentó al Times que probablemente gasta más en Claude de lo que gana en salario, aunque su empleador se hace cargo de los gastos.

Quizás los tokens se conviertan realmente en el cuarto pilar de la remuneración de los ingenieros. Sin embargo, conviene que los ingenieros sean cautelosos antes de adoptar esto como una victoria segura. Más tokens pueden significar más poder a corto plazo, pero dada la rapidez con la que evolucionan las cosas, no necesariamente implica mayor seguridad laboral. Para empezar, una gran asignación de tokens conlleva grandes expectativas. Si una empresa está financiando, en la práctica, la capacidad de procesamiento de un segundo ingeniero, la presión implícita es producir al doble de ritmo (o más).

Y subyace un problema más complejo: cuando el gasto en tokens por empleado se acerca o supera el salario de ese empleado, la lógica financiera de la plantilla empieza a verse diferente para su equipo de finanzas. Si el procesamiento realiza el trabajo, la cuestión de cuántas personas deben coordinarlo se vuelve más difícil de eludir.

Jamaal Glenn, un MBA de Stanford radicado en la Costa Este y ex inversor de capital riesgo convertido en director financiero de servicios financieros, señala de manera similar que lo que puede parecer una ventaja puede ser una forma astuta para que las empresas inflen el valor aparente de un paquete de compensación sin aumentar el efectivo ni las acciones, los elementos que realmente generan beneficios compuestos para un empleado con el tiempo. El presupuesto de tokens no se consolida. No se revaloriza. No se refleja en la negociación de la siguiente oferta como lo hace un salario base o una concesión de acciones. Si las empresas logran normalizar los tokens como parte de la remuneración, les resultará más fácil mantener la compensación en efectivo sin cambios, mientras señalan un aumento en el presupuesto para computación como prueba de su inversión en su personal.

Eso es un buen negocio para la empresa. Si es un buen negocio para el ingeniero depende de preguntas para las que la mayoría de los ingenieros aún no tienen suficiente información.