{"id":54384,"date":"2026-06-17T12:36:00","date_gmt":"2026-06-17T16:36:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/br\/?p=54384"},"modified":"2026-06-17T12:37:13","modified_gmt":"2026-06-17T16:37:13","slug":"ia-generativa-entra-em-contencao-nas-empresas-do-tokenmaxxing-ao-tokenminimizing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/br\/ia-generativa-entra-em-contencao-nas-empresas-do-tokenmaxxing-ao-tokenminimizing\/","title":{"rendered":"IA generativa entra em conten\u00e7\u00e3o nas empresas: do tokenmaxxing ao tokenminimizing"},"content":{"rendered":"

Empresas de tecnologia e grandes corpora\u00e7\u00f5es passaram a pisar no freio no uso corporativo de modelos generativos de IA, principalmente por um motivo bem direto: custo<\/strong>. H\u00e1 um ano, o clima era outro. Muita empresa tratava esse tipo de ferramenta como s\u00edmbolo de modernidade, incentivava times a testar, montava rankings internos e chegava at\u00e9 a premiar quem consumia mais tokens.<\/p>\n

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\r\n \"GitHub\r\n <\/div>\r\n
\r\n GitHub Copilot<\/span>\r\n Baixar<\/a>\r\n <\/div>\r\n
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Esse humor mudou. Em vez do \u201ctokenmaxxing\u201d, companhias de tecnologia e grandes empresas come\u00e7aram a adotar o \u201ctokenminimizing\u201d, uma l\u00f3gica de conten\u00e7\u00e3o<\/strong> que passa por limites de uso, revis\u00e3o de licen\u00e7as e regras mais duras sobre quem pode acessar ferramentas como o GitHub Copilot<\/a>.<\/p>\n\n

A raz\u00e3o central \u00e9 simples: a conta ficou alta<\/strong>. Em algumas das organiza\u00e7\u00f5es que mais dependem dessas ferramentas, o gasto j\u00e1 bate em 7.500 d\u00f3lares por funcion\u00e1rio por m\u00eas. E isso n\u00e3o encolheu nem depois da queda no pre\u00e7o por token.<\/p>\n\n

Parte do problema vem dos chamados agentes, que fazem v\u00e1rias chamadas aos modelos para concluir uma tarefa. Na pr\u00e1tica, eles inflaram as faturas corporativas e, em muitos casos, triplicaram<\/strong> o gasto total. Junto com isso veio uma cobran\u00e7a maior por retorno. Um levantamento da Deloitte mostrou que s\u00f3 28% dos l\u00edderes globais de finan\u00e7as dizem ver valor claro e mensur\u00e1vel nesses investimentos. Ainda assim, a despesa mundial com essa tecnologia pode chegar a 2,59 trilh\u00f5es em 2026, tamb\u00e9m segundo a Deloitte.<\/p>\n\n

Os casos mais recentes deixam claro que o ajuste j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 isolado. Segundo relatos, a Uber torrou todo o or\u00e7amento de 2026 para programa\u00e7\u00e3o assistida j\u00e1 em abril e depois passou a limitar os funcion\u00e1rios a 1.500 d\u00f3lares<\/strong> por m\u00eas por ferramenta. A Meta, pelos mesmos relatos, tamb\u00e9m vem apertando os gastos com produtos da Anthropic e outros servi\u00e7os parecidos.<\/p>\n\n

Na Amazon, um placar interno que incentivava o consumo saiu de cena depois que funcion\u00e1rios come\u00e7aram a \u201cjogar\u201d com a m\u00e9trica, puxando para cima os custos de computa\u00e7\u00e3o. A AT&T, por sua vez, reduziu o acesso de parte dos empregados ao GitHub Copilot. E at\u00e9 o uso individual virou dor de cabe\u00e7a para o or\u00e7amento: a Microsoft identificou engenheiros gastando entre 500 e 2.000 d\u00f3lares<\/strong> por m\u00eas s\u00f3 com tokens do Claude Code<\/a>. Quando esse valor se repete por centenas ou milhares de pessoas, vira r\u00e1pido uma linha relevante no balan\u00e7o.<\/p>\n

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\r\n \"ChatGPT\"\r\n <\/div>\r\n
\r\n ChatGPT<\/span>\r\n Baixar<\/a>\r\n <\/div>\r\n
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Nem toda empresa, por\u00e9m, quer simplesmente cortar ou desligar ferramentas. Em muitos casos, a sa\u00edda 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 v\u00e3o para modelos mais baratos ou de c\u00f3digo aberto.<\/p>\n\n

Esse movimento j\u00e1 come\u00e7a a abrir espa\u00e7o para um novo mercado de infraestrutura de controle. Microsoft e Databricks lan\u00e7aram gateways para monitorar e limitar<\/strong> gastos. A Factory, apoiada pela Nvidia e avaliada em 1,5 bilh\u00e3o, apresentou um roteador capaz de mandar cada pedido para o modelo mais econ\u00f4mico. Mesmo assim, a discuss\u00e3o est\u00e1 longe de acabar. Algumas empresas, como a pr\u00f3pria Databricks, continuam defendendo or\u00e7amentos 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.<\/p>\n\n

No fim, o setor entrou em outra etapa: menos euforia, mais planilha<\/strong>.<\/p>\n\n

Fonte: n\u00e3o informada | Imagem: n\u00e3o informada<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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