Arrependidos do ‘token maxxing’: a conta chegou para os maníacos da IA
Usar ferramentas de inteligência artificial como se não houvesse amanhã e medir a produtividade dos trabalhadores com elas por meio do gasto com tokens virou uma tendência tão forte que ganhou o apelido de “token maxxing”. Só que a onda começou a perder força quando os boletos chegaram como sempre, mas salgados como nunca, conta Diogo Cortiz e Helton Simões Gomes no novo episódio de Deu Tilt, o podcast do UOL para os humanos por trás das máquinas.
“Token maxing foi basicamente uma loucura que aconteceu no mundo da tecnologia em que a galera foi usando inteligência artificial e ‘ah, vamos ganhar produtividade e medir a partir do consumo de tokens’. Isso não fazia o menor sentido. A conta chegou e agora as empresas estão muito mais cautelosas, não desconfiando da capacidade da IA. Todo mundo já entendeu que a IA é muito boa para fazer diferentes tarefas, inclusive para programação, mas ela tem um custo e esse custo muitas vezes é maior do que fazer uma tarefa sem inteligência artificial”,Diogo Cortiz.
Ainda que tenha durado poucos meses, a onda ganhou cara de mantra corporativo: quem não usasse IA ficaria para trás. Só que, na prática, o consumo de tokens não significou mais produtividade.
A conta estourou, diz Diogo, quando equipes passaram a usar modelos mais caros para tarefas simples, como pedir à IA para mudar um botão de um lado para o outro, algo que poderia ser feito com uma linha de código.
“Hoje, a galera está segurando um pouco a mão nesse consumo desenfreado de tokens. Você tem uma tarefa complexa e ela, de fato, depende da inteligência artificial? Sim. Então, você usa a inteligência artificial”, Diogo Cortiz.
Antes do custo do token maxxing chegar, o incentivo ao gasto com IA virou política em algumas empresas, com bônus financeiro e sinalizações internas de status aos maiores gastadores de token. Claro que esse tipo de estímulo ajudou a empurrar o uso para além do necessário.
Para os dois, a virada agora passa por governança: ferramentas e plataformas que controlam quanto cada pessoa pode gastar e que escolhem o modelo mais adequado para cada pedido, evitando destinar tarefas simples a sistemas mais caros.
“As empresas agora estão olhando isso como uma forma de trazer mais governança e, claro, mais eficiência no processo de uso da inteligência artificial. Você vai criando essa camada em que o usuário nem tem mais acesso final àquele modelo. Agora você tem acesso a essa plataforma que faz toda essa orquestração para trazer mais controle”, Diogo Cortiz.
Fonte: TILT/UOL