✨︎ Resumen (TL;DR):
- Meta actualizó sus evaluaciones internas y dejará fuera los paneles de adopción y los conteos de tokens al medir el impacto de sus empleados.
- Hatch, todavía en pruebas internas, puede navegar la web, operar aplicaciones y ejecutar tareas desde una computadora.
- La presión por acumular tokens baja, pero persisten dudas sobre privacidad, costos de cómputo y empleo.
A inicios de septiembre de 2026, Meta modificó sus evaluaciones internas para que los paneles de adopción de IA y los conteos de tokens ya no midan el impacto de sus empleados. Al mismo tiempo, la empresa impulsa las pruebas de Hatch, un agente capaz de navegar la web, operar aplicaciones y ejecutar tareas en una computadora. El ajuste cambia el indicador formal, pero mantiene la expectativa de usar IA y deja abiertas preguntas sobre privacidad, costos y empleo.
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 también citó un reporte de The Information que señala que los ingenieros recibieron el aviso de que los paneles de adopción y los conteos de tokens no se usarán para evaluar su impacto.
Meta cambia la métrica, no la expectativa de usar IA
Hace casi un año, Meta pedía a sus empleados demostrar su “AI-driven impact”, es decir, resultados derivados del uso de IA. También los animaba a documentar cómo los chatbots y agentes mejoraban su trabajo.
La nueva redacción 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.
Tracy Clayton, portavoz de Meta, 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 usaron 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 nueva guía no elimina la expectativa de entregar resultados con apoyo de IA, pero 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 cantidad 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 manera 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, Meta retiró el tablero en abril de 2026.
La secuencia expuso el límite del indicador. Meta primero alentó el uso, después empezó a racionar el consumo y ahora afirma que los paneles de adopción y los conteos de tokens no servirán para evaluar el impacto. El cómputo sigue importando para la compañía, pero 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.
Project Hatch es un agente personal con su propia computadora que, según un memo interno revisado por Business Insider, puede llenar formularios, comprar productos, investigar y conectarse con servicios como el correo electrónico, el calendario, Spotify, Instagram y OpenTable.
También puede navegar la web y operar aplicaciones. A diferencia de un chatbot convencional, Hatch intenta ejecutar la tarea en nombre del usuario, en lugar de limitarse a 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 la cautela interna. Algunos empleados de Meta han dudado en 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. Meta lo 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. 26 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 trabajadores durante 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 plantea esas acusaciones, pero 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 evaluarse con independencia de la herramienta que lo produjo. Aun con los conteos de 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.
Esos trabajadores 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.
Esa es una preocupación de los empleados, no un plan anunciado por Meta. Mark Zuckerberg ha dicho que no espera más despidos masivos este año.
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 se prueba para tareas más amplias. La fecha de lanzamiento y las condiciones de acceso del agente todavía no son públicas, así que la métrica laboral ya cambió, pero el alcance operativo de Hatch sigue pendiente.
