A inteligência artificial chegou às empresas acompanhada de uma promessa poderosa: produzir mais, automatizar tarefas e reduzir custos. Mas a adoção acelerada começa a revelar uma consequência menos óbvia. Mesmo com modelos ficando mais baratos, o consumo crescente pode transformar a IA em uma despesa difícil de controlar. Agora, gigantes da tecnologia e equipes de desenvolvimento começam a descobrir que usar mais inteligência artificial nem sempre significa gerar mais valor.
A conta da inteligência artificial finalmente apareceu
Durante a primeira fase da explosão da IA generativa, muitas empresas seguiram uma lógica simples: quanto mais funcionários utilizassem essas ferramentas, melhor.
Assistentes passaram a escrever textos, analisar documentos, produzir código, encontrar erros e executar tarefas cada vez mais complexas.
Só que existe um detalhe importante. Cada uma dessas operações consome recursos computacionais.
Modelos generativos funcionam de maneira diferente de grande parte do software tradicional. Uma vez desenvolvido, um programa convencional pode ser distribuído para milhões de usuários com um custo adicional relativamente pequeno. Já um modelo de IA precisa realizar cálculos continuamente cada vez que recebe uma solicitação.
Isso exige chips especializados, centros de dados, eletricidade e sistemas de refrigeração.
O resultado começou a aparecer nos orçamentos corporativos. Empresas passaram a estabelecer limites ou buscar maneiras de controlar o consumo de tokens, especialmente com agentes de programação capazes de executar sequências longas de tarefas. Há casos recentes de companhias impondo limites mensais justamente para tornar esse uso mais eficiente.
Programadores produzem mais, mas isso não resolve tudo
O desenvolvimento de software tornou-se um dos primeiros grandes laboratórios dessa transformação.
Ferramentas baseadas em grandes modelos de linguagem conseguem sugerir código, localizar falhas, criar testes, explicar sistemas e automatizar tarefas repetitivas.
Um programador equipado com esses recursos pode, em determinadas situações, realizar em menos tempo aquilo que anteriormente exigiria muitas horas.
Estudos recentes dentro de grandes organizações já encontraram aumento mensurável de produção entre desenvolvedores que adotaram agentes de programação. Isso não significa, porém, que cada token utilizado se converta automaticamente em produtividade ou receita.
Existe uma diferença fundamental entre produzir código mais rapidamente e criar mais valor.
Uma empresa não consegue multiplicar clientes simplesmente porque seus desenvolvedores passaram a trabalhar mais depressa. Tampouco existe garantia de que utilizar o modelo mais caro em todas as tarefas produzirá resultados proporcionalmente melhores.
Pesquisas sobre agentes de programação mostram justamente esse problema: determinadas tarefas podem consumir enormes quantidades de tokens, e gastar mais recursos computacionais não significa necessariamente alcançar maior precisão.
O novo recurso escasso está mudando de lugar
Durante décadas, um dos principais gargalos da indústria de software foi encontrar profissionais altamente qualificados.
A IA começa a modificar essa relação.
Programadores continuam essenciais, principalmente para decisões complexas, arquitetura, integração de sistemas e compreensão dos problemas que precisam ser resolvidos. Mas parte do trabalho operacional pode ser acelerada.
Enquanto isso, outro conjunto de recursos ganha importância: capacidade computacional, energia, chips, dados e acesso aos modelos mais avançados.
A inteligência artificial não acabou com a escassez. Em alguma medida, apenas mudou aquilo que é escasso.
E essa mudança tem consequências econômicas importantes.
Se uma empresa passa a depender profundamente de modelos fornecidos por terceiros, parte dos ganhos obtidos com a produtividade também precisa financiar as plataformas que oferecem essa capacidade.
Quanto mais agentes autônomos executarem tarefas extensas, maior pode ser essa dependência.
Usar mais tokens não significa necessariamente trabalhar melhor
Essa situação produziu até um comportamento conhecido informalmente como tokenmaxxing.
