Tokenmaxxing é a prática de maximizar o volume de uso de AI em uma organização sem vincular cada uso a um resultado mensurável para o cliente.

Acontece quando a métrica de sucesso de AI deixa de ser "qual funcionalidade ou receita geramos" e passa a ser "quantos tokens consumimos".

O risco é direto: uma empresa pode queimar o orçamento anual inteiro de AI antes do primeiro trimestre terminar, sem conseguir traçar uma linha entre aquele gasto e uma única entrega percebida pelo cliente.

Em 2026, o tokenmaxxing vai quebrar mais empresas do que a ausência de AI.

O que esta edição revela:

1. Por que AI rende em matemática e falha no direito e o que isso significa para a sua operação

2. Por que volume de uso de AI sem medição de retorno é tokenmaxxing, não modernidade

3. Por que esperar o custo da AI cair é entregar sua margem para a esperança de terceiros

4. As três perguntas que toda empresa deve responder antes de implementar qualquer solução de AI

Por muito tempo acreditei numa coisa que hoje me parece quase ingênua. Acreditei que as empresas que adotassem mais AI, mais rápido, em mais lugares, sairiam na frente. Que a corrida era de velocidade e volume. Que quem hesitasse, perdia.

Estava errado.

E na semana de 26 de maio de 2026, o mercado inteiro começou a descobrir a mesma coisa, da forma mais cara possível.

A história que me fez repensar tudo é quase boba de tão simples. Uma das maiores empresas de tecnologia do mundo colocou AI nas mãos dos seus times de engenharia. Todo mundo usando, todos os dias. Quando foram olhar a fatura, tinham torrado o orçamento anual inteiro de AI antes de terminar o primeiro trimestre.

A parte que realmente dói não é o tamanho da conta.

É que ninguém conseguia traçar uma linha clara entre todo aquele consumo e uma única funcionalidade a mais entregue ao cliente.

Pensa nisso por um segundo.

Eles fizeram tudo o que os gurus mandaram. Adotaram cedo. Usaram muito. Confiaram que volume viraria valor. E mesmo assim não conseguiram provar que valeu a pena.

Por que AI funciona em matemática e falha no direito

Todo mundo fala em inteligência artificial. Quase ninguém percebe onde ela de fato funciona.

Em maio de 2026, um laboratório do Google publicou um resultado expressivo:

um agente de AI resolveu nove problemas matemáticos em aberto da lista de Erdős, sendo que dois estavam sem solução há 56 anos.

O custo foi de algumas centenas de dólares por problema. Problemas que resistiram a matemáticos humanos por mais de meio século, derrubados por um agente, por um preço menor que o de uma passagem aérea.

Na mesma semana, a Harvey, especializada em AI jurídica, divulgou os primeiros números do seu benchmark de tarefas legais complexas.

Sob critério rígido, os melhores modelos de fronteira do mundo completaram menos de 10% das tarefas do início ao fim.

O líder, o Claude Opus 4.7, atingiu 7,1% de conclusão. Cada tarefa custou cerca de 50 dólares e levou aproximadamente 22 minutos.

A mesma tecnologia. Genial na matemática. Medíocre no direito.

Por quê?

A matemática tem verificação automática. Existe um sistema que confere, em segundos, se a prova está certa ou errada.

A AI pode tentar mil caminhos e receber um sim ou não imediato. Ela aprende porque consegue medir.

O direito não tem esse mecanismo. Não existe um compilador que diga se uma peça jurídica está correta. A resposta vem confiante, bem escrita e às vezes perigosamente errada.

A AI não é uma mente que melhora qualquer tarefa. Ela é um motor de verificação que brilha onde o acerto pode ser medido e tropeça onde não pode.

É exatamente por isso que temos agentes de código incríveis e AIs medíocres em escrita aberta.

Código roda ou não roda. Texto bom é subjetivo. Um é verificável, o outro não.

O que isso significa na prática:

1. AI gera retorno verificável em tarefas com resultado claro e binário: código, matemática, análise de dados estruturados

2. Em tarefas subjetivas como direito e escrita criativa, AI entrega confiança, não certeza

3. O erro não está na tecnologia. Está em esperar que ela seja igualmente boa em tudo

Como medir ROI de AI na prática:

O problema do tokenmaxxing

Volte comigo para a empresa que queimou o orçamento até março.

