A euforia inicial com a inteligência artificial (IA) generativa, que levou muitas empresas a adotarem a tecnologia de forma quase irrestrita, começa a dar lugar a uma realidade mais pragmática: a dos custos. O fenômeno, apelidado de ‘token maxxing’, que incentivava o uso massivo de IAs e a medição de produtividade pelo gasto com tokens, agora é visto com cautela, conforme discutido por Diogo Cortiz e Helton Simões Gomes no podcast Deu Tilt, do UOL.
O que antes era um mantra corporativo – a ideia de que quem não usasse IA ficaria para trás – está sendo reavaliado. A promessa de ganhos exponenciais de produtividade nem sempre se concretizou, e os ‘boletos salgados’ das plataformas de IA forçaram uma mudança de perspectiva, como explicam os especialistas.
O Fenômeno do ‘Token Maxxing’ e a Busca por Produtividade
O ‘token maxxing’ surgiu como uma tendência impulsionada pela crença de que o uso intensivo de ferramentas de inteligência artificial automaticamente resultaria em maior eficiência. Empresas passaram a encorajar seus colaboradores a utilizar a IA ‘como se não houvesse amanhã’, chegando a vincular bônus financeiros e status interno ao volume de tokens consumidos. A premissa era simples: quanto mais IA, mais produtividade.
No entanto, essa abordagem revelou-se falha. A medição da produtividade baseada exclusivamente no consumo de tokens não fazia sentido prático, pois o volume de uso nem sempre se traduzia em resultados tangíveis ou em uma otimização real dos processos. A ideia de que a IA era uma solução universal para todos os problemas, independentemente da complexidade da tarefa, levou a um gasto desnecessário e ineficiente.
A Chegada dos Custos Elevados e a Mudança de Rota
A virada de chave ocorreu quando as faturas das plataformas de inteligência artificial começaram a chegar, revelando valores muito acima do esperado. Diogo Cortiz exemplifica a situação com casos em que equipes utilizavam modelos de IA caríssimos para realizar tarefas simples, como alterar um botão em uma interface, algo que poderia ser feito com uma única linha de código manual.
Essa discrepância entre o custo e o benefício real forçou as empresas a ‘segurar a mão’ no consumo desenfreado de tokens. A compreensão de que a IA é uma ferramenta poderosa para tarefas complexas se mantém, mas a necessidade de justificar seu custo tornou-se primordial. A questão agora não é ‘usar IA ou não’, mas ‘quando e como usar a IA de forma inteligente e economicamente viável’.
Governança e Eficiência: O Novo Paradigma na Gestão de IA
A resposta do mercado a essa nova realidade é a busca por governança. Empresas estão desenvolvendo e implementando ferramentas e plataformas que permitem um controle mais rigoroso sobre o uso da inteligência artificial. O objetivo é duplo: garantir que cada pessoa gaste de forma consciente e que o modelo de IA mais adequado e custo-efetivo seja escolhido para cada tipo de solicitação.
Segundo Diogo Cortiz, essa nova camada de controle significa que, em muitos casos, o usuário final não terá mais acesso direto ao modelo de IA, mas sim a uma plataforma que orquestra todo o processo, garantindo mais eficiência e controle. Essa abordagem visa evitar o desperdício e maximizar o retorno sobre o investimento em inteligência artificial, transformando a IA de um gasto impulsivo em um investimento estratégico.
Além dos Custos: O Impacto da Tecnologia no Dia a Dia
A discussão sobre o uso da IA e seus custos se insere em um contexto mais amplo sobre a relação humana com a tecnologia. No mesmo episódio do Deu Tilt, Helton Simões Gomes e Diogo Cortiz abordam a alarmante realidade do tempo de tela. Cálculos indicam que um brasileiro pode passar cerca de 25 anos de sua vida diante de telas, considerando o ritmo médio de uso diário. Essa constatação, embora assustadora, serve como um alerta para a necessidade de gerenciar não apenas os custos financeiros da tecnologia, mas também seu impacto no tempo e na atenção dos indivíduos.
A ascensão das grandes empresas de IA, como a OpenAI, também é contextualizada. A jornalista Karen Hao, autora do livro ‘Império da IA’, destaca que o sucesso dessas companhias não se deu por invenções inéditas, mas pela aposta em escala – mais dados e poder computacional. Ela adverte, contudo, contra a confiança cega nas previsões de líderes do setor, como Sam Altman, classificando-as como ‘instrumentos de poder’ que podem se tornar profecias autorrealizáveis, com riscos para a democracia e a autonomia de nações consumidoras de IA.
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