Usar mais IA não significa trabalhar melhor, diz Amazon

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Usar mais IA não significa trabalhar melhor, diz Amazon

📸 Créditos da imagem: Amazon diz que resultados importam mais que o volume de uso de ferramentas de IA (ilustração: Vitor Pádua/Tecnoblog)

Critica à Medição por Tokens

A Amazon revisou suas diretrizes internas sobre o uso de inteligência artificial no trabalho de engenheiros. A companhia alerta que transformar tokens consumidos ou quantidade de código em metas pode inflar custos e incentivar comportamentos indesejados. Engenheiros continuam incentivados a usar IA, mas devem avaliar quando a tecnologia realmente ajuda. A mudança de foco visa medir impacto nos clientes, no negócio e nas equipes, em vez de apenas quantidade de código gerado.

Tokenmaxxing e Custos

O termo “tokenmaxxing” descreve o consumo exagerado de tokens para elevar indicadores internos. Tokens são unidades que os modelos de IA utilizam para processar e gerar informações, e seu uso influencia diretamente o custo operacional. A Amazon destaca que metas baseadas em consumo de tokens podem aumentar despesas sem melhorar resultados. Funcionários já executaram agentes de IA em tarefas desnecessárias apenas para subir em rankings internos descontinuados em maio.

Critérios de Avaliação

Para o vice‑presidente Terk Terkowitz, o melhor critério são os resultados de longo prazo. Isso inclui impacto para clientes, para o negócio e para as próprias equipes. Indicadores de consumo de tokens e adoção de ferramentas ainda são úteis para identificar padrões, mas não devem ser usados como metas de desempenho. Descobrir onde a IA não ajuda também fornece informações valiosas.

  • Impacto nos clientes.
  • Impacto no negócio.
  • Impacto nas equipes.

Continuação da Adoção de IA

A Amazon continua orientando engenheiros a aprender e incorporar IA no dia a dia. A tecnologia permanece no centro do desenvolvimento de software, combinada com conhecimento técnico e a capacidade de avaliar quando uma solução faz sentido. A discussão vai além da empresa: apenas 3% das organizações superaram metas de economia com ganhos de produtividade por IA, apesar de muitos planejarem ampliar investimentos.

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