As empresas que correram para disponibilizar ferramentas de perceptibilidade sintético nas mãos de seus funcionários estão começando a frear seu uso, à medida que o dispêndio de implementação da tecnologia em larga graduação começa a testar os orçamentos corporativos.

Amazon, Walmart, Cisco, Uber e Meta estão entre as primeiras empresas que impuseram limites, desestimularam o uso desnecessário ou direcionaram os funcionários para modelos mais baratos na tentativa de manter os gastos com IA sob controle.

A mudança marca uma novidade temporada na adoção corporativa da IA. À medida que os profissionais avançam dos chatbots para os agentes de IA —que podem realizar tarefas complexas de forma autônoma, mas exigem muito mais capacidade de processamento—, as empresas estão sendo forçadas a indagar minuciosamente se cada comando (prompt, em inglês) e tarefa vale o dispêndio.

Essa pressão se intensificou à medida que grupos uma vez que Anthropic e OpenAI mudaram alguns serviços de assinaturas fixas para a cobrança baseada em tokens, que contabilizam as unidades de dados processadas pelos modelos. A mudança expôs as empresas de forma mais direta ao dispêndio de cada prompt e fluxo de trabalho automatizado.

“Os custos de computação estão começando a entrar no radar tanto dos diretores financeiros quanto dos conselhos de gestão. Consumidores e empresas foram ensinados que a IA é barata ou gratuita, e esse definitivamente não é o caso”, afirmou Costi Perricos, líder global de IA generativa na Deloitte.

Sam Altman, CEO da OpenAI, declarou neste mês que o dispêndio surgiu uma vez que um “grande problema” para os clientes em 2026. “O ponto nunca veio à tona [no passado]… as pessoas estavam totalmente satisfeitas com o valor que estavam gastando”.

O presidente e diretor de operações da Uber, Andrew Macdonald, revelou que estava se tornando “mais difícil justificar” os gastos da empresa com tokens de IA. “É muito difícil traçar uma risca direta entre uma dessas estatísticas e expressar ‘Ok, agora estamos realmente produzindo 25% mais recursos úteis para o consumidor'”, disse em um podcast recente.

A empresa de transporte por aplicativo introduziu limites de uso, restringindo os funcionários a US$ 1.500 em gastos mensais com tokens em ferramentas individuais de IA, depois estourar todo o seu orçamento de IA para 2026 até abril. A Bloomberg foi a primeira a informar sobre esse limite.

O Walmart limitou de forma semelhante o uso de seu próprio agente de IA interno, estabelecendo um teto para o número de tokens que os funcionários podem usar. Suresh Kumar, diretor global de tecnologia do Walmart, comentou que o uso da plataforma interna de programação por comando (vibe-coding) da empresa, a Code Puppy, “realmente disparou”.

“Esta é agora uma oportunidade para darmos um passo detrás”, comentou, acrescentando que os funcionários estão recebendo a tarefa de identificar as ferramentas certas para cada atividade.

Jeetu Patel, presidente e diretor de produtos da Cisco, mencionou que as empresas estão tendo que lastrar o libido de usar a tecnologia para implementar agentes com o dispêndio e a disponibilidade de tokens.

“A quantidade de infraestrutura necessária para um agente é significativamente maior do que para um chatbot”, apontou Patel. “Para cada humano, você pode ter 10, 100 ou, no cenário mais hostil, 1.000 agentes… eles simplesmente continuam trabalhando, e isso consome uma grande fatia de [processamento]”.

Analistas do Goldman Sachs previram em maio que o uso de agentes de IA resultará em um aumento de 24 vezes no consumo de tokens até 2030, e que o enorme aumento na demanda agravará a escassez de chips nos próximos 12 a 18 meses.

Embora o uso de tokens e os gastos com IA pelas empresas continuem a crescer, os esforços para moderar os custos podem tarar no propagação dos maiores laboratórios de IA do mundo, uma vez que Anthropic e OpenAI, que planejam perfurar capital na Bolsa dos EUA no final deste ano com avaliações de mercado próximas a US$ 1 trilhão.