A ideia consiste em estimular o consumo elevado de tokens como se ele fosse, por si só, uma medida de utilização bem-sucedida da inteligência artificial.
O problema aparece quando o indicador se transforma em objetivo.
Análises realizadas com milhares de desenvolvedores sugerem que maior consumo pode estar associado a mais produção, mas também apresenta retornos decrescentes e custos significativamente maiores.
Isso obriga empresas a fazer uma pergunta muito mais difícil do que simplesmente decidir se devem adotar IA: qual modelo oferece o melhor resultado para cada tarefa?
Nem todo problema exige o sistema mais sofisticado disponível.
Uma revisão simples de texto, uma classificação de documentos ou determinada tarefa de programação podem ser realizadas por modelos menores e mais baratos.
Essa lógica começa a favorecer arquiteturas capazes de selecionar automaticamente diferentes modelos dependendo da complexidade da tarefa.
Modelos abertos podem mudar essa equação
Existe, porém, uma transformação acontecendo paralelamente.
A competição entre empresas americanas, chinesas e projetos abertos está reduzindo os preços de alguns modelos e aumentando as opções disponíveis.
Em agosto de 2026, essa disputa ganhou ainda mais intensidade, com grandes desenvolvedores reduzindo preços diante da pressão de concorrentes mais baratos. Algumas empresas também começaram a avaliar modelos abertos justamente para controlar despesas e manter maior domínio sobre seus dados.
Isso pode ser especialmente relevante para empresas brasileiras.
Nem toda organização precisa enviar permanentemente suas informações para o modelo de fronteira mais caro disponível no exterior. Dependendo da aplicação, sistemas menores podem ser executados em infraestrutura própria, em provedores nacionais ou adaptados para tarefas específicas.
A vantagem competitiva pode estar menos em simplesmente “usar IA” e mais em saber escolher onde utilizá-la.
O impacto sobre os profissionais iniciantes merece atenção
Existe ainda uma consequência menos imediata.
Muitas das atividades que a IA executa com facilidade são justamente aquelas utilizadas tradicionalmente para formar profissionais iniciantes.
Programadores juniores começam corrigindo pequenos problemas, escrevendo funções relativamente simples, criando testes e realizando tarefas supervisionadas.
São atividades que agentes de IA conseguem assumir cada vez melhor.
Para uma empresa, automatizá-las pode gerar economia no curto prazo.
Mas existe um paradoxo: profissionais seniores precisam começar como juniores.
Se os primeiros degraus da carreira desaparecerem rapidamente, a indústria poderá encontrar dificuldades para formar especialistas capazes de assumir problemas muito mais complexos daqui a alguns anos.
A transformação, portanto, não exige apenas novas ferramentas. Também exige repensar como profissionais serão treinados dentro das empresas.
O Brasil tem uma oportunidade que vai além de consumir IA
Para o Brasil, essa discussão possui uma dimensão estratégica.
O país tem universidades, empresas de tecnologia, um grande mercado interno, matriz elétrica com forte participação renovável e condições para ampliar sua infraestrutura digital.
A questão é como transformar essas vantagens em capacidade tecnológica própria.
Atrair centros de dados pode fazer parte dessa estratégia, mas instalar servidores fisicamente no país não significa automaticamente dominar inteligência artificial.
O salto ocorre quando infraestrutura vem acompanhada de pesquisa, formação profissional, desenvolvimento de fornecedores, produtos próprios e acesso à capacidade computacional.
A mesma lógica vale para empresas.
A inteligência artificial pode reduzir custos e multiplicar capacidades, mas simplesmente consumir mais tokens não representa uma estratégia de inovação.
A nova fase da IA provavelmente será menos marcada pela corrida para utilizar essas ferramentas a qualquer preço e mais pela capacidade de descobrir quando, onde e por que utilizá-las.
A verdadeira armadilha, portanto, talvez nunca tenha sido o preço da inteligência artificial.
É acreditar que uma empresa se torna automaticamente mais produtiva apenas porque sua conta de IA ficou maior.
[Fonte: Revista Anfibia]
