La industria de la inteligencia artificial enfrenta un problema de adicción a los tokens, donde cada nueva generación de inteligencia artificial agéntica aumenta el consumo de tokens para diversas tareas, lo que genera un crecimiento en la facturación de las infraestructuras que los soportan. Google reportó en octubre de 2025 que procesaba más de 1.3 cuatrillones de tokens mensuales, más de veinte veces el volumen del año anterior.
El crecimiento del consumo de tokens no siempre indica inteligencia, sino que puede reflejar ineficiencia. A pesar de que el consumo de tokens se presenta como un indicador de progreso, un sistema que requiere ingestar grandes cantidades de contexto no necesariamente es más inteligente, sino que puede estar mal diseñado. La guía de ingeniería de Anthropic sugiere que el contexto debe ser tratado como un recurso finito, abogando por un enfoque que priorice un conjunto pequeño de tokens de alta señal para cada tarea.
A medida que se extienden los flujos de trabajo agénticos, el consumo de tokens se multiplica, lo que altera la dinámica de costes en la economía de la inteligencia artificial. Sin embargo, muchas empresas continúan creyendo que escalar el consumo de tokens resolverá el problema, lo cual es un error. La evidencia sugiere que más contexto no siempre es mejor; los modelos de lenguaje tienen dificultades para utilizar información relevante en contextos largos, funcionando mejor con información clave al principio o al final. Esto indica que el enfoque de fuerza bruta puede ser ineficaz y costoso.
El futuro de la inteligencia artificial debería centrarse en la ingeniería de contexto, que se considera el siguiente paso tras la ingeniería de prompts. Empresas como OpenAI y Google están implementando estrategias para optimizar el uso del contexto, lo que sugiere que la clave para un mejor rendimiento en inteligencia artificial radica en ser más selectivo y estructurado en el uso de información.
¿Está tu empresa preparada para adoptar un enfoque más selectivo en la gestión del contexto en inteligencia artificial?
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RESUMEN BASADO EN EL ARTÍCULO PUBLICADO EN Enrique Dans EL Fecha no disponible. Leer original
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