A expansão da inteligência artificial nas grandes empresas vem trazendo ganhos de produtividade, mas também novos desafios relacionados ao controle de custos. O tema foi abordado em reportagem do InvestNews, que revelou como a Amazon precisou rever suas políticas internas após registrar despesas milionárias provocadas por falhas em projetos desenvolvidos com modelos de IA.
Segundo documentos internos obtidos pelo Financial Times, alguns projetos consumiram recursos muito acima do previsto devido à forma como modelos de linguagem processam informações e cobram pelo uso de tokens. Em um dos casos, uma iniciativa que utilizava o modelo Claude Sonnet, da Anthropic, para relacionar dados de autores a anúncios da plataforma de comércio eletrônico da empresa nunca chegou a ser lançada, mas acumulou uma despesa de US$ 1,8 milhão, valor 860% superior ao orçamento inicialmente previsto.
Os problemas não se limitaram a um único projeto. A companhia também registrou US$ 541 mil em custos inesperados durante o desenvolvimento de ferramentas voltadas à auditoria financeira e outros US$ 134 mil em um sistema baseado em IA destinado a otimizar a velocidade das entregas da operação logística.
Segundo engenheiros da empresa, tarefas que normalmente gerariam custos pouco significativos em sistemas tradicionais podem se tornar extremamente caras quando executadas por modelos de inteligência artificial, já que cada processamento consome tokens, independentemente de produzir ou não um resultado útil.
“É difícil calcular quanto custa qualquer coisa relacionada à IA.”
Diante dos episódios, a Amazon passou a adotar mecanismos automatizados para monitorar e limitar gastos antes que eles comprometam os orçamentos das equipes.
A companhia já havia revisado anteriormente outro projeto interno ao encerrar o KiroRank, sistema que classificava funcionários de acordo com o uso da plataforma de desenvolvimento Kiro. A iniciativa acabou incentivando um comportamento conhecido como tokenmaxxing, prática em que usuários aumentam artificialmente o consumo de tokens para melhorar sua posição em rankings internos, sem ganhos efetivos de produtividade.
Os desafios envolvendo inteligência artificial também alcançaram a infraestrutura da empresa. Falhas em agentes de programação baseados em IA contribuíram para episódios de instabilidade na Amazon Web Services (AWS), levando a companhia a restringir permissões desses sistemas, contrariando os planos iniciais de ampliar sua autonomia.
Em nota, a empresa afirmou que continua aperfeiçoando a utilização da tecnologia.
“Como acontece com qualquer nova tecnologia, estamos experimentando, aprendendo e aprimorando a forma como a utilizamos.”
A Amazon também ressaltou que os casos ocorreram em um número limitado de equipes dentro de uma estrutura com aproximadamente 300 mil funcionários corporativos e receita trimestral próxima de US$ 180 bilhões.
O movimento acompanha uma tendência observada em outras empresas de tecnologia. Companhias como Uber e Qualcomm passaram a monitorar de forma mais rigorosa o consumo de tokens por parte de seus funcionários. No caso da Uber, a empresa chegou a estabelecer limites mensais de utilização de ferramentas como o Claude Code após registrar gastos superiores ao orçamento anual previsto para inteligência artificial em poucos meses.
