O que significa “tokenmaxxing”? A mais nova obsessão do Tech Bro
Nos últimos tempos, muitas empresas tecnológicas estão a pressionar cada vez mais os seus colaboradores a adotarem ferramentas de inteligência artificial no seu trabalho diário. Organizações como a Visa e o JPMorgan, entre muitas outras, juntamente com as próprias empresas do setor de IA (incluindo a Anthropic), introduziram uma série de incentivos para incentivar a adoção dessas ferramentas dentro das suas equipas.
Por trás destas iniciativas está a ideia de que quanto mais os colaboradores utilizarem sistemas de inteligência artificial, maior será a sua produtividade. Trata-se do chamado “tokenmaxxing” — um termo construído sobre o sufixo “-maxxing”, amplamente utilizado na linguagem das redes sociais para indicar a otimização extrema de um determinado comportamento. Neste contexto, “tokens” são as unidades de texto processadas por modelos de IA — palavras, fragmentos de frases ou pedaços de código; a expressão descreve, portanto, a tendência de delegar um número cada vez maior de tarefas a ferramentas generativas, maximizando a sua utilização no trabalho diário.
Em que consiste o “tokenmaxxing”
Uma das razões por trás da disseminação do “tokenmaxxing” é a crescente importância dos agentes de IA. Ao contrário dos chatbots tradicionais, que respondem a pedidos específicos dos utilizadores, estes sistemas podem realizar tarefas complexas por longos períodos — incluindo o desenvolvimento de uma aplicação, o design de um website, a análise de grandes quantidades de dados ou a coordenação de tarefas articuladas — tudo sem intervenção humana. Na prática, o utilizador atribui uma tarefa e deixa o agente trabalhar durante várias horas consecutivas.
Esta abordagem, no entanto, muda radicalmente a escala dos recursos computacionais necessários. As interações clássicas com um chatbot — como pedir-lhe para rever um documento ou resumir um e-mail — consomem um volume relativamente modesto de tokens. Os agentes, por outro lado, produzem e processam enormes quantidades de informação, instruções e código durante cada fase operacional. Segundo algumas estimativas, um único agente continuamente envolvido num projeto pode “queimar” centenas de milhões de tokens ao longo de uma única semana.
Em algumas empresas tecnológicas, o impulso para usar cada vez mais essas ferramentas tem até alimentado a concorrência interna entre os colaboradores, contribuindo para uma rápida subida dos custos de infraestrutura associados à IA. O site The Information relatou o caso de um programador Meta que alegadamente usou cerca de 280 mil milhões de tokens num único mês — um volume que, segundo várias estimativas, pode ter custado à empresa quase um milhão e meio de dólares.
Porque é que o consumo elevado de tokens não pode ser sustentável
@professorcasey Tokenmaxxing leaderboards and keystroke logging to train AI are the lay-up for Meta using a fake productivity metric to justify 8,000 lay-offs. Anyway welcome to the future of work.
original sound - Professor Casey Fiesler
Para muitas empresas, pelo menos nesta fase, o custo do uso intensivo de ferramentas de IA é considerado um investimento estratégico. O objetivo é acelerar a adoção interna destas ferramentas e impulsionar os colaboradores a integrá-los em todas as fases do seu trabalho. No entanto, o elevado consumo de tokens acarreta um impacto ambiental significativo: os sistemas de IA requerem enormes quantidades de eletricidade para processar grandes quantidades de informação, bem como grandes volumes de água necessários para arrefecer os centros de dados.
Apesar disso, em alguns casos o número de tokens consumidos pelas equipas é mesmo exibido publicamente nas redes sociais como um emblema de inovação. Startups e grandes grupos financeiros compartilham placares de liderança, estatísticas internas e registros de uso para demonstrar o quão fortemente seus funcionários dependem da automação. Mais do que uma simples métrica operacional, o consumo de token está a tornar-se um sinal de identidade: uma forma de se apresentar como uma empresa com visão de futuro, capaz de adotar rapidamente novas tecnologias e transformá-las numa vantagem competitiva.
No entanto, nem todos na indústria estão convencidos de que esta corrida de IA é sustentável a longo prazo. Dentro das próprias empresas que oferecem acesso quase ilimitado a modelos de inteligência artificial, começam a surgir dúvidas — particularmente no que diz respeito à real utilidade de investimentos que podem chegar a milhares de dólares por dia para um único funcionário. O ponto crítico diz respeito sobretudo à relação entre custos e benefícios: aumentar o número de tokens consumidos não significa automaticamente trabalhar melhor, nem garante que os investimentos se traduzirão verdadeiramente em maior produtividade ou resultados económicos tangíveis.
