La creciente adopción de sistemas multiagente impulsados por inteligencia artificial ha puesto de manifiesto un desafío técnico que a menudo pasa inadvertido: la eficiencia de la notación en la comunicación entre modelos y herramientas. Cuando un agente IA invoca funciones externas o procesa resultados intermedios, cada intercambio de datos consume tokens que representan coste computacional y latencia. Los formatos tradicionales como JSON, diseñados originalmente para intercambio entre aplicaciones, introducen una sobrecarga estructural significativa que, en bucles agentivos recurrentes, se traduce en ineficiencias acumulativas. Investigaciones recientes han propuesto notaciones alternativas como TOON y TRON, que buscan reducir el volumen de tokens manteniendo la legibilidad para el modelo. Sin embargo, su rendimiento real en ciclos completos de agente —no solo en tareas aisladas— sigue siendo un área de estudio activa. En entornos donde la precisión y la velocidad son críticas, estas optimizaciones pueden marcar la diferencia entre un sistema viable y uno que escala mal. Para empresas que desarrollan aplicaciones a medida con componentes de IA, comprender cómo cada byte adicional impacta en el rendimiento global es esencial. La ingeniería de prompts y la elección del formato de intercambio se convierten en decisiones arquitectónicas, no meramente operativas. Desde la perspectiva de Q2BSTUDIO, trabajar con ia para empresas implica considerar cada capa de la solución: desde la infraestructura —apoyada en servicios cloud aws y azure— hasta la lógica de negocio, pasando por la seguridad de los datos (ciberseguridad) y la analítica posterior (servicios inteligencia de negocio con power bi). Los formatos optimizados para tokens no son una curiosidad académica; son parte de la eficiencia que un software a medida debe contemplar al integrar agentes IA en procesos productivos. La lección es clara: la forma en que codificamos la comunicación interna de los sistemas determina en gran medida su escalabilidad y coste operativo, y elegir la notación adecuada es tan relevante como seleccionar el modelo subyacente.