Primeiro, vieram os pedidos para os funcionários usarem a inteligência artificial (IA) “tanto quanto possível”. Multiplicaram-se os relatos de quem conseguia consumir mais tokens, a unidade de medida dos modelos de IA. Até que se começou a fazer contas.

Os tokens são a ‘moeda’ dos modelos de IA. Um LLM (modelo de linguagem de grande escala) processa várias destas unidades para conseguir executar uma tarefa. Quanto mais complexa, mais tokens são consumidos. Regra geral, um token corresponde a cerca de quatro caracteres de texto. O índice de gastos de tokens aponta para um valor de 4,20 dólares (3,60 euros) por um milhão destas unidades, no caso dos modelos mais avançados. Ter a IA a escrever um email, a gerar uma imagem ou criar um vídeo acarreta o processamento de tokens. E, quanto mais rápido o modelo conseguir processar essas unidades, mais rápida será a resposta.

Não demorou muito para a indústria batizar a tendência de consumo ávido de tokens: tokenmaxxing, a maximização de tokens. Algumas das empresas mais entusiastas passaram a usar o consumo de tokens como métrica, estabelecendo uma relação entre o número consumido e o desempenho profissional. Na Meta, por exemplo, chegou a haver tabelas de classificação para os maiores consumidores de tokens. A OpenAI, a criadora do ChatGPT, enviava placas comemorativas às empresas que mais tokens consumiam.

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Mas a fatura começou a chegar. Ao contrário do que acontece com as subscrições pessoais, que têm um valor fixo mensal, não há, para as empresas, previsibilidade de custos com a IA. Há diferentes modalidades de pagamento, dependendo do contrato, mas a mais comum é a cobrança pelo consumo em vez de um preço por licença. 

Muitos dos avisos sobre os custos com a IA têm vindo dos EUA, mas muitos sem especificação de valores. Restam as estimativas sobre como, em média, as empresas mais avançadas da IA (top 1%) gastaram mensalmente 7.500 dólares (6.500 euros) por funcionário com ferramentas de IA. As contas foram feitas pela Ramp, que monitoriza gastos com tecnologia. Consoante a dimensão da empresa, os valores podem oscilar entre a escala dos milhares e a dos milhões em custos de IA. Os valores eram mais baixos para a seguinte escala de empresas (top 10%), com 610 dólares mensais (528 euros).

Um dos alertas foi dado por Praveen Neppalli, diretor tecnológico (CTO) da Uber, que revelou em maio que a empresa tinha consumido em quatro meses a totalidade do orçamento para IA previsto para 2026 devido à adoção do Claude Code, o modelo de escrita de código lançado no fim de 2025 pela Anthropic. O próprio CTO revelou que usou o equivalente a 1.200 dólares (1.041 euros) numa sessão de duas horas com o modelo. A surpresa com os consumos levou a empresa a procurar alternativas com menor impacto financeiro, como impor um limite mensal de 1.500 dólares (1.300 euros) por trabalhador e ferramenta de IA, foi revelado à Bloomberg. No X, recentemente, Neppalli decretou “o fim da chamada era do ‘tokenmaxxing’.”

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Satya Nadella, CEO da Microsoft, também confessou ser um ‘tokenmaxxer’. “É viciante”, admitiu no podcast Hard Fork do New York Times. Reconheceu que “há muito” tokenmaxxing a acontecer na Microsoft. E, mesmo que a empresa seja uma das companhias mais entusiastas com a IA, deixou um recado. “É preciso dar um passo atrás quando a novidade passar e dizer ‘o que é que estou a tentar criar…?’”.

A tendência teve vida curta. “O tokenmaxxing está morto, longa vida ao valuemaxxing [maximização de valor]”, declarou a IBM. O que não quer dizer que o setor corporativo vá parar de consumir tokens em elevado valor. O Goldman Sachs estima que, até 2030, o consumo aumente 24 vezes, para 120 milhões de triliões de tokens processados por mês — uma escala redonda, com 24 zeros.

“Não é a gastar mais tokens que se consegue produtividade”

João Valadares, sócio da consultora Bain & Company em Portugal, vê com normalidade esta viragem para um escrutinar de consumos e gastos com a IA. “Do contacto que tenho com clientes e amigos que trabalham noutras empresas é que toda a gente está a usar os LLM”, contextualiza ao Observador. “E acho que nem toda a gente tem consciência de que não há almoços grátis.” Dá como exemplo o caso de um cliente, “fora de Portugal”, que “gastou 500 mil dólares [433 mil euros] num hackathon”, uma maratona de inovação.

Reconhece que o mercado mais entusiasta com o ‘tokenmaxxing’ era o dos EUA, um território “que está mais avançado e que tem uma escala diferente”. Mas sendo Portugal “um fast follower”, um mercado que rapidamente segue tendências, espera que se tire proveito da “vantagem de aprender com os erros dos outros”.

A acompanhar os desenvolvimentos da indústria de IA, João Valadares admite “que houve algum hype” nas implementações de IA. Já ouviu muitos discursos. “Toda a gente tem de estar a usar a IA, a IA é a solução para tudo, tem de se usar o modelo mais recente para tudo”. Agora, nota que “as empresas que têm um maior nível de maturidade estão a começar a fazer perguntas” sobre o retorno do investimento feito na IA.

