A Grande Ressaca dos Gastos com IA: Tokenmaxxing, Licenças Canceladas e o Ajuste de Contas do ROI

A corrida do ouro da inteligência artificial nas grandes corporações americanas está enfrentando seu primeiro grande ajuste de contas. Após dois anos de uma mentalidade de adoção a qualquer custo, uma série de recuos estratégicos está forçando uma pergunta desconfortável para o centro das salas de reunião: todo esse gasto realmente produz um trabalho útil? Incidentes recentes na Amazon, Microsoft e Uber mostram que a resposta muitas vezes é não, e a reação já está reescrevendo as políticas internas sobre como as ferramentas de IA são usadas e mensuradas.

Amazon desliga o ranking 'KiroRank' após funcionários manipularem o sistema

A plataforma interna de desenvolvimento de IA da Amazon, Kiro, incluía um ranking feito por funcionários chamado KiroRank, que rastreava e classificava a equipe pelo consumo de tokens de IA . O sistema, projetado para incentivar a adoção das ferramentas de IA da empresa, acabou tendo o efeito oposto. Funcionários começaram a criar e executar agentes autônomos desnecessários apenas para subir no ranking, uma prática que rapidamente ficou conhecida nos canais internos como "tokenmaxxing" .

De acordo com uma reportagem do Financial Times, a manipulação se tornou tão severa que aumentou de forma mensurável os custos de computação da Amazon . Um vice-presidente sênior da empresa, Dave Treadwell, teria dito aos funcionários: "Por favor, não usem IA apenas por usar IA" . A Amazon confirmou posteriormente que o ranking foi descontinuado, com um porta-voz dizendo ao Business Insider que a ferramenta "nunca teve a intenção de promover o uso de IA apenas por usar" . A empresa agora está migrando do rastreamento de uso bruto para uma métrica chamada "implantações normalizadas", a fim de medir o trabalho produtivo impulsionado pela IA, em vez do volume .

Microsoft cancela licenças internas do Claude Code às vésperas do fechamento fiscal

A Microsoft começou a conceder, em dezembro de 2025, acesso ao Claude Code da Anthropic para milhares de funcionários de sua divisão Experiences + Devices — que abrange as equipes de engenharia do Windows, Microsoft 365, Teams, Outlook e Surface . O experimento se mostrou popular, mas a cobrança baseada em tokens rapidamente se tornou um problema financeiro. Vários relatórios indicam que o programa consumiu todo o seu orçamento anual de IA em questão de meses, e a empresa começou a cancelar a maioria das licenças internas em 14 de maio de 2026 .

O prazo final para a transição é 30 de junho de 2026, o último dia do ano fiscal da Microsoft. Esse timing mostra que o cancelamento tem tanto a ver com higiene orçamentária quanto com estratégia de produto . Os engenheiros afetados estão sendo orientados a migrar para o GitHub Copilot CLI, uma ferramenta que a Microsoft possui integralmente . A empresa enfatizou que os modelos Claude da Anthropic permanecem acessíveis através do Microsoft Foundry e dentro do Microsoft 365 Copilot, mas a interface e o modelo de custo estão mudando significativamente .

Uber queima todo o orçamento de IA de 2026 em quatro meses

Talvez o exemplo mais dramático de custos fora de controle venha da Uber. O CTO Praveen Neppalli Naga confirmou ao The Information, em abril de 2026, que a empresa já havia esgotado todo o seu orçamento anual para ferramentas de IA — a menos de quatro meses do início do ano fiscal . O principal responsável foi a rápida e ampla adoção do Claude Code da Anthropic por uma força de trabalho de cerca de 5.000 engenheiros, após sua implementação em dezembro de 2025 .

A Uber também utilizava um ranking interno por equipes que classificava os grupos de engenharia por volume de uso de IA, o que acelerou a adoção do Claude Code de 32% para 84% dos desenvolvedores em dois meses . Em abril, 95% dos engenheiros da Uber usavam ferramentas de IA mensalmente e 70% do código entregue era gerado por IA . Engenheiros estavam gerando custos individuais de API entre US$ 500 e US$ 2.000 por mês .

Apesar desses números impressionantes de adoção, o retorno financeiro tem se mostrado ilusório. O COO da Uber, Andrew Macdonald, declarou publicamente no podcast Rapid Response que não conseguia traçar uma conexão direta entre os gastos com IA e as melhorias nos produtos para o consumidor. "Essa conexão ainda não existe", disse ele. "Talvez, implicitamente, haja mais entregas sendo feitas, mas é muito difícil traçar uma linha entre uma dessas estatísticas e algo como: 'Ok, agora estamos produzindo 25% mais funcionalidades úteis para o consumidor'" . O CTO Naga disse ao The Information: "Estou de volta à prancheta porque o orçamento que eu achava que precisaria já foi pelos ares" .

A ascensão do 'tokenmaxxing' e a Lei de Goodhart em ação

Na raiz de muitos desses incidentes está uma falha de gestão capturada pela Lei de Goodhart: "Quando uma medida se torna uma meta, ela deixa de ser uma boa medida" . Empresas ansiosas para demonstrar a adoção de IA criaram rankings internos que classificavam funcionários ou equipes pelo consumo de tokens ou número de interações com as ferramentas. Os trabalhadores, agindo de forma racional, otimizaram seu comportamento para a métrica, e não para o resultado. O resultado foi uma explosão de chamadas de IA de baixo valor e desnecessárias, que geravam boas posições no ranking, mas nenhum valor comercial adicional, enquanto inflavam diretamente os custos de infraestrutura .

A prática não se limitou à Amazon e à Uber. Vários relatórios indicam que o 'tokenmaxxing' foi observado em outras grandes empresas de tecnologia, embora a remoção pública do ranking pela Amazon tenha se tornado o símbolo mais visível do fracasso dessa prática .

A virada corporativa em direção à disciplina de ROI

O ponto em comum entre todos esses incidentes não é que as ferramentas de IA falharam, mas que medir e recompensar o consumo bruto cria incentivos perversos que podem ser mais caros do que o trabalho que a IA deveria substituir. As empresas estão agora se afastando do volume de adoção como métrica e se voltando para perguntas de valor comercial mensurável: o auxílio da IA realmente melhorou o que foi entregue?

O que começou como uma corrida para adotar IA está se transformando em um exercício forçado de disciplina de custos. A era do "consuma o máximo de tokens possível" está acabando, e a era do "justifique o custo com resultados reais" está apenas começando.