Grandes corporações, incluindo nomes como Goldman Sachs, Cisco e JPMorgan, estão reavaliando suas estratégias de implantação de inteligência artificial (IA). Após um período de incentivo à adoção generalizada, as empresas agora buscam um controle mais direcionado, estabelecendo orçamentos, monitorando o consumo de tokens e restringindo o acesso a ferramentas específicas para determinados funcionários. O objetivo principal não é a redução de gastos, mas sim a maximização do retorno sobre o investimento em IA e a mitigação de riscos de segurança.

A proliferação do uso de IA no ambiente corporativo tem levado muitas empresas a reconhecer a necessidade de estabelecer "guardrails", ou barreiras de controle, para gerenciar a tecnologia de forma eficaz. Lari Hämäläinen, sócio sênior da McKinsey & Company, destaca que o uso de IA está "realmente ganhando tração", exigindo maior supervisão. No Goldman Sachs, o CEO David Solomon afirmou que, embora o banco esteja expandindo o leque de ferramentas de IA para seus 45.000 funcionários, nem todos necessitam de acesso aos modelos mais avançados diariamente. "Precisamos de modelos de ponta para certas coisas, particularmente para cibersegurança", explicou, "mas há muitas coisas onde não precisamos do que há de mais avançado" para aumentar a produtividade.

Otimizando o Consumo de Tokens e a Eficiência

Outras empresas optaram por limitar os gastos com IA após políticas iniciais mais flexíveis terem impulsionado a adoção. Jeetu Patel, chief product officer da Cisco, comparou a abordagem inicial da empresa à aprendizagem de ciclismo: equipes de codificação tiveram acesso ilimitado a tokens por meses para se familiarizarem com a IA antes de se preocuparem com a eficiência. Com o aumento do uso, Patel indicou que os gerentes de sua equipe de 32.000 pessoas receberão orçamentos de tokens. Em setembro, o JPMorgan impôs um limite mensal de US$ 2.000 para o uso de Anthropic's Claude Code por alguns engenheiros, segundo o Business Insider. Um porta-voz do banco declarou que os custos estão sendo atrelados à produtividade, qualidade, redução de riscos e impacto nos negócios.

De Incentivo à Restrição: A Evolução da Estratégia Corporativa

Essa mudança para uma supervisão mais rigorosa da IA no local de trabalho ocorre meses após algumas empresas terem celebrado o alto consumo de tokens por seus funcionários. A Visa, por exemplo, relatou ter dobrado seu uso mensal de tokens de 1 trilhão em fevereiro para quase 2 trilhões em março, chegando a premiar seus "power users" de IA. Jensen Huang, CEO da Nvidia, mencionou em março que a empresa planejava gastar até US$ 2 bilhões anualmente em tokens para seus engenheiros, expressando preocupação se um engenheiro de US$ 500.000 usasse menos de US$ 250.000 em tokens. Para tornar o uso mais visível e, em alguns casos, incentivar a adoção, empresas como a Disney implementaram painéis de controle que mostravam seus maiores usuários de IA fazendo centenas de requisições diárias. A KPMG US esperava que um painel similar em seu braço de consultoria encorajasse um uso "mais frequente e sofisticado" entre seus cerca de 10.000 funcionários, embora tenha descontinuado o monitoramento ativo posteriormente.

Custos Crescentes e Riscos de Segurança

O aumento nos gastos com IA está impulsionando as empresas a mudar o foco da expansão do uso para a maximização do investimento. Um estudo recente da Menlo Ventures indicou que os gastos empresariais com implantação de IA atingiram US$ 177 bilhões até setembro, um salto significativo em relação aos US$ 33 bilhões registrados em todo o ano de 2025. Paralelamente, apenas 13% dos cerca de 2.000 executivos de tecnologia consultados pela Gartner afirmaram que suas organizações obtiveram valor significativo com a IA. Alex Sobol, cofundador da Millennium Alliance, sugere que as contas de IA podem estar infladas porque os funcionários têm poucos incentivos para moderar o uso. "Eles vão usá-la de todas as formas possíveis", disse. Além disso, o acesso amplo à IA pode gerar riscos de segurança se utilizada de maneira inadequada. Uma pesquisa da KPMG US com mais de 1.000 trabalhadores revelou que 44% usavam IA no trabalho sem autorização ou de forma inapropriada, e 46% haviam carregado informações sensíveis da empresa ou propriedade intelectual em plataformas públicas de IA.

A Busca por um Equilíbrio Produtivo

Diante desse cenário, empresas como a Rippling, uma startup de software de gestão de força de trabalho, implementaram limites mensais em agosto para ferramentas de IA, após projetarem que os gastos com tokens poderiam atingir 40% do orçamento de sua equipe de P&D. A empresa relatou que esses limites e um roteamento mais eficiente de modelos reduziram essa projeção para entre 10% e 15%, enquanto o uso de tokens permaneceu próximo ao pico anterior. Matt MacInnis, chief product officer da Rippling, afirmou que "o ponto não é cortar os custos de IA. Estamos até bem com o crescimento dos custos, desde que seja produtivo." A tendência aponta para uma gestão mais criteriosa, onde o valor gerado pela IA deve justificar o investimento, equilibrando inovação com controle e segurança.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · Business Insider