EL empolgação com a IA generativa e, mais recentemente, com a IA agêntica, criou um ambiente corporativo em que muitas empresas passaram a tratar o uso intensivo de LLMs como sinônimo direto de produtividade. Nesse contexto surgiu o Token Maxxing: a prática de estimular, medir ou até prestigiar o uso de IA pelo volume de tokens consumidos, como se gastar mais tokens significasse trabalhar melhor.
Tokens são unidades processadas pelos modelos de IA em entradas e respostas. Quanto mais prompts, contextos longos, arquivos analisados e interações com agentes autônomos, maior o consumo. O problema é que, no entusiasmo inicial, parte do mercado confundiu adoção com eficiência. A lógica era simples, mas perigosa: quanto mais IA, melhor.
O boom da IA levou empresas a incentivar o uso superlativo
A explosão dos modelos generativos criou uma corrida por vantagem competitiva. Empresas queriam acelerar desenvolvimento de software, atendimento ao cliente, vendas, RH, marketing e operações. Em alguns casos, o uso de IA deixou de ser apenas recomendado e passou a ser praticamente uma expectativa de performance.
Um exemplo público foi a Shopify. O CEO Tobias Lütke divulgou um memorando interno afirmando que o uso reflexivo de IA se tornaria uma expectativa básica na empresa, além de defender que times demonstrassem por que não conseguiriam realizar algo com IA antes de pedir mais recursos ou novas contratações.
Outro caso mais próximo do token maxxing foi reportado pelo Wall Street Journal: um painel interno da Meta viralizou ao ranquear funcionários por consumo individual de tokens e atribuir títulos como “Token Legend”. A ideia de gamificar o uso de IA parecia moderna, mas também evidenciava um desvio: medir volume de consumo, e não valor gerado.
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“O caldo entornou”: produtividade não paga qualquer conta
A virada começou quando as faturas chegaram. El token maxxing ganhou força como tendência, mas passou a perder espaço quando empresas perceberam que consumo de tokens não significava, necessariamente, ganho real de produtividade.
A IA tem custo. E esse custo aparece em chamadas de API, licenças, modelos premium, agentes que rodam em múltiplas etapas, integrações com sistemas e processamento de grandes volumes de contexto. O CEO da Pylon, Marty Kausas, tornou público que a conta anual da startup com Anthropic poderia saltar de US$ 400 mil para US$ 1,4 milhão. Ele também relatou ter gasto US$ 4 mil em três dias usando Claude Code e afirmou que limites de gasto estariam chegando.
O ponto central é que muitos times passaram a usar IA para tarefas banais: reescrever mensagens simples, mover pequenos trechos de código, resumir textos curtos ou gerar materiais que poderiam ser feitos manualmente em poucos minutos. Nesse cenário, a automação deixa de reduzir custos e passa a criar desperdício operacional.
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Sustentabilidade: tokens também consomem água
A conta do token maxxing não é apenas financeira. Modelos de IA dependem de data centers, que consomem energia e, em muitos casos, água para resfriamento. Um estudo citado pela Universidade da Califórnia em Riverside estimou que data centers do Google nos Estados Unidos consumiram 12,7 bilhões de litros de água doce em 2021 para manter servidores resfriados.
Outro estudo, “Making AI Less Thirsty”, estimou que o treinamento do GPT-3 em data centers da Microsoft nos Estados Unidos poderia evaporar diretamente cerca de 700 mil litros de água limpa. A mesma pesquisa projetou que a demanda global de IA poderia representar entre 4,2 e 6,6 bilhões de metros cúbicos de retirada de água em 2027.
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Estratégia é o que separa IA útil de IA cara
A resposta ao token maxxing não é abandonar IA. É usá-la melhor. Antes de acionar uma LLM pública, integrar IA em um chatbot ou colocar um assistente de voz em produção, empresas precisam perguntar: qual problema será resolvido? Qual ganho esperado? Qual risco operacional? Qual modelo é suficiente? Quais dados podem ser usados? Quais guardrails precisam existir?
É por isso que o mercado avança para uma IA corporativa mais governada. Em vez de liberar ferramentas genéricas sem controle, empresas estão adotando modelos testados, bases de conhecimento estruturadas, políticas de segurança, governança, auditoria, observabilidade e orquestração. Para atendimento ao cliente, contact center, e-commerce, saúde, cobrança, RH ou suporte técnico, a IA precisa ter propósito claro, métricas de resultado e limites de uso.
