A era da experimentação irrestrita com inteligência artificial generativa parece estar chegando ao fim, e a conta começa a chegar. Empresas que no último ano incentivaram seus times a usar e abusar de ferramentas de IA agora se deparam com custos que saíram do controle. Segundo reportagem da Fast Company, a Uber queimou todo o seu orçamento previsto para IA até 2026 em apenas quatro meses deste ano. O Google, por sua vez, já processa um volume de tokens sete vezes maior que no ano anterior.
O movimento inicial de euforia, marcado por incentivos para maximizar o uso de tokens, deu lugar a uma busca por racionalidade e retorno sobre o investimento. O problema central é um profundo descompasso: a IA se tornou fácil de usar antes que seu custo se tornasse fácil de entender. A maioria dos funcionários não tem visibilidade sobre os recursos computacionais e energéticos que um simples prompt consome, levando a um desperdício que se acumula rapidamente.
O custo invisível do prompt
O desperdício não vem apenas de usos triviais, mas de ineficiências cotidianas: requisições vagas, respostas insatisfatórias e tentativas repetidas que carregam um contexto desnecessário e poluem a interação com o modelo. A Fast Company calcula que um único fluxo de trabalho complexo e ineficiente pode custar US$ 2,25. Multiplique isso por mil funcionários repetindo o padrão duas vezes ao dia, e a conta anual ultrapassa US$ 1 milhão.
Além do custo financeiro, há o impacto energético. Cada token consome aproximadamente 200 joules — energia suficiente para alimentar uma lâmpada de LED por 20 segundos. Um sistema mais complexo, com múltiplos agentes de IA, pode consumir mais de 1 milhão de tokens, o equivalente a quase dois dias de eletricidade de uma residência. A experimentação tem um custo, mas a escala atual torna o modelo insustentável.
Rótulos para auditar a eficiência
A solução, argumenta a publicação, não é uma dieta radical que sufoque a inovação, mas sim a introdução de transparência no ponto de uso. A proposta é a criação de “rótulos nutricionais” para IA, que informariam o custo estimado de um prompt — em tokens, dinheiro e intensidade computacional — antes mesmo de ele ser executado. Assim como um consumidor avalia calorias e nutrientes, um funcionário poderia ponderar se o resultado esperado justifica o custo do prompt.
Essa demanda por clareza já reverbera no mercado. Alexander Embiricos, líder da área de enterprise da OpenAI, notou que a pergunta dos clientes corporativos mudou de “O que a IA pode fazer?” para “Posso auditar a eficiência deste modelo?”. A expectativa é que os próprios desenvolvedores de modelos de fronteira passem a fornecer essas métricas. A analogia se estende até para um sistema de selos de eficiência, como o Energy Star para eletrodomésticos, para guiar as decisões de compra das empresas.
A fase de deslumbramento com as capacidades da IA está dando lugar a uma análise pragmática de seu valor. O próximo capítulo da adoção corporativa da tecnologia não será definido apenas pelo que ela pode fazer, mas por quão eficientemente ela o faz. A busca por transparência de custos é apenas o começo dessa nova etapa.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fast Company
