por que as empresas de tecnologia agora freiam uso de IA

SÃO FRANCISCO — No início deste ano, a mensagem das empresas de tecnologia para seus funcionários era clara: usem o máximo possível de inteligência artificial no trabalho.

Os funcionários chamavam isso de “tokenmaxxing”, com “token” se referindo a uma unidade de uso de IA, aproximadamente equivalente a um fragmento de palavra. Funcionários da Meta e da Amazon chegaram até a competir em rankings que acompanhavam o uso de tokens.

Então chegaram as contas das empresas, como Anthropic e OpenAI, que fornecem ferramentas de IA — e elas não eram baratas. Agora, a era do tokenmaxxing parece ter acabado.

A Meta disse aos funcionários na semana passada que em breve limitaria o uso de IA, após observar um “aumento exponencial” nos custos. Em maio, a Uber afirmou que havia consumido em apenas quatro meses todo o orçamento projetado para gastos com IA no ano e passou a impor alguns limites mensais às ferramentas de programação com IA. O Walmart também estabeleceu limites para diferentes ferramentas de IA. E Amazon e Meta retiraram do ar os rankings de tokenmaxxing.

Em outras palavras, “tokenminning”, abreviação de “token minimizing” (“minimização de tokens”), agora está em alta.

Essa reviravolta, em apenas alguns meses, mostra como o uso de IA ainda está em transformação, enquanto pessoas e empresas tentam descobrir a melhor forma de usar essas ferramentas.

“O maior problema é que tudo está mudando tão rápido que as pessoas e as empresas não sabem o que fazer”, disse Rob May, CEO da Neurometric, uma startup que ajuda empresas a usar melhor a IA, e autor de “The Tokenminning Manifesto”.

“CEOs que não sabiam como medir o grau de familiaridade de seus funcionários com IA pensaram: ‘Bem, quem está usando mais tokens?’”, afirmou ele, acrescentando que essa filosofia acabou promovendo volume em vez de eficiência.

OpenAI e Anthropic oferecem assinaturas que custam de US$ 10 a US$ 200 por mês para uso de seus modelos de IA; quando os assinantes atingem seu limite de uso, o acesso é interrompido. Mas a maior parte da receita vem da oferta de ferramentas para empresas como Meta, Shopify e Amazon, que pagam não apenas taxas de assinatura, mas também pelos tokens usados por suas dezenas de milhares de funcionários. Assim, quanto mais tokens são usados, mais cara a IA fica.

Uma tarefa simples, como pedir à IA que resuma a transcrição de uma reunião de empresa, pode consumir algumas centenas de tokens. Pedidos mais complexos, como escrever código para criar um novo produto ou funcionalidade, podem usar dezenas de milhares.

Os custos de uso de modelos de IA dispararam à medida que eles se tornaram mais poderosos e passaram a consumir mais tokens. O modelo mais recente da Anthropic, Fable, é duas vezes mais caro que o modelo anterior, Opus. Embora existam modelos mais baratos, muitos funcionários adquiriram o hábito de usar os modelos mais poderosos para tudo, disse May.

As formas de uso da IA também mudaram. Em vez de apenas conversar com chatbots, engenheiros passaram a usar “agentes” de IA, capazes de trabalhar em tarefas complexas durante horas seguidas. Como resultado, engenheiros podem consumir dezenas de milhares de dólares em tokens por mês.

Muitas empresas disseram que estavam tentando ser mais estratégicas com os gastos em IA, depois de não enxergarem retornos claros sobre esse investimento.

“Se você não consegue traçar uma linha direta entre isso e a quantidade de funcionalidades úteis que está entregando, essa troca fica mais difícil de justificar”, disse Andrew Macdonald, diretor de operações da Uber, em uma entrevista recente para um podcast. “Essa ligação ainda não existe.”

Isso não quer dizer que as empresas vão parar de gastar pesado com IA. A Meta disse aos funcionários que estava a caminho de gastar bilhões com o uso de IA neste ano, mas queria “encontrar áreas em que possamos gastar menos obtendo resultados de negócio semelhantes ou melhores”. Marc Benioff, CEO da Salesforce, empresa de software corporativo, afirmou que sua companhia planejava gastar centenas de milhões com IA neste ano, mas agora monitora “unidades de trabalho agentic” em vez de tokens. A nova métrica pretende medir produção, e não apenas uso.

Os limites da Meta e do Walmart para o uso de IA por funcionários haviam sido noticiados anteriormente pelo The Information e pela Bloomberg.

Ainda não está claro como o tokenminning pode afetar os resultados financeiros da Anthropic e da OpenAI. No auge da era do tokenmaxxing neste ano, as empresas de IA relataram receitas recordes impulsionadas pelo uso de ferramentas de programação. Na semana passada, a Meta disse a seus engenheiros para usarem seu assistente interno de programação, o MetaCode, em vez de ferramentas de terceiros, sempre que possível.

A Meta se recusou a comentar, a Anthropic não forneceu comentário, e a OpenAI não respondeu a um pedido de comentário. (O New York Times processou a OpenAI e a Microsoft, alegando violação de direitos autorais de conteúdo jornalístico relacionado a sistemas de IA. As empresas negaram as acusações.)

O caminho mais claro para as empresas daqui para frente, disse May, é usar IA de ponta apenas em tarefas complexas que realmente exijam isso, substituindo por modelos mais baratos nos demais casos.

As empresas podem economizar até 90% ao optar por modelos de IA menos avançados, disse Andy Markus, diretor de IA da AT&T. Segundo ele, seus engenheiros usam os modelos mais poderosos em algumas tarefas e os menos potentes na maior parte das demais atividades.

“Há um vai e vem”, disse ele. “O que percebemos é que, para a maioria dos casos de uso, o modelo de fronteira mais novo e mais avançado não é necessário.”

c.2026 The New York Times Company