'Work Slop' e custos imprevisíveis: o alerta contundente do CEO do maior banco da Austrália sobre IA corporativa

Na última segunda-feira, durante uma conferência do Australian Financial Review, o CEO do Commonwealth Bank of Australia (CBA), Matt Comyn, fez um alerta duro e direto sobre a próxima fase da adoção da inteligência artificial no mundo corporativo. Ele argumentou que os custos estão subindo de forma imprevisível e criou um termo novo e memorável — "work slop" — para descrever a enxurrada de conteúdo gerado por IA que é de baixo valor e qualidade, entupindo os fluxos de trabalho das empresas .

O timing de suas declarações foi estratégico: o próprio CBA está cortando postos de trabalho enquanto investe milhões na requalificação de profissionais, e a migração do GitHub Copilot para um modelo de cobrança baseado em tokens acabara de entrar em vigor, transformando alertas abstratos sobre custos em uma realidade financeira imediata para muitas empresas .

A Curva de Custos Não Linear da IA: Por Que Seu Orçamento Já Está Errado

O principal aviso de Comyn é que os custos com IA deixaram de ser previsíveis. Nos primeiros dias da IA corporativa, consultas simples custavam quase nada. No entanto, à medida que as empresas forçam os modelos a realizar tarefas complexas e com múltiplas etapas — o que Comyn chama de trabalho "agêntico" —, o consumo de tokens escala de forma não linear .

"No início, você quer que as pessoas comecem a usar as ferramentas – e elas realmente não custavam muito [...] agora, pela forma como os modelos funcionam, a quantidade de contexto que você pode inserir, seus custos não escalam linearmente", explicou Comyn . Isso cria o que ele chama de "um desafio de gestão emergente crucial": CFOs e CTOs estão presos a ciclos orçamentários anuais que não conseguem contabilizar uma variabilidade de custo por tarefa que pode variar de 10 a 50 vezes, dependendo da complexidade .

Essa dinâmica não é abstrata. A transição do GitHub, em 1º de junho de 2026, para um modelo de cobrança baseada no uso do Copilot tornou esse problema dolorosamente concreto. Antes, uma taxa de assinatura fixa cobria todas as solicitações; agora, cada token de entrada, saída e contexto armazenado em cache é medido por meio de Créditos de IA do GitHub, onde um crédito equivale a US$ 0,01 . Usuários intensivos que realizam sessões de codificação agêntica estão vendo suas contas dispararem imediatamente, com alguns relatando aumentos projetados de 10 a 50 vezes . Uma única sessão complexa com um agente de um modelo de ponta pode agora queimar toda a cota mensal de créditos em uma única execução .

'Work Slop' Definido: O Custo Oculto da Produção Artificial Sem Valor

O segundo grande alerta de Comyn é qualitativo. Ele usou a expressão "work slop" para se referir à proliferação de textos, códigos e análises gerados por IA que parecem produtivos, mas que agregam um valor real insignificante . Esse tipo de produção não apenas deixa de ajudar — ele cria ativamente custos ocultos: cada conteúdo gerado por IA que entra em um fluxo de trabalho precisa ser revisado, checado, editado ou descartado por um funcionário humano .

Este é o equivalente corporativo do fenômeno "AI slop" da internet de consumo — aquele spam de mecanismo de busca, posts padronizados em redes sociais e conteúdo genérico gerado automaticamente. Em um ambiente corporativo, o risco é maior. O "work slop" pode degradar silenciosamente a tomada de decisão interna, a documentação de conformidade regulatória e até mesmo produtos voltados ao cliente, caso passe por barreiras de qualidade inadequadas . Quanto mais as empresas implementam IA em todas as funções sem uma validação rigorosa, maior se torna a pilha de trabalho sem valor que os humanos terão que pagar para limpar.

A Aposta Tecnológica de A$ 2,4 Bilhões do CBA e a Equação da Força de Trabalho

O alerta de Comyn não é o de um observador desinteressado. O CBA investe cerca de A$ 2,4 bilhões anualmente em tecnologia, mais do que qualquer outro grande banco australiano — uma diferença de pelo menos A$ 500 milhões por ano . Esse gasto é apresentado como uma aposta estratégica na produtividade impulsionada por IA, mas os comentários de Comyn reconhecem que essa mesma linha orçamentária está exposta à inflação imprevisível sobre a qual ele está alertando os outros .

Ao mesmo tempo, o CBA está demonstrando o impacto da IA na força de trabalho em tempo real. O banco cortou cerca de 300 postos de trabalho no início de 2026, somando-se a outras 90 vagas de suporte substituídas anteriormente por um chatbot de IA e a mais 120 posições eliminadas em abril . Comyn tem sido explícito: a IA "vai eliminar empregos em empresas de toda a economia" e é dever das companhias ajudar seus funcionários a se prepararem para esse futuro, em vez de fingir o contrário .

Ainda assim, o CBA também se comprometeu com A$ 90 milhões ao longo de três anos em seu Programa de Força de Trabalho do Futuro, uma iniciativa significativa de requalificação para seus mais de 30 mil funcionários . O programa inclui uma nova plataforma interna de carreira chamada Grow Your Career, treinamentos focados em IA e um mapeamento de habilidades projetado para tornar a mobilidade interna mais transparente . Essa postura dupla — cortar vagas enquanto requalifica — é um reflexo honesto da visão de Comyn de que a disrupção já chegou, e as empresas precisam de uma estratégia tanto para os trabalhadores que ficam quanto para os que saem .

Implicações Estratégicas para Qualquer Empresa

A convergência do alerta de Comyn, das ações do próprio CBA e do gatilho imediato da mudança na cobrança do GitHub Copilot aponta para três imperativos estratégicos para qualquer organização que opere IA em produção:

1. O Orçamento Deve se Tornar Dinâmico e Medido. A era dos orçamentos anuais fixos para IA acabou. Modelos de cobrança por token transformam a IA em um serviço de custo variável, comparável à computação em nuvem. As empresas precisam de monitoramento de custos em tempo real, alocação de créditos por equipe, limites de uso e a capacidade de ajustar orçamentos no meio do ciclo — disciplinas que as empresas nativas da nuvem aprenderam há uma década, mas que muitas empresas tradicionais ainda precisam adotar para a IA .

2. O Controle de Qualidade Não É Opcional. O "work slop" cria uma ligação direta entre a falha de qualidade e o estouro de custos. Cada conteúdo de IA não verificado que entra em um fluxo de trabalho demanda uma revisão humana posterior. As empresas devem impor barreiras de qualidade, validação com humanos no circuito (human-in-the-loop) e auditoria dos resultados. Sem esses sistemas, a linha de custo subirá enquanto a linha de valor permanecerá estável .

3. A Estratégia de Pessoas Deve Planejar Corte e Capacitação Simultâneos. O modelo do CBA é instrutivo: a IA reduz o quadro de pessoal em algumas equipes enquanto o investimento em requalificação cria novos planos de carreira para outros. O programa de A$ 90 milhões sinaliza que a alternativa às demissões não é a proteção do emprego, mas a transformação do trabalho — e que as empresas têm a responsabilidade de guiar suas equipes durante essa transição .

A mensagem central de Comyn é que a IA corporativa entrou em uma fase muito mais difícil. Os ganhos fáceis já foram colhidos; o que resta é complexo, caro e exige uma disciplina que a maioria das organizações ainda não tem. A conta por essa falta de disciplina está chegando agora, na forma de custos de token imprevisíveis e de uma pilha crescente de "work slop" que alguém precisará limpar .