El proveedor de software de recursos humanos Rippling presentó esta semana AI Spend Console, una solución anti-tokenmaxxing —es decir, contra el consumo desmedido de tokens de IA— que permite a las empresas rastrear y contener su gasto en inteligencia artificial. La nueva herramienta desglosa cuánto gastan empleados, equipos y roles individuales, y si ese desembolso se traduce en un uso realmente productivo o simplemente en más “AI slop”. Según la compañía, el producto muestra “qué ingenieros tienen un gasto alto en IA y cuyos compañeros les piden con frecuencia rehacer el trabajo en las revisiones de código”.
La herramienta nació después de que Rippling apostara por el tokenmaxxing a principios de año, solo para descubrir que sus empleados estaban quemando dinero de forma descontrolada. El director de Producto, Matt MacInnis, recuerda la reunión del equipo ejecutivo en marzo cuando el director financiero, Adam Swiecicki, presentó una cifra que los dejó atónitos.
Rippling estaba en camino de gastar el 40% de su presupuesto de personal de I+D en tokens de IA. Eso significaba que el gasto en tokens equivalía al 40% de toda la compensación que pagaba a ese equipo, es decir, millones de dólares. El área de I+D es donde se concentra la ingeniería en la mayoría de las empresas tecnológicas. Además, el gasto crecía un 80% mes a mes y, de continuar esa tendencia, al año siguiente la compañía habría gastado casi un 90% de la compensación de sus empleados de I+D en tokens.
“No podíamos creerlo”, dijo MacInnis.
La dirección emprendió de inmediato un proyecto “urgente” para entender el gasto y qué estaban obteniendo a cambio. De hecho, el anuncio de lanzamiento de este nuevo producto muestra a Swiecicki sentado en un taburete mientras empleados arrojan fajos de billetes a una trituradora de papel.
Cuando Rippling realizó su análisis, descubrió que aproximadamente 10–15% de los empleados generaban alrededor del 60% del gasto total en IA. El caso más extremo fue el de un ingeniero que gastaba $50,000 al mes.
Rippling no quería detener el uso de IA, sino controlarlo. Primero negoció un tope máximo de gasto con cada una de las herramientas que usaba: Cursor, OpenAI y Anthropic. Enseguida encontró un problema evidente: los empleados utilizaban por defecto los modelos frontier más recientes y caros para todas las tareas.
“La verdad es que los proveedores de inferencia, como Anthropic y OpenAI, no tienen absolutamente ningún incentivo para ayudarte a controlar tu gasto. Tienen todo el incentivo para que sea un gasto descontrolado, y eso es exactamente lo que hacen. No te ofrecen una gran visibilidad de uso y no colaboran entre ellos”, explicó MacInnis.
Este era un problema común a principios de 2026. Ahora, ocho meses después, las empresas han aprendido dos cosas: necesitan múltiples modelos de varios laboratorios de IA a distintos precios, incluyendo una opción frontier open weight, quizá de origen chino.
El fundador y CEO de Rippling, Parker Conrad, señaló el mes pasado que, en sus propias evaluaciones comparativas, Grok de SpaceX era el líder general, pero “GLM 5.2 es un 85% más barato y tiene un rendimiento casi idéntico” a los modelos de frontera. SpaceX ahora es dueño de Cursor, que ofrece acceso a Grok y a decenas de otros modelos. El GLM 5.2 de Z.ai se ha convertido en un modelo favorito para tareas de codificación, y Databricks también lo ha impulsado.
Además, las empresas necesitan un AI gateway que enrute las solicitudes al modelo más rentable para cada tarea. Rippling llegó a esa conclusión y construyó el suyo como parte del producto. Según MacInnis, las empresas que ya usan otro gateway pueden seguir usando AI Spend Console, aunque si quieren las funciones que controlan el gasto, necesitan utilizar el gateway de Rippling.
AI Spend Console genera paneles, antes conocidos como leaderboards en los días del tokenmaxxing, que puntúan atributos como prompts por día, producción de trabajo (líneas de código o pull requests) y gasto.
Con la herramienta en marcha, Rippling redujo su gasto en tokens del 40% al ~15% de su presupuesto de personal, sin frenar el uso de IA. La compañía alcanzó un pico de 605 mil millones de tokens el mes en que el CFO lanzó su advertencia. En julio, el uso interno volvió a acercarse a 600 mil millones de tokens, pero “el costo del gasto en tokens de julio fue el 37% del costo del gasto en tokens de abril”, detalló MacInnis. “Eso se debe a que ahora enrutamos hacia los modelos más eficaces”, bromeó: “no dejamos que el equipo de ventas haga correcciones de gramática usando Fable”.
| Métrica | Pico / Antes | Después / Julio |
|---|---|---|
| Gasto en tokens vs presupuesto de I+D | 40% | ~15% |
| Consumo mensual de tokens | 605 mil millones | 600 mil millones |
| Costo del consumo | Referencia de abril | 37% del costo de abril |
Las soluciones tecnológicas no son suficientes, señala Rippling. La compañía identificó a personas que usaban la IA de forma eficaz y las convirtió en “AI captains”, encargados de ayudar al resto de la organización.
Aun así, usar la IA más allá de la ingeniería es un trabajo en progreso, dice MacInnis, porque los ingenieros de software han sido los principales usuarios hasta ahora. Rippling trabaja, por ejemplo, con los equipos de incorporación de clientes para automatizar tareas de envío de datos y conciliación. El panel medirá entonces la productividad en función de cuántos clientes se incorporan.
“Tenemos que ser capaces de vincular el consumo de tokens en las funciones administrativas y de atención al cliente con la productividad. Si no podemos hacerlo, todo esto deja de estar disponible para toda la base de empleados”, advirtió MacInnis.
Si Rippling es un ejemplo, el tokenmaxxing podría haber oscilado tanto en la dirección contraria que el acceso de los empleados a la IA ya no sea algo tan habitual como Slack o el correo electrónico. Si la empresa no puede medir la productividad, es posible que todos los empleados no tengan acceso.
AI Spend Console está incluido para los suscriptores de RR.HH. de Rippling, aunque hay costos adicionales basados en el uso de IA. También puede adquirirse como producto independiente e integrarse con otro sistema de registro de RR.HH., según MacInnis.
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