Tokenmaxxing: quando usar mais IA vira meta e o trabalho vira ponto eletrônico digital
TECNOLOGIA E IA | GESTÃO E TRABALHO
CÓDIGO DA MATÉRIA: PE044
Primeiro, muitas empresas passaram a exigir o uso de inteligência artificial em quase tudo. Depois surgiram painéis, rankings e metas de adoção. Agora começa uma fase menos empolgante e mais necessária: descobrir se o dinheiro gasto, o conteúdo produzido e o tempo investido realmente criaram valor.
É nesse ambiente que ganhou espaço o termo tokenmaxxing. A expressão descreve a tentativa de maximizar o consumo de tokens de inteligência artificial, seja para subir em rankings internos, demonstrar adesão à tecnologia ou parecer mais produtivo. O problema é simples: tokens registram atividade computacional. Eles não provam qualidade, produtividade, competência nem retorno financeiro.
O que é um token
Modelos de linguagem processam textos em pequenas unidades chamadas tokens. Uma pergunta, um documento anexado, o histórico de uma conversa e a resposta gerada consomem tokens de entrada e de saída. Em serviços cobrados por uso, esse volume participa diretamente do custo. Modelos diferentes, contextos maiores, agentes que repetem tarefas e fluxos com várias chamadas podem elevar a conta rapidamente.
Medir tokens é útil para controlar capacidade, orçamento e eficiência técnica. O erro aparece quando a empresa converte essa medida de consumo em indicador de mérito profissional. É como premiar uma equipe pelo volume de combustível queimado, sem verificar a distância percorrida, a carga entregue ou a qualidade da operação.
Como o consumo virou competição
O termo ganhou visibilidade em empresas de tecnologia que passaram a acompanhar a utilização de ferramentas de IA por funcionários e equipes. Segundo o The Information, um painel interno da Meta chegou a mostrar mais de 60 trilhões de tokens consumidos em um período de 30 dias e atribuía posições e títulos aos usuários mais ativos. O próprio veículo informou depois que o painel foi encerrado.
O caso é relevante porque expõe um incentivo previsível: quando o consumo entra no placar, usar mais passa a parecer melhor. O funcionário pode recorrer ao modelo mais caro, ampliar desnecessariamente o contexto, gerar várias versões do mesmo trabalho ou delegar tarefas que seriam resolvidas com mais rapidez por ferramentas convencionais.
O The Economist resumiu essa mudança de humor corporativo: após a corrida para aumentar a adoção, os gestores voltaram a perguntas básicas sobre orçamento e retorno. A ironia é que incentivar o uso é fácil; demonstrar o valor líquido produzido é muito mais difícil.
Quando a conta chega antes do retorno
A Uber oferece outro exemplo dos riscos de escalar antes de compreender a economia do uso. De acordo com relato publicado pela Forbes, a companhia consumiu em aproximadamente quatro meses o orçamento anual de 2026 destinado a ferramentas de IA para programação, após uma expansão muito mais rápida que a prevista entre seus engenheiros.
Isso não demonstra que a IA tenha sido inútil para a empresa. Demonstra outra coisa: crescimento de uso e geração de valor não são a mesma métrica. Um sistema pode acelerar partes do trabalho e, ao mesmo tempo, gerar custos imprevistos, respostas que precisam ser revisadas, código que exige manutenção ou resultados difíceis de relacionar com entregas percebidas pelo cliente.
O novo presenteísmo digital
O tokenmaxxing também pode criar uma versão tecnológica do antigo culto às horas extras. Antes, permanecer no escritório até tarde servia como sinal visual de dedicação. Agora, painéis de prompts, agentes executados e tokens consumidos podem funcionar como um ponto eletrônico informal: o trabalhador não apenas precisa produzir, mas também provar que está usando IA.
Esse incentivo cria trabalho invisível. Alguém precisa preparar comandos, organizar documentos, conferir fontes, revisar respostas, corrigir erros e assumir a responsabilidade pelo resultado. Se a organização mede somente o volume gerado, todo esse esforço desaparece do indicador. Pior: quanto mais conteúdo desnecessário a IA produz, maior pode ser o trabalho posterior de triagem e correção.
