Tem um termo circulando que vale a pena ficar de olho: tokenmaxxing.
Engenheiros competindo para queimar tokens de IA sob métricas de uso impostas pelo empregador. O que o conceito revela não é só um comportamento no mínimo estranho. É algo estrutural sobre como as empresas estão medindo a adoção de IA.
Funciona assim. A empresa oferece um orçamento generoso de tokens como benefício de recrutamento. Depois, transforma o volume de consumo em indicador de produtividade.
O dev aprende rápido: se a régua é token queimado, ele vai queimar o máximo de tokens que puder. O resultado entregue fica em segundo plano.
Isso é a Lei de Goodhart na prática.
“Quando uma métrica vira meta, ela deixa de medir o que deveria medir.”
Recompensar engenheiro por volume de token gera volume de token. Gerar valor entregue é outra conversa.
O quadro macro é o que torna o assunto relevante de verdade. Mais de 1 trilhão de dólares em infraestrutura de IA está sendo precificado em cima de sinais de demanda que são, em parte, artificiais. Isso já tem sido chamado de “o ponto cego de 1 trilhão de dólares”.
E o problema está nos dois lados. A Shadow AI Economy (engenheiro usando IA no dia a dia sem que isso apareça em relatório nenhum) esconde demanda legítima. Enquanto isso, tokenmaxxing infla os números com consumo que só existe porque virou meta.
O mercado está lendo uma demanda superestimada de um lado e subestimada do outro.
A divisão entre os provedores de IA mostra que isso está longe de ser resolvido.
- A OpenAI está gastando centenas de bilhões apostando que a demanda é real.
- A Anthropic limitou o consumo dos usuários, e cortou ferramentas de terceiros que queimavam tokens sem entregar resultado proporcional.
Dois líderes da indústria. Duas leituras diferentes do mesmo sinal.
Se você lidera times de engenharia, não meça consumo de token. Meça o que seu time entrega. A métrica distorce o comportamento. E o comportamento distorce o mercado.
O que você está vendo na sua organização? A adoção de IA está sendo medida por resultado ou por volume?