“Um dos principais erros que muitas empresas estão a cometer é assumir que tudo tem que ser automatizado — e que isso tem de ser feito com os modelos mais recentes, que consomem muito mais tokens”, exemplifica. Admite até que, em alguns casos, “houve uma adoção descontrolada da IA”. Ter um funcionário a recorrer à IA para tarefas simples, quase “para fazer o check na caixinha de ‘já usei IA hoje’” é, na prática, “uma utilização não produtiva”, defende. “É gastar dinheiro e consumir tokens para uma coisa que não é necessária.”

Para João Valadares, também há o risco de que algumas das empresas mais entusiastas tenham “agentes que estão a correr, a consumir tokens e a ter outros tipos de custo, e que não estejam a fazer nada”. Um exemplo são as “experiências” que ficam esquecidas ou os projetos que “não são tão produtivos ou que não compensam os custos que têm”.

“Costuma seguir-se o hype do mercado”, comenta Mário Alves, cofundador e CEO do estúdio de IA LayerX. “Agora é o consumo de tokens, há uns anos era quantos programadores é que havia na equipa… Até as empresas perceberem que não é isso que se traduz em produtividade”, concretiza. “Não é a gastar mais tokens que se consegue produtividade.” Considera que a otimização de custos passará por atenção e “equilíbrio” na escolha do modelo de IA mais adequado à tarefa.

Algo que a IBM também aconselha aos clientes que estão a implementar IA nos negócios, explica Rui Barata Ribeiro, responsável sénior de dados e vendas da subsidiária em Portugal. Ao Observador, fala num desafio entre “observabilidade [a capacidade de entender o estado de um sistema complexo], otimização e controlo de custos” para que as empresas tenham “visibilidade em tempo real sobre os consumos e possam antecipar o impacto financeiro das suas iniciativas de IA”.

“A nossa abordagem passa por ajudar os clientes a escolher o modelo mais adequado para cada caso de uso, evitando situações em que modelos mais caros são utilizados em cenários onde alternativas mais eficientes cumpririam os mesmos objetivos”, detalha.

Sem entrar em detalhes sobre valores, Rui Barata Ribeiro reconhece que muitas empresas enfrentam os maiores desafios com os custos da IA “quando os projetos passam da fase experimental para a utilização em larga escala”. Ou seja, quando se passa de um uso entre um pequeno grupo de pessoas para valores muito maiores — dependendo do caso, uma passagem da casa das dezenas para os milhares. É preciso ter “a capacidade de prever e otimizar esses consumos antes de atingirem volumes significativos”, explica. E, acima de tudo, “garantir a eficiência económica sem comprometer a inovação e a produtividade.”

Controlo de consumos e o apelo à “utilização consciente” da IA. Como as empresas por cá gerem os tokens

O Observador contactou várias empresas para avaliar os seus gastos com a IA. De fora das respostas ficou sempre a dimensão da IA no orçamento e se foram surpreendidas por contas avultadas. Houve quem referisse a “natureza confidencial” do valor de investimentos, mas confirmando que trabalham com os principais players de modelos de IA.

No setor da banca, o BPI, por exemplo, explica que tem “contratos globais e de alcance estratégico” com a Google e a Microsoft por estar integrado no grupo CaixaBank. Nesse sentido, estão já “incluídos os respetivos serviços de IA”. Fonte do banco diz que “a gestão dos custos de tokens faz parte do processo normal de gestão de custos tecnológicos, o qual implica níveis de transparência e controlo elevados”. E, até ao momento, “os custos com tokens e serviços afins têm-se comportado conforme esperado”.

Já a operadora de telecomunicações Nos explica ao Observador que trabalha “com alguns dos principais fornecedores de modelos de IA”, sem detalhar. Fonte da empresa não fala em surpresas com faturas de consumo, mas admite que, “como acontece em qualquer processo de adoção de uma tecnologia emergente, houve aprendizagens importantes”. “Identificámos alguns casos em que determinadas tarefas recorriam a modelos mais exigentes do que o necessário, o que se traduzia em custos superiores sem benefício proporcional”, exemplifica a empresa. “Essas situações permitiram-nos ajustar práticas, otimizar a utilização dos modelos e reforçar mecanismos de governance e eficiência.”

A operadora refere que “os principais casos de uso da IA são acompanhados através de um business case”, “revisto trimestralmente, que avalia o retorno obtido em termos de eficiência, produtividade e impacto no negócio”. Considera que, “de forma global”, os resultados obtidos “têm sido muito positivos e reforçam a convicção de que a IA é uma alavanca relevante para aumentar a competitividade da empresa”.

