Cuando los objetivos de adopción de IA empiezan a moldear el comportamiento
Según informes, empleados de Amazon están usando una herramienta interna de IA para automatizar tareas no esenciales con el fin de aumentar su aparente uso de los sistemas de IA de la empresa. La práctica, descrita en una información publicada por Ars Technica a partir de Financial Times, recibe dentro de la compañía el nombre de “tokenmaxxing”. El término es jocoso, pero el problema de fondo es serio: cuando la dirección enfatiza la adopción de IA como métrica, la gente puede optimizar la métrica en lugar de hacer un trabajo útil.
Según el informe, Amazon ha desplegado ampliamente un producto interno llamado MeshClaw que permite a los empleados crear agentes de IA conectados al software del lugar de trabajo y hacer que ejecuten tareas en nombre del usuario. Varios empleados dijeron que compañeros estaban usando el sistema para generar actividad adicional e innecesaria de IA con el fin de aumentar el consumo de tokens, las unidades de datos que procesan los modelos.
Los incentivos detrás del comportamiento
El artículo dice que Amazon introdujo objetivos para que más del 80% de los desarrolladores use IA cada semana y comenzó a seguir el consumo de tokens de IA en tablas de clasificación internas a principios de año. Aunque, según se informa, Amazon dijo a los empleados que las estadísticas de tokens no se usarían en las evaluaciones de desempeño, varios miembros del personal dijeron que creían que los gerentes igualmente estaban observando los datos.
Ese es exactamente el tipo de ambigüedad que alimenta el uso performativo. Si los trabajadores creen que un comportamiento medido puede influir en su posición, a menudo intentarán maximizar la señal visible, incluso cuando la actividad subyacente aporte poco o ningún valor. En este caso, eso puede significar usar IA para realizar tareas que no necesitaban automatización o generar actividad principalmente para que las métricas reflejen participación.
El informe cita a un empleado que decía que había “mucha presión” para usar las herramientas, y a otro que afirmaba que los gerentes miraban los datos de uso. Independientemente de si esas estadísticas afectan formalmente las revisiones, la percepción de que importan puede ser suficiente para reconfigurar el comportamiento en el lugar de trabajo. Las métricas no necesitan ser criterios oficiales de desempeño para convertirse en señales informales de poder.
