O que Grandes Empresas Aprenderam sobre IA em 2026
O ano mal havia começado e a mensagem que circulava entre as equipes de engenharia de grandes corporações nos países desenvolvidos era clara: use o máximo de inteligência artificial em seus processos de trabalho.
Esse fenômeno foi batizado de ‘tokenmaxxing’, uma referência direta ao uso de tokens.
Toda interação com sistemas de IA consome tokens, esses são a unidade utilizada pelos provedores para medir processamento e cobrança. Quanto maior o volume e a complexidade das solicitações, maior será o custo operacional associado ao uso da tecnologia.
Equipes de produtos de empresas globais como a Meta, chegaram a competir em rankings que monitoravam o uso de tokens. O diretor de tecnologia da empresa, Andrew Bosworth, disse em uma conferência em fevereiro que um de seus engenheiros de ponta estava gastando o equivalente ao seu salário em tokens de IA, enquanto aumentava sua produtividade em até 10 vezes.
O movimento rapidamente ultrapassou o setor de tecnologia e alcançou organizações de diferentes segmentos.
O maior conglomerado financeiro dos EUA e uma das instituições mais influentes do mundo também entraram nessa corrida. O CEO do J.P.Morgan Chase, Jamie Dimon, emitiu um comunicado claro e objetivo a suas equipes de engenheiros: ‘Adote IA ou corra o risco de ficar para trás’. Documentos internos da empresa divulgados em março, revelam as séries de novas regras dizendo que todos os engenheiros devem ‘impulsionar a excelência’ adotando IA e ‘contribuindo para iniciativas que melhorem a produtividade, velocidade, escalabilidade e o impacto’.
E onde está o problema?
De acordo com Raj Ramanujam, Vice-Presidente de Alianças Globais da Dynatrace, as empresas migraram de cabeça no emprego de IA em seus processos de trabalho por entusiasmo e medo de serem deixadas para trás, na maioria das vezes construindo fluxos de trabalho sem pensar nos custos posteriores.
Poucos meses depois do início da febre, vieram as contas de empresas provedoras de inteligência artificial como Anthropic e OpenAI e elas não eram baratas. O custo cada vez mais elevado cobrado pelas empresas de tecnologia dita ‘de fronteira’, forçou drasticamente o fenômeno tokenmaxxing retroceder e ao que tudo indica, parece ter chegado ao fim.
Em maio, o CTO da Uber, Neppalli Naga, afirmou ter ultrapassado sua projeção de gastos com IA para 2026 em apenas quatro meses e impôs limites mensais para o uso dessas ferramentas no ambiente de trabalho. Em seguida, o Walmart também estabeleceu limites para diferentes ferramentas de IA. A Meta removeu os rankings que incentivavam seus funcionários a adotar inteligência artificial em seus processos.
E qual a relação com o setor da Construção Civil?
Embora os exemplos acima estejam concentrados em empresas de tecnologia e grandes corporações globais, a discussão já chegou à indústria da construção. Construtoras, incorporadoras e empresas de engenharia começam a expandir o uso da IA em áreas como planejamento, suprimentos, orçamento, gestão documental, controle financeiro e análise de dados operacionais.
Após o fenômeno precoce, que durou pouco mais de três meses, líderes e tomadores de decisões à frente de empresas ao redor do mundo estão de repente, acordando para a realidade de uma forma muito desconfortável. A popularidade dos principais provedores de IA levou muitos deles a acreditarem que poderiam fazer coisas que ninguém mais poderia e não foi bem isso que aconteceu.
O dinheiro investido em IA é quase sem precedentes, agora as empresas ligaram um alerta para a realidade de quanto custa incorporar IA em cada parte de seus negócios, se perguntando, a um alto custo, quais processos precisam realmente de IA?
Essa reviravolta demonstra que a adoção da IA ainda está em fase de amadurecimento, enquanto líderes e gestores buscam entender onde a tecnologia realmente gera valor para seus negócios. O desafio das empresas deixou de ser ‘como usar IA’ e passou a ser ‘como governar o uso da IA’.
A velocidade das transformações tornou mais difícil distinguir iniciativas estratégicas de simples experimentações tecnológicas. O fenômeno revelou que não saber como medir o conhecimento de IA pelos seus colaboradores acaba priorizando o volume em detrimento da eficiência, o que é um erro e empresas estão entendendo que há um alto custo, que deve ser evitado.
