Durante meses, a inteligência artificial foi tratada como uma prioridade absoluta dentro das maiores empresas de tecnologia do mundo. Quanto mais os funcionários utilizassem essas ferramentas, melhor. O objetivo era acelerar processos, aumentar a produtividade e preparar as equipes para uma nova era digital. Mas algo começou a aparecer nos relatórios financeiros que ninguém conseguiu ignorar. Agora, uma mudança silenciosa está acontecendo nos bastidores do setor.
A corrida pelo uso de IA virou uma disputa dentro das empresas
No início de 2026, a mensagem que circulava em empresas como Meta, Amazon e outras gigantes do setor era simples: usar inteligência artificial o máximo possível.
A prática ficou conhecida informalmente entre os funcionários como “tokenmaxxing”. O termo faz referência aos tokens, as unidades que medem o processamento utilizado pelos modelos de IA. Quanto mais solicitações, análises, códigos e tarefas executadas, mais tokens eram consumidos.
Em algumas empresas, o entusiasmo chegou a níveis surpreendentes. Funcionários participavam de rankings internos que acompanhavam o volume de uso das ferramentas de IA. A lógica era incentivar a adoção massiva da tecnologia e acelerar o aprendizado coletivo.
Mas havia um detalhe importante escondido por trás dessa corrida.
Toda interação realizada por milhares de funcionários gerava custos. E esses custos começaram a crescer em ritmo acelerado.
As empresas responsáveis pelos principais modelos de inteligência artificial, como a OpenAI e a Anthropic, cobram não apenas assinaturas corporativas, mas também pelo volume efetivamente consumido. Em organizações com dezenas de milhares de funcionários utilizando IA diariamente, a conta rapidamente atingiu proporções bilionárias.
O resultado foi uma mudança brusca de direção.
A Meta anunciou recentemente que pretende limitar parte do uso interno de IA após identificar um crescimento exponencial nas despesas. A Uber revelou que consumiu, em apenas quatro meses, todo o orçamento anual inicialmente reservado para inteligência artificial. O Walmart também implementou restrições em algumas ferramentas utilizadas por suas equipes.
Além disso, os famosos rankings internos que premiavam o maior consumo de tokens começaram a desaparecer.
Quando mais uso não significa mais produtividade
O problema não estava apenas nos custos. À medida que a utilização da IA aumentava, muitas empresas perceberam que ainda era difícil comprovar o retorno efetivo desses investimentos. Embora as ferramentas tenham acelerado algumas atividades, nem sempre havia uma relação clara entre o consumo crescente de recursos e a entrega de resultados concretos para o negócio.
Especialistas apontam que muitas organizações passaram a medir engajamento de maneira equivocada.
Sem saber exatamente como avaliar a maturidade dos funcionários no uso da IA, diversos executivos adotaram uma métrica simples: quem utilizava mais tokens era considerado mais avançado na adoção da tecnologia.
Segundo analistas do setor, isso acabou incentivando quantidade em vez de eficiência.
Ao mesmo tempo, os modelos de inteligência artificial ficaram cada vez mais sofisticados e mais caros. As versões mais recentes exigem mais processamento e consomem volumes maiores de tokens para realizar tarefas complexas.
O cenário se tornou ainda mais desafiador com a popularização dos chamados agentes de IA. Diferentemente dos chatbots tradicionais, esses sistemas conseguem trabalhar de forma autônoma durante horas em tarefas complexas, como programação, análise de dados e automação de processos.
O resultado é um consumo muito superior de recursos.
Em alguns casos, um único engenheiro pode gerar dezenas de milhares de dólares em gastos mensais apenas utilizando agentes avançados para desenvolvimento de software.
A nova estratégia é gastar menos e produzir mais
Diante desse cenário, uma nova tendência começou a ganhar força dentro do setor: o chamado “tokenminning”, termo utilizado para descrever a redução estratégica do consumo de tokens.
A ideia não é abandonar a inteligência artificial, mas utilizá-la de forma mais inteligente.
Empresas continuam planejando investimentos massivos em IA. A Meta, por exemplo, segue projetando gastos de bilhões de dólares na área. A diferença é que agora a prioridade passou a ser encontrar formas de obter os mesmos resultados gastando menos.
Na Salesforce, a discussão já mudou de foco. Em vez de acompanhar apenas o número de tokens utilizados, a empresa passou a medir o que chama de “unidades de trabalho agentic”, uma métrica voltada para avaliar produção efetiva.
Outras organizações estão adotando estratégias semelhantes. A recomendação mais comum é reservar os modelos mais avançados para tarefas realmente complexas e utilizar versões mais econômicas para atividades rotineiras.
Segundo executivos do setor, essa simples mudança pode reduzir os custos em até 90% sem comprometer significativamente os resultados.
A tendência mostra que o mercado entrou em uma nova fase. Depois da corrida desenfreada para usar IA em tudo, chega o momento de descobrir quando, onde e por que vale a pena utilizá-la.
O entusiasmo continua existindo. A diferença é que agora as empresas estão percebendo que inteligência artificial não é apenas uma questão de capacidade tecnológica. Também é uma questão de eficiência financeira.
[Fonte: InfoMoney]