Desde o início do ano, os modelos de IA chineses ultrapassaram seus concorrentes norte-americanos em consumo de tokens, de concordância com dados da OpenRouter, uma plataforma de associação que permite aos usuários acessar múltiplos modelos de IA.

A vontade mais barata da China e seus modelos mais eficientes permitiram que os laboratórios de IA do país cobrassem menos por tokens do que os principais grupos dos EUA, dando à China uma novidade vantagem no campo de guerra da IA.

Empresas menores também estão sentindo a pressão dos custos. O grupo de software Workato admitiu que seu uso de IA explodiu depois que seus 1.300 funcionários começaram a usar agentes de IA no meio do ano pretérito.

“O uso se espalhou uma vez que incêndio em palha, as pessoas começaram a transformar de verdade seus empregos com os agentes”, afirmou o diretor de tecnologia, Carter Busse.

Mas a empresa levou um choque quando a Anthropic mudou seu protótipo de cobrança para preços baseados em tokens em maio. “Nosso gasto aumentou sete vezes no primeiro dia e eu pensei: ‘caramba, criamos um monstro'”, relembrou Busse. “As empresas de grandes modelos de linguagem [LLMs, na sigla em inglês] vinham subsidiando todo o nosso uso e agora não fazem mais. O preço fundamentado em usuários protegia você”.

Em vez de restringir o entrada, Busse está tentando moderar os gastos e redirecionou suas sessões semestrais de capacitação em IA para promover ideias de economia de custos, uma vez que usar por padrão os modelos mais antigos e baratos da Anthropic. “Em vez de inovação, vamos falar sobre responsabilidade financeira em IA”, comentou.

Empresas maiores também começaram a mudar os incentivos e a notícia interna sobre a adoção de IA.

A Amazon alertou os funcionários no mês pretérito de que eles deveriam parar de usar “IA exclusivamente pelo prazer de usar IA”, depois que engenheiros começaram a implantar agentes com o único propósito de subir em painéis de liderança internos (leaderboards).

O grupo foi forçado a mudar sua abordagem de mensuração de adoção em uma tentativa de moderar os custos associados ao uso indevido de ferramentas. A Meta tomou medidas semelhantes em abril.

Tanto a Amazon quanto a Meta construíram e implementaram seus próprios modelos, mas também dependem de terceiros, uma vez que a Anthropic, para modelos e ferramentas uma vez que o Claude Code.

Os grupos e plataformas de IA estão tentando preservar a adoção direcionando os usuários para longe de modelos de fronteira caros quando eles são desnecessários, substituindo-os por versões mais baratas.

Kyle Daigle, diretor de operações do GitHub, declarou que a Microsoft conversou com os clientes antes de implementar as mudanças de preços para discutir “adequação e propósito” com os desenvolvedores.

“A pergunta para o usuário é: ‘quais modelos são mais adequados [para o trabalho]?’. Você nem sempre precisa de um protótipo de fronteira avançado”, disse.

A Microsoft e outros provedores de plataformas de IA, incluindo Amazon e Google, já lançaram ferramentas que roteiam as consultas e tarefas dos clientes para o protótipo mais relevante dentro de uma série escolhida pelo cliente, a término de controlar os custos de forma mais eficiente.

Enquanto isso, algumas empresas orientaram os funcionários a usar modelos de código desobstruído (open-source) que podem ser executados localmente em seus próprios servidores ou dispositivos pessoais, reduzindo a conta paga aos laboratórios de IA e provedores de nuvem.

Mas os clientes ainda estão pesando os custos mais altos em relação às promessas que fizeram aos investidores sobre o impacto da IA em seus próprios lucros e na produtividade dos trabalhadores. “Nossos engenheiros querem mais tokens e temos que deslindar uma maneira de financiar isso”, disse Patel, da Cisco.