El 29 de octubre en Shanghái, el fabricante de robots humanoides AGIBOT presentó "Worken", palabra formada por "work" y "token" . Su cofundador Peng Zhihui planteó la pregunta así: los robots entran en fábricas y almacenes, así que "how much productive work are they actually delivering?" [«¿cuánto trabajo productivo están haciendo de verdad?»]
Su respuesta: "We want to move beyond measuring how many robots are built or delivered and begin measuring how effectively they can perform useful work, autonomously and consistently, in the real world." [«Queremos ir más allá de medir cuántos robots se fabrican o entregan y empezar a medir con qué eficacia hacen trabajo útil, de forma autónoma y constante, en el mundo real.»]
Las preguntas que responde este artículo
SAQ: las preguntas que deberías hacerte (y nadie se hace)
- ¿Cuál es el único resultado terminado para el que existen mis herramientas de IA?
- ¿Sé cuántas de las acciones de mis herramientas acaban en ese resultado?
- ¿Reporto actividad, como llamadas, mensajes y tokens, porque es más fácil de contar?
- ¿Quién fija la referencia de "trabajo aceptable", y es la misma persona que me vende la herramienta?
Deja de contar tus herramientas de IA. Cuenta lo que terminan.
El vídeo de este artículo está en producción.
Qué es Worken
AGIBOT lo llama "Effective Intelligent Work Hours" [«horas de trabajo inteligente efectivas»] y propone una fórmula :
Worken = Number of Active Robots × Autonomous Working Hours × Output Efficiency Ratio [«Worken = robots activos × horas de trabajo autónomo × ratio de eficiencia productiva»]
AGIBOT
El primer factor cuenta los robots que de verdad hacen una tarea, no los fabricados o almacenados. El segundo cuenta las horas de trabajo autónomo, no las horas encendidos. El tercero compara la producción con una referencia para una tarea definida, por ejemplo el trabajo aceptable que hace una persona con estándares establecidos .
Por qué todavía es una propuesta
La propia AGIBOT llama a Worken un marco en evolución, que se afinará con despliegues reales y datos de operación . Machine Economy señaló que las puntuaciones mostradas en el escenario, como 14.400 para la orientación en los controles de seguridad del metro de Guangzhou y 2.956,8 para una línea de producción de Longcheer, estaban en una diapositiva y no aparecen en el comunicado escrito . Un fabricante que puntúa sus propios robots es un punto de partida, no una auditoría.
La misma idea fuera de la robótica
Cambia "robots" por "herramientas de IA" y la lógica se mantiene. La cifra que importa no es cuántas herramientas compraste ni cuántas llamadas hicieron. Es lo que completaron con un estándar que alguien acepta. Es también una forma concreta de medir productividad y resultados: el trabajo terminado, no la actividad.
La lección para las empresas
Fuentes
Las fuentes se enumeran en su idioma original.
- 1AGIBOT, “AGIBOT Introduces Worken to Measure Productive Robot Work at AGIBOT Innovation Day 2026,” press release, Shanghai, 29 October 2026. https://www.agibot.com/article/231/detail/131.html
- 2PR Newswire, same AGIBOT release, 29 October 2026. https://www.prnewswire.com/news-releases/agibot-introduces-worken-to-measure-productive-robot-work-at-agibot-innovation-day-2026-302923486.html
- 3Machine Economy, “AGIBOT wants robots scored in “Worken.” The numbers are on a slide,” October 2026. https://machineeconomy.co.uk/briefings/agibot-worken
- 4Monarchy Media, company figures approved for public use (about 8,000 appointments per month; 59% show rate for general-dentistry appointments), October 2026.