Tenho visto uma nova métrica corporativa se disseminando no universo da IA generativa: quantos tokens você consome.

E isso deveria nos preocupar. Empresas estão criando rankings internos para medir quem mais usa ferramentas de IA. Os maiores usuários viram exemplos. Recebem reconhecimento. Sobem nos placares. Em alguns casos, gastar bilhões de tokens por mês virou símbolo de excelência.

O problema é que estamos confundindo atividade com resultado. Isso me lembra a famosa Lei de Goodhart: quando uma métrica vira objetivo, ela deixa de ser uma boa métrica.

Se a liderança comunica que usar IA é importante e passa a medir apenas volume de uso, as pessoas inevitavelmente começam a otimizar para essa variável. Mais prompts. Mais agentes. Mais contexto. Mais chamadas. Mais consumo. Mas não necessariamente mais valor.

O fenômeno já ganhou até nome: tokenmaxxing.

A obsessão por maximizar consumo de tokens como se isso fosse sinônimo de produtividade, inovação ou transformação digital.

Não me entendam mal. Existem casos legítimos que exigem grandes volumes de processamento. O problema não é consumir tokens. O problema é transformar consumo em indicador de sucesso.

Na prática, o risco é criar uma nova corrida armamentista dentro das empresas. Engenheiros passam a executar múltiplos agentes em paralelo. Fluxos são desenhados para consumir mais capacidade computacional. Ferramentas são utilizadas porque geram números impressionantes nos dashboards, não porque resolvem problemas reais.

E o resultado pode ser perverso.

Primeiro, os custos explodem. Algumas empresas já começam a descobrir que operar IA em escala pode ser significativamente mais caro do que parecia durante o auge do hype.

Segundo, a complexidade aumenta. Mais agentes significam mais supervisão, mais validação, mais governança e mais trabalho humano para garantir que tudo funcione corretamente.

Terceiro, cria-se uma cultura organizacional distorcida. Profissionais passam a acreditar que o importante é demonstrar uso de IA, e não gerar impacto com IA.

Infelizmente, estamos repetindo um erro conhecido da era das redes sociais.

Durante anos, plataformas otimizaram métricas de engajamento porque eram fáceis de medir: cliques, curtidas, compartilhamentos e tempo de tela. Depois descobriram que maximizar essas métricas nem sempre significava criar valor para usuários ou para o negócio.

Agora fazemos algo semelhante com IA.Medimos tokens porque tokens são fáceis de contar. Mas ninguém compra tokens. Nenhum cliente assina um contrato porque uma equipe consumiu mais contexto ou executou mais prompts.

O que importa continua sendo o mesmo de sempre: melhores produtos, mais receita, menos custos, ciclos mais rápidos e clientes mais satisfeitos. Tokens são apenas um insumo. Transformá-los em KPI é como medir o sucesso de uma fábrica pela quantidade de eletricidade consumida.

A maturidade em IA não é definida por quem gasta mais computação. É definida por quem conseguir gerar mais valor com menos computação. Porque existe uma enorme diferença entre usar IA e usar IA bem.