TL;DR:
- Meta actualizó su guía de evaluación y dijo que no usará paneles de adopción ni conteos de tokens para medir el impacto de los ingenieros.
- Hatch, todavía en pruebas internas, puede navegar la web, operar aplicaciones y ejecutar tareas en una computadora.
- La presión por consumir tokens baja, pero el uso de IA sigue promovido y Hatch abre dudas de privacidad, costos y empleo.
A inicios de septiembre de 2026, Meta modificó el lenguaje de sus evaluaciones internas para dejar de vincular el impacto de un empleado con su adopción de herramientas de inteligencia artificial o con el número de tokens consumidos. Tres trabajadores dijeron a WIRED que la nueva guía pone el foco en los resultados y aclara que pueden lograrse con IA u otros medios. WIRED citó también un reporte de The Information según el cual los ingenieros recibieron el aviso de que los paneles de adopción y los conteos de tokens no se usarán para evaluar su impacto. El giro coincide con las pruebas internas de Hatch, un agente capaz de navegar la web y operar aplicaciones en una computadora.
Meta cambia la métrica, no el objetivo de usar IA
Hace casi un año, Meta había pedido a sus empleados que demostraran su "AI-driven impact", es decir, resultados derivados del uso de IA, y alentó que documentaran cómo chatbots y agentes mejoraban su trabajo. WIRED reporta que la redacción nueva reemplaza referencias a criterios como el "uso de IA" y la etiqueta "AI Native" por una fórmula más abierta: los resultados pueden apoyarse en IA u otros medios.
La portavoz de Meta, Tracy Clayton, dijo a WIRED que la actualización busca reafirmar que la empresa evalúa las contribuciones de sus trabajadores. También sostuvo que etiquetas como "AI Native" nunca se utilizaron para las evaluaciones de desempeño. Esa versión contrasta con una demanda presentada por empleados despedidos, que sostiene que los sistemas internos sí incorporaban calificaciones de adopción de IA y consumo de tokens.
La diferencia importa porque convierte una discusión sobre redacción corporativa en una disputa sobre cómo se mide el trabajo. La nueva guía no elimina la expectativa de entregar resultados con apoyo de IA; sí retira del criterio formal dos indicadores fáciles de contar y difíciles de usar como sustitutos de la calidad.
Tokenmaxxing convirtió el consumo en una señal laboral
Un token es una unidad de texto que un modelo de IA procesa. Su número puede crecer cuando una tarea exige instrucciones largas, varias respuestas o pasos autónomos, pero el consumo por sí solo no demuestra que el trabajo haya mejorado.
Durante meses, empleados de Meta dijeron que algunos compañeros repetían consultas o usaban herramientas de forma poco útil para aumentar sus cifras internas. La práctica recibió el nombre de tokenmaxxing y llegó a tener una clasificación informal dentro de la empresa. Un empleado creó un tablero que otorgaba etiquetas como "Token Legend" a quienes acumulaban mayor consumo; después de que sus detalles se filtraran, el tablero fue retirado en abril de 2026.
La secuencia terminó exponiendo el límite del indicador. Meta primero alentó el uso, después empezó a racionarlo y ahora afirma que los paneles de adopción y los tokens no servirán para evaluar impacto. Eso no significa que el cómputo haya dejado de importar para la compañía, sino que el volumen consumido perdió valor como señal formal de desempeño.
Hatch lleva la IA de responder a actuar
Meta sigue animando a sus empleados a probar Hatch, aunque no lo presenta como una obligación. WIRED señala que el agente lleva varias semanas en pruebas dentro de dispositivos corporativos y que la empresa espera una eventual presentación pública. Meta declinó comentar esas pruebas.
Business Insider revisó un memo interno que describe Project Hatch como un agente personal con su propia computadora. Según ese documento, puede llenar formularios, comprar productos, hacer investigación y conectarse con servicios como el correo electrónico, el calendario, Spotify, Instagram y OpenTable. La diferencia frente a un chatbot convencional es que Hatch intenta ejecutar la tarea en nombre del usuario, no solo explicar cómo realizarla.
El mismo memo indica que el agente puede trabajar en segundo plano, incluso cuando la aplicación está cerrada, y que las acciones sensibles pueden requerir aprobación. Son capacidades descritas en material interno, no una ficha final del producto. Meta todavía no ha confirmado públicamente una fecha de lanzamiento ni las condiciones de acceso.
Ese nivel de acceso explica parte de la cautela interna. Algunos empleados han dudado antes de conectar sus cuentas personales de correo y calendario por temor a filtraciones, errores o acciones difíciles de revertir. WIRED relaciona esa desconfianza con un programa anterior de seguimiento de actividad en dispositivos de trabajo, que Meta pausó después de usar datos como pulsaciones de teclado y actividad para entrenar sistemas de IA.
La presión por demostrar resultados permanece
El expediente presentado el 13 de julio ante un tribunal federal de California agrega un contexto laboral al cambio. Veintiséis empleados actuales y antiguos alegan que Meta utilizó sistemas asistidos por IA, paneles de consumo de tokens y calificaciones de adopción para ayudar a seleccionar a trabajadores en la reducción de personal de mayo. También sostienen que esos indicadores podían perjudicar a quienes estuvieron en licencia médica o familiar porque no podían acumular actividad durante ese periodo.
La demanda formula esas acusaciones; no establece que Meta haya violado la ley. La empresa ha negado las alegaciones, y la nueva redacción de las evaluaciones no resuelve por sí sola el proceso. Lo que sí cambia es la señal que Meta comunica a su plantilla: el resultado debe ser evaluado con independencia de la herramienta que lo produjo.
Aun con los tokens fuera de la evaluación formal, trabajadores citados por WIRED creen que la dirección sigue interesada en comprobar quién sabe usar IA de manera efectiva. También dicen que Hatch consume más recursos que los chatbots y asistentes de programación convencionales. Algunos temen que una mejora real de productividad pueda alimentar nuevos recortes, aunque eso es una preocupación de los empleados y no un plan anunciado por Meta. Mark Zuckerberg ha dicho que no espera más despidos masivos este año.
En conjunto, Meta está separando dos ideas que durante meses trató como una sola: usar IA y generar valor. El consumo de tokens deja de ser el marcador laboral visible, mientras Hatch busca que los agentes participen en tareas cada vez más amplias. La discusión ahora se desplaza hacia lo que esos sistemas consiguen, cuánto cómputo requieren y qué acceso reciben para hacerlo.