A Organização Internacional do Trabalho alerta que sistemas de gestão baseados em IA podem aumentar vigilância, intensificação do trabalho, perda de autonomia e riscos psicossociais. Isso não significa que todo acompanhamento de uso seja abusivo. Significa que métricas opacas, associadas à avaliação individual e sem relação clara com a qualidade da entrega, merecem escrutínio.
Como isso pode chegar às empresas brasileiras
No Brasil, a pressão tende a aparecer menos como uma ordem explícita para consumir tokens e mais como exigências vagas: ser "AI-first", produzir mais com a mesma equipe, responder imediatamente, automatizar qualquer processo e demonstrar familiaridade constante com novas ferramentas. Sem critérios claros, a inovação vira performance corporativa.
Em Pernambuco, esse debate interessa ao Porto Digital, às empresas de serviços, aos escritórios de projetos e às operações industriais ligadas a Suape, à RNEST, à construção, à manutenção e à engenharia. Nesses ambientes, uma resposta rápida não substitui memória de cálculo, rastreabilidade, revisão multidisciplinar, conformidade técnica ou segurança operacional.
A IA pode apoiar planejamento, análise documental, programação, elaboração de relatórios, consulta a procedimentos e organização de conhecimento. Mas o resultado deve ser conferido por profissionais responsáveis. Em atividades críticas, gerar mais texto ou mais código não é necessariamente avançar; às vezes é apenas criar uma fila maior de material para revisar.
O que deveria ser medido
| Métrica superficial | Pergunta de negócio mais útil |
|---|---|
| Tokens consumidos | Quanto tempo, custo ou retrabalho foi efetivamente reduzido? |
| Quantidade de prompts | Qual problema foi resolvido e com que nível de qualidade? |
| Documentos gerados | Quantos foram aprovados sem correções relevantes? |
| Linhas de código produzidas | Houve menos defeitos, menor tempo de ciclo e manutenção sustentável? |
| Número de usuários ativos | Quais processos melhoraram e quais deveriam permanecer sem IA? |
Uma política empresarial mais madura
Empresas não precisam escolher entre proibir a IA e medir cada funcionário pelo consumo. Há um caminho mais responsável:
- definir problemas e processos prioritários antes de escolher a ferramenta;
- comparar prazo, custo, qualidade e retrabalho antes e depois da adoção;
- separar experimentação, produção e atividades críticas;
- estabelecer limites de custo e critérios para usar modelos mais caros;
- preservar revisão humana, segurança da informação e responsabilidade profissional;
- não usar tokens ou prompts isoladamente para avaliar pessoas;
- permitir que trabalhadores relatem falhas e pressões sem punição.
O NIST AI Risk Management Framework recomenda que métricas sejam adequadas ao contexto, que as funções entre humanos e sistemas sejam definidas e que desempenho, risco e controles sejam avaliados continuamente. Em outras palavras, medir é necessário, mas a métrica precisa representar aquilo que a organização realmente deseja melhorar.
Conclusão
Tokenmaxxing é um sintoma de uma fase imatura da adoção empresarial de inteligência artificial. A tecnologia é apresentada como produtividade antes que produtividade seja definida; o uso cresce antes que o custo seja entendido; e o trabalhador recebe mais uma forma de demonstrar presença, agora por meio de uma máquina.
A crítica não é contra a IA. É contra a substituição de gestão por contagem. Uma empresa séria deve perguntar o que melhorou, para quem, a que custo e com quais riscos. Tokens medem consumo. O que importa é o resultado.
Fontes e referências: The Economist; The Information sobre o painel da Meta; The Information sobre o encerramento do painel; Forbes sobre o orçamento de ferramentas de IA da Uber; OIT sobre IA, produtividade e organização do trabalho; OIT sobre riscos psicossociais e vigilância; e NIST AI RMF. Os casos empresariais citados são episódios específicos, não uma medida universal do retorno da IA.
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