Durante anos, empresas aprenderam a monitorar consumo de servidores, armazenamento, licenças de software e infraestrutura em nuvem. Com a popularização da Inteligência Artificial generativa, uma nova métrica passou a influenciar decisões técnicas e financeiras: os tokens.

Embora sejam invisíveis para a maioria dos usuários, os tokens se tornaram a unidade básica de funcionamento dos modelos de linguagem. São eles que determinam quanto uma IA processa, quanto custa cada interação e, cada vez mais, quanto valor uma empresa consegue extrair de suas iniciativas de IA.

O problema é que muitas organizações começaram a adotar modelos generativos antes mesmo de desenvolver práticas de governança para controlar seu uso.

O resultado é um cenário incerto: enquanto algumas empresas incentivam funcionários a gerar cada vez mais tokens, outras já enfrentam dificuldades para controlar os custos dessa estratégia.

Entender esse movimento é o primeiro passo para utilizar IA de forma sustentável.

Por que os tokens são importantes

Em modelos de linguagem, tokens são as unidades utilizadas para processar texto. Cada pergunta enviada a uma IA consome tokens de entrada. Cada resposta gerada consome tokens de saída.

Quanto maior a conversa, o documento analisado ou a tarefa executada, maior o volume processado.

Durante os primeiros anos da IA generativa, a discussão esteve concentrada na qualidade dos modelos. Hoje, à medida que essas ferramentas passam a fazer parte da operação das empresas, a atenção começa a migrar para o custo de utilização.

Isso acontece porque os tokens deixaram de ser apenas uma medida técnica e passaram a representar uma unidade econômica. Em muitos ambientes corporativos, eles já são monitorados da mesma forma que recursos de infraestrutura em nuvem.

O que é Tokenmaxxing?

Uma das discussões mais recentes surgiu dentro da Amazon. A empresa desenvolveu uma ferramenta interna chamada MeshClaw para automatizar tarefas corporativas e incentivar o uso de IA no dia a dia dos colaboradores.

O objetivo era aumentar produtividade. Na prática, porém, alguns funcionários passaram a utilizar a ferramenta para tarefas sem relevância operacional apenas para elevar métricas de uso.

Esse comportamento ficou conhecido como tokenmaxxing.

O termo descreve a prática de maximizar o consumo de tokens para demonstrar adoção de IA, independentemente dos ganhos reais de eficiência.

Segundo relatos divulgados pela imprensa internacional, a Amazon passou a acompanhar o uso das ferramentas por meio de painéis internos e estabeleceu metas de adoção para desenvolvedores. O consumo acabou se transformando em um indicador visível para gestores, criando incentivos para aumentar números em vez de necessariamente gerar resultados.

Casos semelhantes também foram observados na Meta, em que equipes passaram a competir informalmente para produzir volumes cada vez maiores de tokens. O episódio mostra que medir uso não é o mesmo que medir valor.

A economia por trás da IA

Se o tokenmaxxing está relacionado ao comportamento dos usuários, a tokenomics está relacionada à gestão dos recursos. O conceito descreve a economia dos tokens dentro dos ecossistemas de Inteligência Artificial.

Na prática, envolve questões como:

• custo por interação;

• eficiência dos modelos;

• retorno sobre investimento;

• arquitetura de sistemas;

• consumo de recursos computacionais.

Pesquisas recentes sobre agentes de IA já tratam os tokens como elementos centrais da economia dos sistemas inteligentes. Afinal, cada automação, assistente ou agente depende diretamente deles para funcionar.

À medida que a IA avança para ambientes corporativos complexos, compreender essa relação entre desempenho e custo deixa de ser uma preocupação técnica e passa a fazer parte da estratégia do negócio.

O fenômeno do Token Crunch

Se o tokenmaxxing incentiva o consumo, e a tokenomics busca compreendê-lo, o token crunch surge quando os custos começam a pressionar as operações.

Nos últimos meses, empresas passaram a relatar crescimento acelerado das despesas relacionadas ao uso de modelos de linguagem.

Uma escalada que pode ser resultado de um pensamento simples: uma interação isolada costuma parecer barata. Milhares delas por dia continuam sendo administráveis. Milhões de interações em produção representam uma realidade completamente diferente.

