Microsoft, Uber e outras gigantes estão percebendo que usar IA em larga escala pode sair bem mais caro do que parecia no começo. Não porque a tecnologia “deu errado”, mas porque ela está sendo usada demais. E, nesse mundo, cada comando, cada resposta e cada análise entram numa conta silenciosa: a dos tokens.
O que são tokens e por que eles pesam tanto?
Tokens são pequenos pedaços de texto que os modelos de IA processam para entender uma pergunta e gerar uma resposta. Pode ser uma palavra inteira, uma parte de palavra ou até um sinal de pontuação.
Parece pouca coisa, né? Mas em uma empresa grande, com milhares de funcionários usando IA o dia todo, esses pedacinhos viram uma montanha.
Um engenheiro que pede para a IA revisar código, analisar arquivos, ler documentações longas e sugerir soluções pode consumir muitos tokens em uma única tarefa. Agora imagine isso acontecendo em vários times, todos os dias, ao mesmo tempo. A Uber também sentiu o peso da conta. Segundo reportagens recentes, a empresa consumiu seu orçamento anual de 2026 para ferramentas de IA em apenas quatro meses. O problema ficou ainda mais delicado porque a própria companhia vinha incentivando o uso dessas soluções entre os times técnicos.
E tem um detalhe curioso: nem sempre mais uso significa mais resultado.
Executivos da Uber passaram a questionar se o aumento no consumo de IA realmente se traduz em produtos melhores para o usuário final. Afinal, não adianta gastar uma fortuna em tokens se isso não vira uma melhoria clara no aplicativo, no atendimento ou na experiência de quem usa o serviço.
O tal “tokenmaxxing” virou dor de cabeça
Dentro desse cenário surgiu um termo meio esquisito, mas bem revelador: tokenmaxxing.
A ideia é simples. Funcionários passam a usar IA de forma intensa, às vezes até exagerada, para automatizar tarefas, cumprir metas internas ou mostrar que estão “adotando” a tecnologia.
O problema é que essa corrida pelo uso pode sair do controle.
Em algumas empresas, o incentivo para usar IA virou quase uma competição. Só que, quando todo mundo começa a automatizar tudo, a conta cresce rápido. E cresce de um jeito difícil de prever.
Alguns exemplos do que aumenta o consumo de tokens:
Pedir para a IA revisar arquivos grandes ou bases de código extensas
Usar agentes de IA que executam várias etapas até concluir uma tarefa
Manter conversas longas com muito histórico acumulado
Automatizar processos sem medir se o ganho compensa o custo
É aquele velho caso: uma ferramenta poderosa precisa de critério. Sem isso, vira desperdício com cara de inovação.
As IAs agentes podem deixar tudo ainda mais caro
O próximo capítulo dessa história pode ser ainda mais intenso.
As chamadas IAs agentes não apenas respondem perguntas. Elas planejam, consultam informações, tomam decisões intermediárias e continuam trabalhando até concluir uma tarefa. Isso é ótimo para produtividade, mas também consome muito mais processamento.
Relatos recentes apontam que sistemas de IA agêntica podem gastar muito mais tokens do que um chatbot comum, justamente por trabalharem em várias etapas. Ou seja, a tendência é que a IA fique mais útil, mas também mais faminta.
Claro, os preços dos modelos podem cair com o tempo. Isso já vem acontecendo em várias frentes. Só que existe um efeito curioso: quando algo fica mais barato e mais eficiente, as empresas tendem a usar mais ainda. No fim, a economia por unidade pode ser engolida pelo volume absurdo de uso.
É como trocar uma lâmpada por uma mais econômica, mas decidir iluminar o bairro inteiro.
O futuro da IA nas empresas vai exigir mais controle
A grande lição dessa história não é que a IA falhou. Pelo contrário. Ela está sendo usada justamente porque ajuda, acelera e abre caminhos novos.
Mas a fase da empolgação sem freio parece estar chegando ao fim.
Agora, as empresas precisam responder perguntas bem menos glamourosas:
Qual tarefa realmente precisa de IA?
Qual modelo é suficiente para cada tipo de trabalho?
Quanto custa automatizar esse processo?
O resultado economiza tempo de verdade ou só aumenta a conta?
Quem acompanha o uso antes que o orçamento estoure?
No fundo, a IA corporativa está entrando numa fase mais adulta. Menos encanto, mais planilha. Menos “use em tudo”, mais “use onde faz sentido”.
E talvez esse seja o ponto mais interessante: a tecnologia que prometia substituir custos humanos está mostrando que também precisa de gestão humana. Sem estratégia, até a ferramenta mais avançada pode virar um gasto difícil de justificar.
A IA não vai desaparecer dos escritórios. Mas, daqui para frente, ela provavelmente será usada com mais cuidado. E quem souber equilibrar produtividade, custo e bom senso vai sair na frente.