Don Schuerman, CTO e Diretor de Marketing da Pegasystems, alertou no Forbes Technology Council que o fim do faturamento ilimitado por assinatura e a adoção da cobrança por uso de tokens estão expondo empresas a custos incalculáveis e falhas de confiabilidade com agentes autônomos.
- A transição para cobrança baseada no uso revelou o alto custo do uso indiscriminado de agentes autônomos nas empresas.
- Tokens de raciocínio consumidos em verificações internas geram surpresas nas faturas e falta de controle orçamentário.
- A variação nas respostas dos modelos gera riscos graves de conformidade e multas em setores como finanças e saúde.
- A estratégia recomendada envolve o uso de modelos menores para tarefas diárias e a conversão de descobertas de IA em workflows determinísticos.
A armadilha do tokenmaxxing e o custo oculto dos tokens de raciocínio
Durante os primeiros meses da onda de IA gerativa, organizações adotaram o padrão conhecido como tokenmaxxing, confiando em agentes autônomos de grande porte para resolver desde pesquisas complexas até consultas triviais. No entanto, quando os fornecedores migraram do modelo ilimitado para a cobrança baseada no uso real, o custo da inteligência tornou-se uma variável crítica nos balanços financeiros corporativos.
O grande gargalo financeiro reside no processamento invisível ao usuário final. Antes de entregar uma resposta, os modelos exploram caminhos alternativos, acionam subagentes, resgatam contexto e reavaliam premissas. Todo esse esforço consome chamados tokens de raciocínio, multiplicando o valor total de uma única requisição.
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Como os tokens de raciocínio afetam o orçamento operacional das empresas?
Cada vez que um agente é provocado a resolver um problema do zero, ele consome recursos computacionais adicionais para recalcular passos que já poderiam estar padronizados. Quando multiplicado por milhares de chamadas diárias em uma central de atendimento ou setor operacional, esse comportamento destrói a margem do projeto e impede previsibilidade orçamentária.
Inconsistência nos modelos e riscos regulatórios
Além do impacto financeiro, a falta de consistência representa uma ameaça direta à reputação e à conformidade legal das empresas. Submeter a mesma pergunta dez vezes a um agente de IA pode resultar em dez respostas completamente distintas, um comportamento aceitável para sessões de brainstorming, mas inaceitável no suporte ao cliente.
Três princípios para construir previsibilidade na IA corporativa
Para superar a fase de incerteza e obter um retorno claro sobre o investimento, Don Schuerman destaca que as empresas precisam trocar a busca pelo maior modelo disponível por previsibilidade em custos e resultados. O foco da engenharia deve migrar do tamanho do modelo para a arquitetura de controle.
Quais estratégias permitem controlar os custos sem comprometer a inovação em IA?
A resposta envolve direcionar cada demanda para a ferramenta adequada, combinando modelos menores de peso aberto com processos determinísticos predefinidos. Em vez de acionar um modelo avançado para tarefas repetitivas, a arquitetura deve usar inteligência estritamente quando o caminho até a solução for incerto.
Redirecionamento de modelos e a força dos workflows determinísticos
Nem toda tarefa exige capacidades profundas de raciocínio. A aplicação do conceito de model shifting consiste em utilizar modelos menores e mais econômicos para tarefas diárias, reservando os grandes modelos de linguagem para momentos que realmente demandam discernimento avançado.
Citando o recente relatório da Forrester sobre plataformas de IA, Schuerman enfatiza que os fluxos de trabalho, e não os insights isolados, são os verdadeiros geradores de valor na IA agentica. Assim que a IA identifica a melhor rota para uma solução, essa rota deve ser convertida em um fluxo determinístico executado em escala com baixo custo.
A importância do controle e da estrutura de orquestração
A obsessão da indústria por ranquear qual empresa possui o maior modelo esconde o valor real da camada de governança. O diferencial de mercado não está no modelo subjacente, que muda constantemente, mas sim na estrutura (ou harness) que canaliza essa inteligência para resolver problemas específicos do negócio.
Essa camada de governança também é fundamental para estabelecer limites claros de execução e proteger dados sensíveis da organização. Estruturas robustas impedem que o agente desvie da tarefa original ou tome decisões sem autorização prévia.
O impacto das arquiteturas previsíveis no mercado brasileiro
Por que a previsibilidade se tornou a métrica mais crítica para os líderes de tecnologia?
No cenário corporativo brasileiro, no qual a variação cambial e as restrições orçamentárias afetam diretamente as contratações em nuvem, a imprevisibilidade de custos em dólar inviabiliza projetos de inovação. A adoção de orquestração determinística surge como a única alternativa sustentável para garantir o ROI de projetos em produção no país.
| Critério | Modelos de Raciocínio Profundo | Workflows Determinísticos e Modelos Menores |
|---|---|---|
| Custo por execução | Elevado (tarifado por tokens de raciocínio) | Baixo e previsível |
| Variabilidade da resposta | Alta (resposta reconstruída a cada requisição) | Nula ou baixa (comportamento padronizado) |
| Adequação de uso | Problemas inéditos e tarefas criativas | Processos regulados e rotinas operacionais |
| Risco de conformidade | Médio a Alto | Mínimo |
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A transição do entusiasmo desenfreado para a disciplina operacional marca a maturidade da tecnologia no ambiente corporativo. A liderança técnica do futuro pertencerá às organizações que souberem equilibrar o momento exato de aplicar raciocínio computacional profundo com a eficiência de processos automatizados previsíveis.
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Fonte: Forbes Technology Council
