A inteligência artificial entrou nas empresas com aquele clima de “agora vai”. Mais produtividade, menos tarefas repetitivas, códigos prontos em minutos, decisões mais rápidas… parecia tudo lindo.

Só que, nos bastidores, uma pergunta começou a pesar mais do que o entusiasmo: quem paga essa conta?

A Uber virou um dos exemplos mais recentes desse dilema. A empresa vem olhando com mais cuidado para os gastos com IA, especialmente depois de ver o uso de ferramentas como o Claude Code crescer muito rápido dentro da companhia. O ponto levantado por Andrew Macdonald, presidente e COO da Uber, é simples e bem direto: se a empresa não consegue ligar o gasto em IA a entregas melhores para o usuário, fica difícil justificar o investimento.

E, olha… essa discussão provavelmente não vai ficar só na Uber.

IA ajuda, mas não sai de graça

Por muito tempo, muita gente tratou a IA como se fosse uma espécie de mágica corporativa. Você escreve um comando, recebe uma resposta e pronto. Parece barato, parece rápido, parece infinito.

Mas não é bem assim.

Por trás de cada resposta gerada por um modelo de IA existe consumo de tokens, infraestrutura, contratos, processamento e, claro, dinheiro. No caso da Uber, a discussão ganhou força porque o uso interno dessas ferramentas cresceu a ponto de levantar dúvidas sobre retorno real. Segundo relatos recentes, a empresa teria consumido rapidamente o orçamento planejado para IA em 2026, o que acendeu um alerta dentro da operação.

É como comprar uma bicicleta elétrica para economizar no transporte, mas descobrir depois que manutenção, bateria e peças estão custando quase o preço de um carro. A ideia continua boa, mas a conta precisa fechar.

O problema não é usar IA, é medir o retorno

A fala mais importante de Macdonald não soa como uma rejeição à inteligência artificial. Pelo contrário. A Uber não parece estar dizendo “vamos parar com IA”.

O incômodo é outro: como provar que todo esse gasto está virando algo útil de verdade?

Dentro de uma empresa gigante, usar mais IA pode significar várias coisas:

Só que velocidade interna não é a mesma coisa que melhoria percebida pelo usuário.

Para quem pede um carro no app, por exemplo, pouco importa se uma ferramenta gerou parte do código. O que importa é se o aplicativo ficou mais rápido, se o preço faz sentido, se o suporte funciona e se a viagem acontece sem dor de cabeça.

Essa é a linha difícil de traçar. Se a empresa gasta mais, mas não consegue mostrar claramente que entregou mais valor, a IA deixa de parecer investimento e começa a parecer exagero.

A Uber não está sozinha nessa dúvida

O caso da Uber chama atenção, mas ele combina com um movimento maior no mercado de tecnologia.

A Microsoft, por exemplo, também começou a reduzir licenças internas do Claude Code e a direcionar equipes para o GitHub Copilot CLI, ferramenta ligada ao seu próprio ecossistema. A mudança foi associada a padronização interna, controle de custos e integração com ferramentas da empresa.

Isso mostra uma coisa curiosa: até empresas gigantes, com muito dinheiro e muita estrutura, estão tentando entender qual é o limite saudável do uso de IA.

No começo, a ordem parecia ser “testem tudo”. Agora, aos poucos, a pergunta mudou para “o que disso realmente vale a pena?”.

E essa virada é importante porque a empolgação com IA não desapareceu. O que mudou foi a cobrança. Executivos querem mais do que gráficos bonitos e métricas internas impressionantes. Eles querem saber onde está o ganho concreto.

A próxima fase da IA deve ser mais pé no chão

A discussão da Uber não significa que a IA falhou. Na verdade, pode significar o contrário: a tecnologia cresceu tão rápido dentro das empresas que agora precisa passar por uma fase mais adulta.

Menos encanto. Mais planilha.

A tendência é que as empresas comecem a separar melhor onde a IA realmente entrega valor e onde ela só aumenta consumo. Algumas tarefas podem continuar fazendo muito sentido, como apoio a programação, análise de dados, atendimento interno e automações. Outras talvez precisem de limites mais claros.

No fim, o recado é bem humano: ferramenta boa é aquela que ajuda, não aquela que vira mais uma despesa difícil de explicar.

E talvez essa seja a grande virada da IA em 2026. Depois da fase do encantamento, vem a fase da conta na mesa. A Uber só foi uma das primeiras grandes empresas a falar isso em voz alta.

A inteligência artificial continua sendo uma das tecnologias mais importantes do momento. Mas o caso da Uber mostra que entusiasmo sozinho não sustenta orçamento.

Se a IA melhora produtos, reduz gargalos e entrega valor real, ótimo. Mas se o gasto cresce mais rápido do que os resultados aparecem, é natural que empresas parem, respirem e refaçam as contas.

No fundo, a pergunta não é se a IA vai continuar nas empresas. Ela vai. A pergunta agora é: quanto vale usar IA quando o benefício ainda não aparece com clareza?

Essa resposta deve definir os próximos capítulos da tecnologia nos escritórios, nos aplicativos e, quem sabe, até no jeito como a gente trabalha todos os dias.