El fin del tokenmaxxing exige infraestructura cognitiva, no más gasto

CNBC reportó el 26 de junio el giro estructural en el gasto empresarial de IA. El tokenmaxxing, maximizar el consumo de tokens sin restricción de costo, impulsó el crecimiento de OpenAI y Anthropic. Ahora llega la corrección. Los casos son contundentes. Uber fijó topes de US$1,500 mensuales por empleado tras quemar su presupuesto anual de IA en cuatro meses. Lindy movió el 100% de su tráfico de Claude a DeepSeek y vio el costo desplomarse. El dato de fondo: cerca del 95% del uso empresarial todavía corre sobre modelos frontera, cuando enrutar tareas masivas a modelos abiertos y reservar la frontera para lo que de verdad la necesita recorta entre 70% y 90% el costo por token. El aprendizaje trasciende el ahorro. La ventaja no está en pagar más tokens, sino en construir la capa que decide qué modelo usar para cada tarea. Esa capa de enrutamiento, evaluación de capacidad y escalamiento es infraestructura cognitiva: permanente, propia y repetible. Para una organización de la región, la conclusión es estratégica. Cada interacción debe volverse un dato, cada dato bien encadenado una decisión, y cada decisión ejecutarse al menor costo posible. Quien arme esa infraestructura decide más rápido y más barato que su competencia. _Fuente: CNBC, [CNBC](https://www.cnbc.com/2026/06/26/openai-anthropic-new-ai-spending-reality-as-users-shift-to-efficiency.html)._