A OpenAI e a Anthropic oferecem planos de assinaturas que custam de US$ 10 a US$ 200 por mês para o uso de seus modelos de IA. Quando uma assinatura atinge o limite de uso, o acesso é interrompido por tempo determinado. Mas a maior parte da receita vem da oferta sem interrupção, via API. Grandes corporações como as mencionadas anteriormente pagam não apenas taxas de assinaturas, mas também pelos tokens usados por seus funcionários. Portanto, quanto mais tokens usados, mais caro ficará a conta de IA ao final do mês.
Tarefas simples do dia a dia de trabalho como pedir à IA para redigir um e-mail com os principais assuntos da última reunião, pode usar algumas centenas de tokens. Porém solicitações mais complexas como escrever código para construir um novo produto ou recurso, podem usar dezenas de milhares.
Os custos de uso de modelos de IA dispararam à medida que se tornaram mais poderosos e consomem mais tokens. O mais poderoso e recente modelo lançado pela Anthropic, o Fable 5, custa o dobro do seu antecessor, o Opus. Embora existam modelos mais baratos, muitos funcionários adquiriram o hábito de usar os modelos mais poderosos para tudo, sem o mínimo de entendimento.
As formas como as equipes usam a IA no dia a dia de trabalho também está mudando. Em vez de apenas conversar com chatbots de IA, os engenheiros estão empregando ‘agentes’ de IA, que podem trabalhar em diferentes tarefas ao mesmo tempo por horas a fio. Como resultado, as empresas acabam consumindo dezenas de milhares de dólares em tokens todos os meses.
Ao que temos acompanhado no Brasil, empresas da indústria da construção civil e equipes de engenharia têm aumentado o interesse por adotar planos estratégicos de IA em seus processos, visando controle de gastos e métricas que medem retornos claros sobre o investimento.
Quando traçamos uma linha direta com a qualidade de recursos e funcionalidades úteis para cada necessidade de negócio, o investimento se torna mais fácil de medir. Ter um plano estratégico bem definido para o uso de IA de ponta para tarefas realmente complexas que exijam tamanho esforço e substituí-las por modelos mais acessíveis em situações cotidianas, visando melhorar a produtividade faz toda a diferença em busca de maximizar seus ganhos ao adotar IA em seus processos.
Com ações bem planejadas
Empresas podem economizar até 90% de seu orçamento optando por modelos menos avançados e ideal para sua necessidade de negócio. Nossas recomendações às equipes de engenharia parceiras é direta, usem modelos de IA mais poderosos para algumas tarefas e os menos poderosos para a maioria das outras necessidades.
O que temos constatado?
Na maior parte dos casos observados no setor da construção civil, os melhores resultados não estão necessariamente associados aos modelos mais avançados, mas à escolha adequada da tecnologia para cada necessidade de negócio.
Usando uma metáfora do teórico organizacional americano, consultor e professor emérito de ciência da administração da Universidade da Pensilvânia - Russell Ackoff*, a adoção da inteligência artificial na construção civil se assemelha à decolagem de uma aeronave. Antes de acelerar, é necessário conhecer a rota, verificar os instrumentos e estabelecer procedimentos claros para situações inesperadas. Organizações que tratam a IA apenas como uma corrida tecnológica estão arriscando desperdiçar recursos. Já aquelas que combinam estratégia, governança e objetivos de negócio claros, estarão mais preparadas para transformar investimento em resultado.
Se sua empresa busca transformar a experimentação em implantação durável e de alto impacto, planejar como implantar a IA de forma eficaz, convidamos você a aprofundar esses insights. Para entender como trazer a IA para sua organização de forma responsável e discutir estratégias de implantação, entre em contato com nossa equipe especializada. Teremos prazer em entender o momento do seu negócio, se preferir agende uma reunião para obter informações detalhadas.
Fontes
- llm-stats - The AI Benchmarking Hub
- Forbes - The ‘AI Gods’ Spending As Much As They Can On AI Tokens
- The Information - Meta Employees Vie for AI ‘Token Legen’ Status
- Business Insider - JPMorgan software developers have new objectives: use AI or fall behind
- The DeepView - Why AI’s tokenmaxxing obsession ran out of steam
- Management is Small Doses - ACKOFF, Russell - 1986 *