
A Amazon está revendo como avalia o uso de inteligência artificial por seus engenheiros de software. Em uma nova orientação interna, a empresa afirma que quantidade de tokens consumidos, adoção de ferramentas e volume de alterações em código são métricas “profundamente falhas” quando usadas como metas.
A companhia não está abandonando a IA. A mudança é de foco: em vez de premiar quem usa mais ferramentas ou gera mais código, a Amazon quer avaliar o impacto do trabalho sobre clientes, negócios e equipes.
Um dos problemas é o chamado “tokenmaxxing”, expressão usada para descrever o consumo exagerado de tokens para elevar indicadores internos. Tokens são as unidades usadas pelos modelos para processar e gerar informações e também influenciam o custo de operação dessas ferramentas.
Segundo a Fortune, a Amazon alerta que transformar esse consumo em objetivo pode aumentar despesas sem necessariamente melhorar os resultados. O problema não é apenas teórico. Funcionários da companhia chegaram a executar agentes de IA em tarefas desnecessárias só para elevar seus números em um ranking interno descontinuado em maio.

Para o vice-presidente da Amazon, Terk Terkowitz, o melhor critério são os resultados obtidos no longo prazo. Isso inclui impacto para clientes, para o negócio e para as próprias equipes. Indicadores como consumo de tokens e adoção de ferramentas não serão descartados. A empresa afirma que eles ainda podem ajudar a identificar padrões, mas não devem funcionar só como metas de desempenho.
A orientação também vale no sentido contrário. Para Terkowitz, descobrir onde a IA não ajuda também é uma informação útil.
A companhia continua orientando engenheiros a aprender e incorporar IA ao trabalho diário e acredita que a tecnologia ficará no centro do desenvolvimento de software, combinada com conhecimento, experiência técnica e capacidade de avaliar quando determinada solução realmente faz sentido.
A discussão vai além da empresa. Um levantamento recente mostrou que apenas 3% das organizações superaram suas metas de economia com ganhos de produtividade por IA, mesmo com a maioria planejando ampliar os investimentos na tecnologia.
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