El fiasco de las métricas de rendimiento de la IA y el resurgimiento de los viejos errores de gestión

En 2026, empresas como Meta y Amazon enfrentaron críticas debido a las métricas internas de rendimiento de la IA que incentivaban a los empleados a priorizar el uso de tokens sobre la productividad real. El ranking interno de Meta, apodado Claudeonomics, clasificaba a los principales consumidores de tokens de IA, otorgando títulos como 'Leyenda del Token' y 'Hechicero de la Caché'. Los empleados consumieron más de 60 billones de tokens en un solo mes, mientras que un empleado de Disney interactuó con un asistente de IA 460.000 veces en nueve días. Se informa que JPMorgan, KPMG, Amazon y Accenture rastreaban la actividad de IA de los empleados, integrándola en las evaluaciones de desempeño. Esta tendencia condujo al surgimiento del 'tokenmaxxing', donde los empleados manipulaban las métricas utilizando la IA para tareas que no requerían. Se informa que Meta y Amazon cerraron sus rankings después de la reacción pública, con críticos argumentando que fomentaban el fraude. El artículo hace referencia al artículo de 1956 de V.F. Ridgway sobre las consecuencias disfuncionales de las mediciones de rendimiento y a la ley de Charles Goodhart, que advierte que cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida. La pieza destaca un patrón recurrente en las prácticas de gestión, ya que las empresas no aprenden constantemente de sus errores pasados.