Empresas de tecnologia e grandes corporações passaram a pisar no freio no uso corporativo de modelos generativos de IA, principalmente por um motivo bem direto: custo. Há um ano, o clima era outro. Muita empresa tratava esse tipo de ferramenta como símbolo de modernidade, incentivava times a testar, montava rankings internos e chegava até a premiar quem consumia mais tokens.
Esse humor mudou. Em vez do “tokenmaxxing”, companhias de tecnologia e grandes empresas começaram a adotar o “tokenminimizing”, uma lógica de contenção que passa por limites de uso, revisão de licenças e regras mais duras sobre quem pode acessar ferramentas como o GitHub Copilot.
A razão central é simples: a conta ficou alta. Em algumas das organizações que mais dependem dessas ferramentas, o gasto já bate em 7.500 dólares por funcionário por mês. E isso não encolheu nem depois da queda no preço por token.
Parte do problema vem dos chamados agentes, que fazem várias chamadas aos modelos para concluir uma tarefa. Na prática, eles inflaram as faturas corporativas e, em muitos casos, triplicaram o gasto total. Junto com isso veio uma cobrança maior por retorno. Um levantamento da Deloitte mostrou que só 28% dos líderes globais de finanças dizem ver valor claro e mensurável nesses investimentos. Ainda assim, a despesa mundial com essa tecnologia pode chegar a 2,59 trilhões em 2026, também segundo a Deloitte.
Os casos mais recentes deixam claro que o ajuste já não é isolado. Segundo relatos, a Uber torrou todo o orçamento de 2026 para programação assistida já em abril e depois passou a limitar os funcionários a 1.500 dólares por mês por ferramenta. A Meta, pelos mesmos relatos, também vem apertando os gastos com produtos da Anthropic e outros serviços parecidos.
Na Amazon, um placar interno que incentivava o consumo saiu de cena depois que funcionários começaram a “jogar” com a métrica, puxando para cima os custos de computação. A AT&T, por sua vez, reduziu o acesso de parte dos empregados ao GitHub Copilot. E até o uso individual virou dor de cabeça para o orçamento: a Microsoft identificou engenheiros gastando entre 500 e 2.000 dólares por mês só com tokens do Claude Code. Quando esse valor se repete por centenas ou milhares de pessoas, vira rápido uma linha relevante no balanço.
Nem toda empresa, porém, quer simplesmente cortar ou desligar ferramentas. Em muitos casos, a saída tem sido escolher com mais cuidado qual modelo usar em cada tarefa: os sistemas de ponta, mais caros, ficam reservados para trabalhos complexos, enquanto tarefas simples vão para modelos mais baratos ou de código aberto.
Esse movimento já começa a abrir espaço para um novo mercado de infraestrutura de controle. Microsoft e Databricks lançaram gateways para monitorar e limitar gastos. A Factory, apoiada pela Nvidia e avaliada em 1,5 bilhão, apresentou um roteador capaz de mandar cada pedido para o modelo mais econômico. Mesmo assim, a discussão está longe de acabar. Algumas empresas, como a própria Databricks, continuam defendendo orçamentos quase ilimitados para engenheiros, com o argumento de que cortar demais pode sufocar justamente os ganhos de produtividade que levaram essas ferramentas para dentro das empresas.
No fim, o setor entrou em outra etapa: menos euforia, mais planilha.
Fonte: não informada | Imagem: não informada
