TLDR;

O Uber, entre outras gigantes, está reconsiderando o uso intensivo de IA devido ao consumo excessivo de tokens e ao esgotamento do orçamento. A decisão de frear vem porque o gasto com IA não está se traduzindo em benefícios proporcionais ao cliente nem justificando o investimento. O ponto central é avaliar se os custos operacionais da IA estão sendo compensados por ganhos reais de produtividade e retorno financeiro.

Resumo

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) passou de uma promessa de inovação para um recurso amplamente adotado nas empresas, gerando, nos primeiros meses, entusiasmo, aumento de velocidade na escrita de código e proliferação de pull‑requests e automações. Contudo, à medida que o uso se intensifica, surgem dúvidas sobre a real rentabilidade desse investimento: o custo dos tokens e das APIs está realmente sendo compensado por ganhos de produtividade? Exemplos como o de Peter Steinberg, que gastou mais de US$ 1,3 milhão em 30 dias no Codex Bar, ilustram o potencial de consumo exagerado, enquanto o Uber revelou que, em 2026, seu orçamento de pesquisa e desenvolvimento foi esgotado em apenas quatro meses devido ao uso intensivo de IA, sem conseguir traçar um vínculo claro entre o volume de tokens e o valor entregue ao cliente. A dificuldade de mensurar o retorno impede a justificativa de despesas cada vez maiores, embora previsões da Gartner indiquem que os gastos globais com agentes de IA devem alcançar US$ 207 bilhões em 2026 – um salto de 139 % em relação a 2025. Enquanto gigantes como Microsoft, Starbucks e Duolingo recalculam suas contas, a questão central para as organizações permanece: a IA está pagando seu próprio custo ou ainda é um “token queimado” que precisa provar seu valor antes de se tornar um ativo financeiramente sustentável.