A promessa de que a inteligência artificial se tornaria uma commodity barata e eficiente, conforme vislumbrado por líderes como Sam Altman, enfrenta hoje um obstáculo estrutural: o desperdício massivo de tokens. Longe da convergência entre custo de computação e eletricidade, as empresas estão descobrindo que o consumo desenfreado de modelos de linguagem, apelidado de "tokenmaxxing", tem drenado orçamentos sem converter o investimento em produtividade tangível. Segundo dados da startup EntelligenceAI, apenas 18 centavos de cada dólar investido em IA chegam efetivamente à produção, enquanto 82% são dissipados em correções de código, revisões redundantes e tarefas que agregam pouco valor estratégico.

Este cenário de ineficiência operacional tem gerado um movimento de contenção em grandes corporações. Na Amazon, a orientação interna para evitar o uso de IA apenas pelo "efeito novidade" tornou-se uma diretriz financeira, após a constatação de que métricas de volume de uso estavam sendo infladas artificialmente. Da mesma forma, executivos da Uber questionaram publicamente a rentabilidade do gasto massivo em ferramentas de terceiros, como a Anthropic, levando a empresa a limitar o uso diante do esgotamento precoce de orçamentos anuais destinados a modelos de IA.

O custo do uso trivial de modelos avançados

A raiz do problema reside na desconexão entre a ferramenta escolhida e a complexidade da tarefa. Instituições financeiras, por exemplo, relataram casos onde funcionários utilizam modelos de fronteira — projetados para raciocínios complexos e científicos — para realizar tarefas triviais ou conversas casuais. A analogia é direta: contratar um especialista de classe mundial para resolver problemas básicos de álgebra é um erro de alocação de recursos que se reflete diretamente na conta final de tokens.

A obsessão corporativa por adotar IA, muitas vezes impulsionada por políticas internas de premiação baseadas apenas em volume de uso, criou um incentivo perverso. Quando o sucesso é medido pela quantidade de tokens consumidos, a utilidade real torna-se secundária. Esse comportamento, somado à falta de governança sobre quem pode acessar quais modelos, transformou o custo operacional da inteligência artificial em uma variável de difícil controle para os departamentos de TI e finanças.

A carga dos agentes autônomos

Outro fator que impulsiona o consumo vertiginoso de tokens é a ascensão das ferramentas agénticas de programação e automação contínua. Diferente de um chatbot tradicional, onde a interação é pontual, os agentes modernos operam em ciclos de planejamento, execução e autoavaliação. Esse processo iterativo consome uma quantidade exponencialmente maior de tokens, pois a IA precisa "pensar" e validar cada etapa do caminho antes de prosseguir com a tarefa solicitada pelo usuário.

A popularização de frameworks que permitem a execução de código de forma contínua aumentou drasticamente a carga sobre a infraestrutura. Embora essa automação possa, em tese, acelerar o desenvolvimento de software, a ausência de limites sobre o que esses agentes podem executar sem supervisão humana resulta em um desperdício contínuo de poder computacional. O que deveria ser um ganho de eficiência acaba se tornando uma conta recorrente que pressiona as margens operacionais das empresas que adotam essas tecnologias sem uma arquitetura de controle adequada.

Ajustes nas estratégias de precificação

Diante desse cenário, os provedores de modelos de IA, como OpenAI e Anthropic, estão alterando suas estratégias comerciais. O modelo de tarifa plana, que permitia aos desenvolvedores consumir vastos recursos sem restrições, está sendo substituído ou limitado por políticas mais rigorosas de pagamento por uso. A intenção é forçar uma mudança de mentalidade, garantindo que o usuário ou a empresa tenha consciência do custo real de cada solicitação feita aos modelos de linguagem de grande escala.

Para o mercado brasileiro, que começa a escalar a adoção de IA em diversos setores, essa lição é fundamental. A transição de uma fase de experimentação descontrolada para uma fase de maturidade operacional exigirá que as empresas estabeleçam políticas claras de governança e seleção de modelos. A pergunta que permanece não é sobre quanto a IA pode fazer, mas sobre qual é o modelo mais barato e eficiente para cada caso de uso específico, evitando que o investimento em tecnologia se torne um ralo de capital.

O futuro da eficiência computacional

O debate sobre o consumo de tokens ainda está longe de uma conclusão, com especialistas divididos entre os que pedem cautela e os que veem o consumo atual como um estágio necessário de aprendizado. O que parece claro é que a fase de "desperdício desenfreado" está chegando ao fim, dando lugar a uma era de otimização onde o custo por tarefa será o principal indicador de sucesso. A forma como as empresas irão equilibrar a inovação com o controle de gastos definirá quem conseguirá extrair valor real dessa tecnologia.

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

Source · Xataka