Na corrida pela inteligência artificial, muitas empresas adotaram uma lógica simples: incentivar funcionários a usar ferramentas de IA o máximo possível. O objetivo era acelerar a adoção da tecnologia e demonstrar compromisso com a transformação digital. Mas aquilo que parecia uma aposta estratégica começou a gerar preocupações financeiras. À medida que os gastos aumentam, executivos e investidores passaram a questionar uma métrica que até pouco tempo era celebrada: o volume de tokens consumidos pelos sistemas de IA.
Quando gastar virou sinônimo de inovação
Nos últimos meses, o consumo de tokens — unidades utilizadas para medir o processamento realizado por modelos de inteligência artificial — transformou-se em um indicador quase simbólico dentro de várias empresas de tecnologia.
Quanto maior o número de tokens utilizados, maior parecia ser o envolvimento da organização com a IA.
Em alguns casos, funcionários eram incentivados explicitamente a aumentar o uso dessas ferramentas, independentemente do valor gerado pelas tarefas executadas.
A lógica era simples: se a empresa investiu milhões em inteligência artificial, era preciso mostrar que a tecnologia estava sendo utilizada.
O problema é que utilização e produtividade nem sempre são a mesma coisa.
A conta chegou mais rápido do que muitos imaginavam
Segundo uma reportagem do Wall Street Journal, diversos executivos começaram a perceber que o consumo desenfreado de IA estava gerando despesas difíceis de justificar.
O CEO da Uber, Dara Khosrowshahi, admitiu recentemente que está ficando mais complicado defender certos investimentos em IA quando os resultados não acompanham o ritmo dos gastos.
Segundo ele, existe uma percepção equivocada de que ferramentas de inteligência artificial são praticamente gratuitas.
Na prática, cada consulta, análise ou geração de conteúdo exige capacidade computacional — e essa infraestrutura tem um custo significativo.
O caso que chamou atenção do setor
Entre os relatos mais surpreendentes citados por consultores especializados está o de uma empresa que teria gasto cerca de 500 milhões de dólares em apenas um mês utilizando o Claude, modelo de inteligência artificial da Anthropic.
O motivo foi simples e preocupante ao mesmo tempo: a organização não havia estabelecido limites de uso para os funcionários.
Embora o valor tenha sido recebido com ceticismo por parte do mercado, ele ilustra uma preocupação crescente.
Mesmo em casos menos extremos, instituições financeiras relataram gastos mensais de centenas de milhares de dólares com tokens consumidos por funcionários que utilizavam modelos premium para tarefas simples ou conversas sem qualquer relevância operacional.
Os rankings que acabaram incentivando desperdício
A obsessão pelo consumo de IA chegou a níveis curiosos dentro de algumas empresas.
A Meta, por exemplo, mantinha um ranking interno que premiava os funcionários que mais utilizavam inteligência artificial.
O sistema acabou se tornando conhecido após um vazamento revelar que um dos participantes, apelidado de “Lenda dos Tokens”, havia consumido impressionantes 281 bilhões de tokens em apenas um mês.
Segundo estimativas divulgadas na época, esse volume de processamento seria suficiente para reproduzir o conteúdo completo da Wikipédia dezenas de vezes.
A repercussão levou a empresa a encerrar a iniciativa.
A Amazon seguiu um caminho semelhante. De acordo com informações do Financial Times, a companhia eliminou seu ranking interno após perceber que funcionários estavam atribuindo tarefas sem utilidade prática aos agentes de IA apenas para manter posições elevadas na classificação.
O fim de uma fase de entusiasmo sem controle
O episódio reflete um padrão já observado em outras ondas tecnológicas.
Empresas investem grandes quantias em uma nova tecnologia e, para justificar o gasto, incentivam seu uso de maneira indiscriminada.
No início, os números impressionam.
Mas, inevitavelmente, chega o momento em que investidores começam a perguntar o que exatamente está sendo obtido em troca daquele investimento.
No caso da inteligência artificial, o mercado parece estar entrando nessa fase.
A próxima métrica será resultado, não consumo
A IA continua sendo uma das tecnologias mais promissoras da atualidade.
No entanto, a simples quantidade de tokens consumidos deixou de ser suficiente para demonstrar sucesso.
Cada vez mais, empresas precisarão provar que o uso dessas ferramentas gera ganhos concretos de produtividade, eficiência ou receita.
Caso contrário, a era da “queima de tokens” poderá entrar para a história como mais um exemplo de entusiasmo corporativo que confundiu atividade com resultado.
E, como muitas companhias estão descobrindo agora, nem toda interação com uma IA vale o preço que aparece na fatura no fim do mês.
