No início deste ano, a mensagem das empresas para seus funcionários era clara: usem o máximo possível de inteligência artificial no trabalho. Os funcionários chamavam isso de “tokenmaxxing” (um token se refere a uma unidade de uso de IA aproximadamente equivalente a um fragmento de palavra). Funcionários da Meta e da Amazon chegaram até a competir em rankings que monitoravam o uso de tokens. Então chegaram as faturas das empresas, como Anthropic e OpenAI, que fornecem ferramentas de IA — e elas não eram nada baratas. Agora, a era do tokenmaxxing parece ter chegado ao fim. A Meta informou aos funcionários na semana passada que em breve limitará o uso de IA após observar um “aumento exponencial” dos custos. Em maio, a Uber afirmou que já havia consumido todo o orçamento previsto para gastos com IA no ano em apenas quatro meses e passou a impor alguns limites mensais às ferramentas de programação baseadas em IA. O Walmart também estabeleceu limites para diferentes ferramentas de IA. E Amazon e Meta removeram os rankings de tokenmaxxing. Em outras palavras, agora a tendência é o “tokenminning”, abreviação de “token minimizing” (“minimização de tokens”). A reviravolta, ocorrida em apenas alguns meses, destaca como o uso da IA ainda está em constante transformação, à medida que pessoas e empresas tentam descobrir a melhor forma de utilizar essas ferramentas. — O maior problema é que tudo isso está mudando muito rapidamente; pessoas e empresas não sabem o que fazer — disse Rob May, CEO da startup Neurometric, que ajuda empresas a utilizar melhor a inteligência artificial, e autor do “Manifesto do Tokenminning”. —Os CEOs que não sabiam como medir o grau de familiaridade de seus funcionários com IA pensavam: "Bem, quem está usando mais tokens?" — afirmou ele, acrescentando que essa filosofia acabou incentivando volume em vez de eficiência. A OpenAI e a Anthropic oferecem assinaturas que custam de US$ 10 (R$ 51) a US$ 200 (R$ 1.028) por mês para o uso de seus modelos de IA; quando os assinantes atingem seu limite de utilização, o acesso é interrompido. Mas a maior parte da receita vem do fornecimento de ferramentas para empresas como Meta, Shopify e Amazon, que pagam não apenas taxas de assinatura, mas também pelos tokens consumidos por suas dezenas de milhares de funcionários. Assim, quanto mais tokens são utilizados, mais caro fica o uso da IA. Uma tarefa simples, como pedir à IA que resuma a transcrição de uma reunião da empresa, pode consumir algumas centenas de tokens. Solicitações mais complexas, como escrever código para criar um novo produto ou funcionalidade, podem consumir dezenas de milhares de tokens. Os custos de utilização dos modelos de IA dispararam à medida que eles se tornaram mais poderosos e passaram a consumir mais tokens. O modelo de IA mais recente da Anthropic, o Fable, é duas vezes mais caro que seu modelo anterior, o Opus. Embora existam modelos mais baratos, muitos funcionários adquiriram o hábito de usar os modelos mais avançados para tudo, afirmou May. As formas de utilização da IA também mudaram. Em vez de apenas conversar com chatbots de IA, os engenheiros passaram a implantar “agentes” de IA, capazes de trabalhar em tarefas complexas durante horas seguidas. Como resultado, alguns engenheiros podem consumir o equivalente a dezenas de milhares de dólares em tokens por mês. Muitas empresas disseram estar tentando ser mais estratégicas em relação aos gastos com IA, após não observarem retornos claros sobre seus investimentos. — Se você não consegue traçar uma relação direta entre esses gastos e a quantidade de recursos e funcionalidades úteis que está entregando, fica mais difícil justificar essa troca — disse Andrew Macdonald, diretor de operações da Uber, em uma entrevista recente para um podcast. — Essa ligação ainda não existe. É recomendável deixar o Bluetooth ligado o tempo todo no celular? Confira sobre impactos no funcionamento e na segurança Isso não significa que as empresas deixarão de gastar pesadamente com IA. A Meta informou aos funcionários que está no caminho para gastar bilhões de dólares com o uso de IA neste ano, mas que deseja “encontrar áreas em que possamos gastar menos e obter resultados de negócios semelhantes ou melhores”. Já Marc Benioff, CEO da Salesforce, empresa de software corporativo, afirmou que sua companhia planejava gastar centenas de milhões de dólares com IA neste ano, mas agora acompanha “unidades de trabalho agêntico” (agentic work units) em vez de tokens. A nova métrica pretende medir a produção gerada, e não apenas o volume de uso. Não está claro como o “tokenminning” poderá afetar os resultados financeiros da Anthropic e da OpenAI. No auge da era do tokenmaxxing neste ano, as empresas de IA registraram receitas recordes impulsionadas pelo uso de ferramentas de programação. Na semana passada, a Meta orientou seus engenheiros a utilizarem seu assistente interno de programação, o MetaCode, em vez de ferramentas de terceiros, sempre que possível. A Meta se recusou a comentar. A Anthropic não forneceu comentários, e a OpenAI não respondeu a um pedido de posicionamento. (O The New York Times processou a OpenAI e a Microsoft, alegando violação de direitos autorais de conteúdo jornalístico relacionado a sistemas de IA. As empresas negam as acusações da ação.) O caminho mais claro para as empresas daqui para frente, segundo May, é utilizar IA de ponta apenas em tarefas complexas que realmente exijam esse nível de capacidade e substituir esses modelos por versões mais baratas nos demais casos. As empresas podem economizar até 90% ao optar por modelos de IA menos avançados, afirmou Andy Markus, diretor de IA da AT&T. Ele disse que seus engenheiros utilizam os modelos de IA mais poderosos para determinadas tarefas, mas recorrem a modelos menos sofisticados para a maioria das demais atividades. — Há um movimento de ida e volta. O que constatamos é que, para a maioria dos casos de uso, o modelo de fronteira mais recente e mais avançado simplesmente não é necessário — disse Markus.