O que aconteceu ali tem nome: tokenmaxxing. A crença de que gerar o máximo de uso possível, espremer o modelo o tempo todo, é sinal de produtividade e de modernidade.

Parece progresso. É outra coisa.

Quando você usa AI sem amarrar cada uso a um retorno que o cliente percebe, não está fazendo tokenmaxxing. Está fazendo bankruptmaxxing.

Aqui mora a crença falsa mais cara do momento: para extrair valor da AI, você precisa usar mais AI, no modelo mais potente, no maior volume possível.

Não é culpa sua se acreditou nisso. O mercado inteiro foi desenhado para vender essa ideia. Quando alguém te vende inteligência por token, o incentivo é que você consuma o máximo de tokens.

Simples assim.

A capacidade que separa quem ganha de quem quebra não é consumo. É disciplina de medição.

Você nunca comprou uma máquina, um software ou uma mídia paga sem perguntar qual o retorno. Por que com AI seria diferente?

A pergunta certa nunca foi "estamos usando AI o suficiente?".

A pergunta certa é: onde, exatamente, a AI nos dá um retorno que conseguimos medir?

O que essa pergunta revela:

1. Volume de uso não é prova de valor. É só prova de gasto

2. O incentivo de quem vende inteligência por token é o seu consumo, não o seu resultado

3. A vantagem real vem da disciplina de medir retorno, não da quantidade de AI implementada

Custo estrutural da AI em 2026:

Por que esperar não é estratégia

Tem uma última crença que precisa ruir, e é a mais confortável de todas. A de que é só esperar. Que a tecnologia amadurece, os preços despencam, e aí você usa à vontade.

Em maio de 2026, a Anthropic lançou o Opus 4.8, mais capaz que o anterior em código, raciocínio, análise financeira e uso de computador.

Lançou pelo mesmo preço do modelo anterior. Sem corte.

Uma empresa avaliada em quase um trilhão de dólares, com faturamento anualizado na casa dos 47 bilhões, e ainda assim não conseguiu (ou não quis) baixar o preço.

Isso te diz uma coisa simples: o custo da AI não é um problema temporário que o tempo resolve. É estrutural.

Enquanto isso, a festa continua.

Uma fabricante de memória subiu 20% em um único dia, 200 bilhões de dólares de valorização com base em uma única revisão de analista.

E um dos maiores conglomerados do mundo está tomando empréstimo usando as próprias ações de uma empresa de AI como garantia para comprar mais ações da mesma empresa.

Isso não é estratégia. É euforia tomando crédito da própria esperança. E é justamente essa euforia que sussurra "relaxa, espera, o preço vai cair".

A margem que antes era quase infinita no software virou conta de luz. O custo marginal de cada usuário voltou a existir.

Cada cliente, cada uso, cada token agora pesa.

A frugalidade inteligente não vai vir de fora. Ela tem que vir de dentro da sua operação.

O que o lançamento do Opus 4.8 revela:

1. O custo da AI é estrutural, não passageiro. Um lançamento mais capaz pelo mesmo preço confirma isso

2. A euforia de mercado está no pico justamente quando deveríamos estar mais atentos

3. Esperar o preço cair é entregar sua margem para a esperança de terceiros

As três perguntas que toda empresa deve responder antes de implementar AI

Junte as três peças e olha o que aparece.

A AI rende onde o resultado é verificável. O valor só existe quando você consegue medir o retorno. E o custo veio para ficar.

A conclusão é quase desconfortável de tão óbvia.

A vantagem com AI não vem de usar mais AI. Vem de aplicar AI com cirurgia, exatamente onde ela é verificável e o retorno é mensurável, e manter o humano no comando em todo o resto.

Com essa lógica, parei de perguntar aos clientes "onde podemos colocar AI?" e comecei a fazer três perguntas antes de qualquer linha de código ou qualquer licença assinada:

Pergunta 1

O resultado dessa tarefa pode ser verificado de forma clara e rápida?

