O clima de empolgação desenfreada com a inteligência artificial finalmente encontrou a dura realidade dos orçamentos corporativos. Durante um painel no HumanX Amsterdam 2026, Arvind Jain, fundador e CEO da Glean, conversou sobre os modelos de ponta e o uso prático nas empresas, já que modelos inteligentes sozinhos não fazem milagre se não entenderem a cultura e o contexto das companhias.

Jain usou uma metáfora para explicar por que tantas empresas ainda sofrem para extrair valor real da tecnologia. “Um modelo inteligente, não importa o quão inteligente seja, é como um funcionário inteligente no seu primeiro dia de trabalho”. Ou seja, sem o conhecimento tácito (aquile que não está escrito formalmente, mas vive nas conversas do Slack, Teams e e-mails), o modelo continua sendo apenas um novato promissor.

O colapso do token maxing

Se no ano passado a regra de ouro das diretorias era gastar o máximo possível para provar inovação, o cenário mudou radicalmente. O chamado “token maxing” virou dor de cabeça financeira, com empresas estourando o orçamento anual em questão de semanas.

Segundo o CEO da Glean, essa mentalidade de gasto sem freio perdeu o sentido quando o retorno sobre o investimento não veio na mesma proporção. As companhias agora buscam eficiência, trocando modelos proprietários caríssimos por soluções open source mais enxutas para tarefas rotineiras.

Cortando o “lixo gerado por IA”

Para provar que o problema afetava a todos, Jain compartilhou a própria experiência da Glean. A empresa chegou a gastar o equivalente a um terço da sua folha de pagamento apenas em tokens. O motivo? Funcionários disputando quem gastava mais em experimentos sem foco claro, o que muitas vezes resultava em volumes gigantescos de análises desnecessárias.

O excesso de automação sem contexto acabou gerando o que ele chamou de poluição corporativa. “No fundo, dá para defender que isso está, na realidade, gerando um valor de negócio negativo”, apontou. Esse “lixo da IA” sobrecarrega equipes, que perdem tempo revisando relatórios automáticos sem utilidade real. A saída da Glean foi estipular teto de gastos por usuário e dar visibilidade sobre o custo de cada requisição.

Velocidade é o único diferencial

Questionado sobre a concorrência direta com gigantes como OpenAI e Anthropic, que tentam absorver funções de busca corporativa, Jain defendeu uma postura pragmática sobre vantagens competitivas no mercado de tecnologia atual.

Para o executivo, tentar proteger uma tecnologia desenvolvida no passado pode ser uma armadilha, já que o ecossistema evolui rápido demais. “Eu acho que o conceito de vantagem competitiva não existe mais“, disse Jain. Na visão dele, a verdadeira vantagem é a velocidade de adaptação e a capacidade de conectar o contexto do negócio aos modelos, sejam eles abertos ou fechados.