Em alguns casos, organizações descobriram que recursos inicialmente implementados como experimentos passaram a gerar despesas significativas quando escalados para toda a base de usuários.

O token crunch representa justamente esse momento de ajuste, quando empresas precisam encontrar equilíbrio entre inovação, produtividade e sustentabilidade financeira.

Curiosamente, o mercado vive hoje uma situação paradoxal. Em poucas semanas, a discussão saiu do incentivo ao consumo máximo de tokens para debates sobre controle de custos e eficiência operacional.

Essa velocidade ajuda a explicar por que a governança vem se tornando um tema tão relevante.

O risco que vai além dos custos

Os desafios relacionados aos tokens não se limitam ao orçamento. À medida que colaboradores utilizam ferramentas de IA para ganhar produtividade, cresce também a circulação de informações corporativas em plataformas externas.

Projetos, contratos, código-fonte, informações financeiras, estratégias comerciais e dados de clientes frequentemente acabam sendo compartilhados em prompts sem que a organização tenha visibilidade sobre isso.

Levantamentos recentes mostram que a maioria dos colaboradores já utilizou ferramentas de IA com dados corporativos durante atividades profissionais.

O problema não está necessariamente na utilização da tecnologia. O risco surge quando ela acontece sem políticas claras, sem auditoria e sem controle sobre o destino das informações processadas.

Como utilizar tokens de forma consciente

O uso eficiente de IA não está ligado ao maior volume de consumo, mas à capacidade de gerar resultados consistentes com o menor desperdício possível.

Algumas práticas ajudam nesse processo:

• definir políticas claras de uso de IA;

• monitorar consumo por equipe e projeto;

• estabelecer métricas ligadas a resultados e não apenas volume de utilização;

• restringir o compartilhamento de informações sensíveis em ferramentas públicas;

• avaliar continuamente custo versus retorno das automações implementadas;

• criar processos de auditoria e rastreabilidade.

O objetivo não é reduzir o uso da tecnologia, mas garantir que ele aconteça de forma sustentável.

CodeAdvisor: governança, segurança e controle de consumo em uma única plataforma

À medida que o uso de IA se expande dentro das empresas, cresce também a necessidade de consolidar ferramentas, dados e processos em ambientes controlados.

O CodeAdvisor foi desenvolvido seguindo essa lógica. Em vez de permitir que cada área utilize ferramentas diferentes, a plataforma centraliza o acesso à IA dentro de uma estrutura corporativa única, com governança, auditoria e controle de consumo.

A proposta é apoiar equipes técnicas e oferecer uma camada de gestão para toda a organização.

Isso permite acompanhar utilização, controlar custos e reduzir riscos relacionados ao uso descentralizado de ferramentas externas.

Entre os recursos disponíveis estão:

• monitoramento de consumo por meio de dashboards;

• controle de acesso por equipes;

• rastreabilidade completa das interações;

• utilização de modelos em ambiente controlado;

• segregação de dados corporativos;

• gestão baseada em volume real de utilização.

Os planos são estruturados por consumo de tokens, permitindo que o investimento acompanhe a demanda efetiva da empresa.

Esse modelo oferece maior previsibilidade financeira e facilita a expansão do uso de IA sem a necessidade de manter licenças fixas para todos os colaboradores.

O futuro da IA passa pela gestão dos tokens

Durante muito tempo, a principal pergunta das empresas foi como adotar Inteligência Artificial. Agora, uma nova questão começa a ganhar espaço: como administrar essa utilização de forma eficiente.

Os debates recentes sobre tokenmaxxing, tokenomics e token crunch mostram que a maturidade da IA está deixando de ser medida apenas pela capacidade dos modelos e passando a ser avaliada pela forma como as organizações gerenciam seu uso.

A tendência é que a tecnologia continue avançando rapidamente. O que muda são as prioridades. Em um mês, o mercado discute maximização de consumo. No seguinte, fala sobre contenção de custos. Pouco depois, a pauta passa a ser governança e segurança.

Nesse cenário, empresas que conseguirem equilibrar produtividade, controle de custos e proteção de dados estarão mais preparadas para transformar a IA em um ativo estratégico de longo prazo.