Se sim, a AI tem base para melhorar. Se não, a confiança dela vai superar a acurácia. E isso é mais perigoso do que estar errado sem confiança.

Pergunta 2

Você consegue medir o retorno em algo que o seu cliente realmente percebe?

Se sim, você tem um caso de uso com ROI demonstrável. Se não, você está gerando custo, não valor.

Pergunta 3

Se a AI errar com confiança, quem paga essa conta?

Se a resposta for "ninguém sabe" ou "o cliente", pare. Se for "temos controle para detectar e corrigir", avance.

Onde as três respostas são fortes, você escala sem medo. Onde não são, você usa AI como copiloto e mantém a decisão com gente.

E onde nenhuma das três se sustenta, simplesmente não coloca AI ainda, por mais que esteja na moda.

Isso não é cautela. É como você devolve previsibilidade para um investimento que o mercado vem tratando como fé.

O que separa os dois grupos que estão se formando agora

Existem dois grupos se formando agora.

De um lado, os que continuam medindo modernidade por volume de uso, tokenmaxxando rumo à própria fatura, esperando um corte de preço que não vem.

Do outro, os que tratam AI como tratam qualquer investimento sério: com mapa, com método, com número.

O segundo grupo ainda é minoria. Mas é dele que vão sair as empresas que vão atravessar o aperto de custos sem perder margem, e que vão usar AI como vantagem de verdade enquanto o resto descobre a conta no susto.

Você não está a uma ferramenta de distância desse lugar. Você está a um diagnóstico de distância.

Antes de escalar AI, vale mapear onde ela é de fato verificável e mensurável dentro da sua operação.

É exatamente para isso que existe o AI Discovery (Strategic Mapping). E não por acaso toda implementação séria começa por ele, e não por uma licença de software.

A pergunta que fica para a sua semana é honesta.

Você está usando AI onde ela funciona, ou onde ela só parece moderna?

Perguntas frequentes sobre AI e tokenmaxxing

O que é tokenmaxxing?

Tokenmaxxing é a prática de maximizar o volume de uso de AI em uma organização sem vincular cada uso a um resultado mensurável para o cliente. É o inverso da disciplina de medição de ROI: você consome o máximo de tokens possível acreditando que volume é sinal de progresso, quando na verdade pode estar gerando custo sem valor demonstrável.

Por que AI funciona melhor em matemática do que em direito?

Porque matemática permite verificação automática do resultado. Um agente de AI pode tentar mil abordagens e receber um sim ou não imediato. Ele aprende porque consegue medir. O direito não tem esse mecanismo: não existe um sistema que avalie objetivamente se uma peça jurídica está correta. Isso faz com que a AI entregue respostas confiantes em contextos jurídicos, mas sem garantia de acerto, o que é mais perigoso do que estar errado sem confiança.

O custo da AI vai cair nos próximos anos?

O lançamento do Anthropic Opus 4.8, em maio de 2026, com mais capacidade e sem redução de preço em relação ao modelo anterior, indica que o custo da AI é estrutural, não transitório. Uma empresa avaliada em quase um trilhão de dólares, com dezenas de bilhões em faturamento anualizado, não está conseguindo (ou não está querendo) reduzir preços. Esperar o custo cair como estratégia equivale a entregar sua margem à esperança de terceiros.

Quais tarefas empresariais têm AI verificável?

Tarefas com resultado objetivo e mensurável automaticamente: geração e revisão de código, análise de dados estruturados, classificação de documentos com critérios claros, automação de processos com regras definidas.

Tarefas que não têm AI verificável: escrita criativa, julgamento estratégico, negociação, interpretação jurídica complexa, decisões que dependem de contexto relacional.

O que é o AI Discovery (Strategic Mapping) da Comscience?

O AI Discovery (Strategic Mapping) é o diagnóstico estratégico que mapeia onde, na sua operação, a AI é de fato verificável e mensurável. É o ponto de partida para qualquer implementação séria.

Antes de licenças de software, antes de agentes, antes de contratos.

O diagnóstico responde às três perguntas fundamentais: o resultado pode ser verificado, o retorno pode ser medido, e o risco de erro é controlável.

Gabriel Zavelinski CEO, Comscience.