A era do investimento desenfreado em inteligência artificial começa a perder fôlego nas grandes corporações. Após um período inicial de adoção acelerada, empresas e as consultorias que as orientam estão reavaliando o volume de capital alocado em ferramentas de IA, sinalizando o fim do chamado "tokenmaxxing" — a prática de consumir tokens de processamento sem uma métrica clara de retorno sobre o investimento.

Segundo reportagem do Business Insider, o movimento de cautela já atinge gigantes como Amazon e Walmart, que implementaram limites ou revisaram o monitoramento do uso de tokens por funcionários. O ceticismo também ganha força no alto escalão: Jeetu Patel, diretor de produtos da Cisco, afirmou recentemente que o custo atual dos tokens excede o valor real gerado pelas aplicações em escala, ecoando uma preocupação crescente com a sustentabilidade financeira da tecnologia.

O dilema das consultorias globais

Para o setor de consultoria, a IA representou inicialmente um desafio existencial e uma oportunidade de negócio imediata. Firmas como KPMG e McKinsey integraram rapidamente agentes inteligentes em suas operações, buscando tanto automatizar tarefas de entrada quanto oferecer serviços de implementação para clientes. O objetivo era claro: não apenas vender a transformação digital, mas vivê-la internamente para demonstrar eficiência.

Contudo, a rápida adoção trouxe uma nova complexidade operacional. O desafio atual das consultorias é transitar do entusiasmo experimental para uma governança de dados e custos mais rigorosa. A McKinsey, por exemplo, projeta um futuro onde agentes de IA apoiem quase todos os seus 40 mil funcionários, mas a escala desse projeto exige uma infraestrutura de controle que, até pouco tempo, era secundária diante da pressão por inovação rápida.

A busca pelo retorno mensurável

O mecanismo por trás dessa mudança é a transição de um modelo baseado em "medo de ficar para trás" para um baseado em eficiência de capital. Enquanto o Boston Consulting Group prevê que empresas devem dobrar seus gastos com IA até 2026, saindo de 0,8% para 1,7% da receita, o foco mudou. A questão central não é mais o montante investido, mas a instrumentação necessária para entender onde cada dólar está sendo aplicado.

Russell Fradin, CEO da Larridin, destaca que, embora o investimento continue crescendo, o consenso é que o ritmo atual de triplicação de gastos não é sustentável a longo prazo. As empresas estão, portanto, construindo camadas de análise para medir a eficácia dos modelos, tentando separar o valor gerado da simples execução de tarefas automatizadas que, muitas vezes, apresentam custo proibitivo.

Tensões no mercado de trabalho e estratégia

As implicações desse ajuste são profundas para os stakeholders envolvidos. Para os desenvolvedores de modelos de linguagem, a pressão por rentabilidade significa que o preço por token pode se tornar um fator de atrito comercial. Já para as empresas, o desafio é equilibrar a necessidade de se manterem competitivas com a responsabilidade fiscal que o conselho de administração exige em ciclos de baixa liquidez.

No Brasil, onde o ecossistema de tecnologia busca integrar IA em processos legados, o movimento reflete uma tendência global de maturidade. A adoção deixa de ser um diferencial de marketing e passa a ser uma decisão de alocação de capital sujeita a auditoria, o que pode frear projetos de baixo impacto em favor de soluções com ROI comprovado.

O futuro da alocação em IA

O cenário permanece incerto quanto à velocidade com que as empresas conseguirão otimizar suas pilhas tecnológicas. O que se observa é que a fase da experimentação pura está sendo sucedida por uma fase de consolidação, onde a viabilidade econômica ditará quais agentes de IA permanecem ativos e quais serão descontinuados por ineficiência.

Os próximos trimestres serão decisivos para entender se a redução de custos será acompanhada por um aumento na produtividade real. O mercado observará de perto se a promessa de eficiência da IA se concretiza em margens operacionais mais largas ou se o custo da infraestrutura continuará a ser o principal obstáculo para a adoção em larga escala.

O mercado de consultoria continuará sendo o termômetro desse setor, equilibrando a pressão dos clientes por resultados imediatos com a necessidade de manter suas próprias margens em um ambiente de custos crescentes. A transição para a maturidade na IA é, antes de tudo, uma prova de disciplina financeira.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · Business Insider