A era do "tokenmaxxing" — a prática de medir a inovação e a produtividade de funcionários pelo volume de tokens consumidos em modelos de inteligência artificial — chegou ao fim. O que começou como uma métrica entusiasta dentro de gigantes como Amazon e Meta, rapidamente se revelou uma métrica de vaidade ineficaz, levando empresas a cancelar assinaturas e restringir o acesso a ferramentas avançadas. Segundo reportagem da Fortune, o excesso de consumo não se traduziu em ganhos de produtividade, mas sim em custos inesperados e tarefas sem propósito real.

A mudança de postura reflete uma desilusão crescente entre executivos. O COO da Uber, Andrew Macdonald, destacou recentemente a dificuldade de conectar o aumento do uso de IA com um impacto claro nos resultados da companhia. Quando o consumo de tokens se torna o objetivo final, a Lei de Goodhart entra em ação: a métrica deixa de ser um indicador útil e passa a ser manipulada. Em vez de focar na entrega de funcionalidades, funcionários passaram a executar tarefas irrelevantes apenas para inflar estatísticas de uso, um comportamento que forçou companhias a repensarem suas políticas de orçamento de IA.

O paradoxo da produtividade na IA

A desconexão entre o alto investimento em IA e a falta de retorno financeiro visível pode ser compreendida através da teoria da "Curva J da produtividade". Azeem Azhar, autor da newsletter Exponential View, argumenta que estamos vivendo a fase inicial de uma tecnologia de propósito geral, onde a produtividade pode sofrer uma queda antes de acelerar. Durante esse período de experimentação, as empresas gastam recursos consideráveis testando novas ferramentas sem ainda entender como integrá-las de forma otimizada aos seus modelos de negócio.

Esse fenômeno possui precedentes históricos claros, como a eletrificação das fábricas no início do século XX. Inicialmente, as empresas apenas substituíram a iluminação a gás por elétrica, sem alterar a estrutura produtiva. Posteriormente, tentaram manter os motores a vapor centralizados, apenas trocando a fonte de energia. O verdadeiro ganho de produtividade só surgiu quando as fábricas foram redesenhadas para aproveitar a modularidade dos motores elétricos em cada máquina individual. A IA, hoje, encontra-se presa nessa fase de transição.

A falha na mensuração de valor

O erro fundamental do "tokenmaxxing" foi tratar a IA como um insumo de custo variável simples, ignorando que o valor real reside na reconfiguração dos processos. O CEO da Salesforce, Marc Benioff, exemplificou essa tensão ao mencionar a necessidade de "roteadores inteligentes" que direcionem consultas para modelos menores e mais baratos, reservando os mais capazes apenas para tarefas complexas. A busca por eficiência, portanto, não é sobre reduzir o uso, mas sobre alinhar a complexidade da ferramenta à necessidade do negócio.

Empresas que continuam focadas apenas em volume de tokens estão, na prática, operando no que se poderia chamar de "nível um" da evolução tecnológica. O desafio atual é migrar para o redesenho profundo de fluxos de trabalho, onde a IA não apenas automatiza uma tarefa existente, mas permite que ela seja feita de uma maneira fundamentalmente diferente. Sem essa mudança estrutural, o gasto com IA permanece como uma despesa operacional de difícil justificativa perante os acionistas.

Implicações para o mercado e concorrência

A transição do volume para a utilidade cria um novo cenário competitivo. Enquanto empresas tradicionais lutam para adaptar processos legados à nova realidade, startups nativas em IA possuem uma vantagem estrutural: elas podem construir modelos de negócio desde o início ao redor da tecnologia, sem a necessidade de "reforma" de processos antigos. Para investidores, isso significa que a simples injeção de IA em portfólios não garantirá o aumento de valuation esperado se não houver uma reestruturação operacional profunda.

Para o ecossistema brasileiro, a lição é clara: o sucesso não será medido pela quantidade de APIs conectadas, mas pela capacidade de reinvenção das linhas de negócio. O mercado deve observar quais empresas conseguirão ir além da automação superficial de tarefas e partir para a reinvenção de seus serviços. A vantagem competitiva será de quem conseguir integrar a IA como uma camada de inteligência estrutural, e não apenas como um custo adicional de processamento.

O futuro da estratégia de IA

O que permanece incerto é a velocidade com que as grandes corporações conseguirão realizar essa transição de mentalidade. A pressão por resultados trimestrais muitas vezes empurra a gestão para métricas superficiais, mas a sustentabilidade do investimento em IA exigirá uma visão de longo prazo. A pergunta que fica para os gestores é: qual parte do seu modelo de negócio será tornada obsoleta pela nova eficiência operacional?

O monitoramento dessa evolução será essencial nos próximos trimestres. A capacidade de distinguir entre "ruído de tokens" e "valor de negócio" separará as empresas que liderarão o próximo ciclo de inovação daquelas que apenas acumularão prejuízos com infraestrutura computacional subutilizada. O foco, agora, deve ser a qualidade da integração, não a quantidade de processamento.

Com reportagem de [Brazil Valley](/categoria/Inteligência Artificial)

Source · Fortune