Em termos de operações diárias, a empresa explica que gere os tokens “em várias frentes”. “Em primeiro lugar, todos os colaboradores têm um orçamento de tokens definido, que pode ser revisto sempre que exista uma necessidade justificada”, diz fonte oficial. Ao mesmo tempo, tenta “diversificar a utilização de diferentes modelos de IA, procurando selecionar a solução mais eficiente para cada caso de uso e otimizar o custo médio”. A empresa afirma ainda que está a “desenvolver tecnologia própria que recomenda automaticamente o modelo mais adequado para cada tarefa, equilibrando qualidade da resposta, velocidade e custo”.

Uma estratégia semelhante à da Hitachi Digital Services, explica Miguel Gaspar, embaixador, facilitador e promotor de IA da empresa. “Dispomos de uma plataforma desenvolvida internamente, que também disponibilizamos aos nossos clientes, e que permite obter visibilidade sobre a forma como a IA é utilizada, seja através de um simples chatbot, de ferramentas de geração de código ou de soluções de automação de tarefas”, explica. Também são controlados os consumos de cada trabalhador. Há “um limite individual e existem também limites a nível de equipas, garantindo o equilíbrio entre flexibilidade e controlo.” Mas salienta que “o objetivo não é vigiar os colaboradores, mas sim monitorizar a utilização da tecnologia e identificar potenciais desvios que possam colocar a organização em risco”.

Até agora, a Hitachi diz que “não houve surpresas a nível dos orçamentos da IA”. Com limites definidos, “o principal desafio” surge quando se esgota o budget definido de tokens. O uso de IA fica “temporariamente restringido” até à renovação da quota de tokens — “dependendo da plataforma, essa renovação pode ocorrer mensalmente, semanalmente ou com outra periodicidade definida”.

A empresa afirma que não transformou a “utilização de tokens numa competição”. “Em vez disso, promovemos a adoção responsável da IA, incentivando cada colaborador a partilhar exemplos de como utiliza estas ferramentas de forma eficaz e quais os resultados alcançados”, diz Miguel Gaspar.

A Sword Health, tecnológica a operar na área da saúde, anunciou esta semana uma ferramenta interna que permitiu “baixar 94% os gastos com IA”. A companhia revelou que foi possível passar de gastos mensais com IA de 238.032 dólares (cerca de 206 mil euros) para 13.800 dólares (11.900 euros). O Observador questionou a empresa sobre se este é um valor habitual de consumo mensal, com a empresa a remeter para a nota assinada pelo CTO Jorge Meireles.

Nessa informação, é dito que a empresa trabalha com diversas ferramentas de código, incluindo as da Anthropic e da OpenAI. “O nosso uso de IA cresceu mais depressa do que a nossa capacidade para o gerir. A conta aumentava todos os meses, mas não nos dizia quase nada sobre que equipas, modelos e projetos eram responsáveis [pela subida]”, diz Jorge Meireles. A empresa passou a recorrer a uma ferramenta interna, chamada Blade Code, com o objetivo de redirecionar os pedidos para o modelo mais adaptado à situação. No caso da Sword, “cada equipa tem um teto mensal” de consumo, foi explicado.

Já num âmbito mais geral, a IBM Portugal realça que “o controlo de consumo é importante, mas a prioridade deve ser a otimização e não a restrição”, diz Rui Barata Ribeiro. “Em vez de limitar indiscriminadamente a utilização, a IBM recomenda a implementação de políticas de governação que permitam compreender onde o consumo está a gerar valor e onde existem oportunidades de melhoria.”

Fundação Linux quer estudar a economia dos tokens

Não são só as empresas surpreendidas pelas faturas da IA que alertam para a necessidade de mais métricas da chamada ‘tokenomics’. Em junho, a Fundação Linux anunciou a intenção de criar a Tokenomics Foundation para estudar “as melhores práticas para a economia da infraestrutura de IA”.

Um porta-voz desta fundação explica ao Observador que a “IA criou um modelo económico completamente novo, que a indústria ainda não sabe gerir”. E, à medida que mais empresas foram implementando IA nos seus processos, “os tokens tornaram-se efetivamente a nova unidade atómica de gastos”. Porém, “não há uma forma consistente de medir a produção, consumo e o valor dos tokens”.

Assim, a ambição da Tokenomics Foundation passa por estabelecer “parâmetros e as melhores práticas para a economia da infraestrutura de IA num ambiente neutro de fornecedores”. Através deste trabalho, é esperado que seja possível “desenvolver uma linguagem partilhada, enquadramentos e parâmetros” para conseguir alcançar “as melhores práticas e diretrizes”. Em suma, para que as companhias que recorrem à IA possam ter uma “gestão de IA responsável, em escala”.

A fundação considera que é relevante ter “benchmarks independentes” sobre os consumos. Até para que seja possível ter “uma base comum, de confiança” que permita às empresas “tomarem decisões informadas e saber o que é bom para os seus investimentos de IA”. Fonte oficial defende que a Tokenomics Foundation ambiciona criar “transparência” no mercado e um enquadramento que possibilita às companhias “perceberem aquilo que estão a pagar, medir a eficiência e tomar decisões sobre como usam e investem em IA”.

Esta semana, foram apresentados os primeiros 30 membros fundadores, com consultoras como a Accenture, e tecnológicas como a Broadcom, Oracle, North Cloud, SAP, IBM, a Lenovo, entre outras.