Usar mais inteligência artificial não garante trabalho melhor, alerta Amazon

A Amazon decidiu mudar as regras internas sobre como mede a produtividade dos seus engenheiros de software. A empresa concluiu que cobrar o uso intenso de inteligência artificial não significa ter entregas melhores. Pelo contrário: focar apenas em números brutos fez os custos operacionais subirem sem trazer ganhos reais para os projetos.

A companhia classificou metas baseadas no consumo de recursos de computação ou na quantidade de código gerado como profundamente falhas. A mensagem para os funcionários agora é clara e direta. O que realmente importa não é o volume de tecnologia acionada, mas o impacto prático do trabalho no atendimento aos clientes e nos negócios.

Imagine o dono de uma marcenaria que decide avaliar seus funcionários pela quantidade de parafusos que eles gastam no mês. Em pouco tempo, os marceneiros vão colocar parafusos onde bastava um pingo de cola, apenas para parecerem mais dedicados. Na Amazon, aconteceu exatamente isso com o uso de sistemas avançados de programação.

O problema do consumo exagerado

Esse comportamento gerou um fenômeno interno apelidado de consumo exagerado de fichas de processamento (tokenmaxxing). Fichas de processamento (tokens) são pedaços de palavras ou caracteres que os modelos computacionais utilizam para entender e criar respostas. Cada uma dessas unidades custa dinheiro para a infraestrutura da empresa toda vez que é processada.

Para subir em uma tabela de classificação interna de uso de tecnologia, alguns profissionais começaram a rodar programas autônomos (agentes de IA) em tarefas totalmente desnecessárias. Esse ranking acabou sendo cancelado pela direção em maio deste ano após a distorção virar um problema evidente. O gasto de energia e dinheiro disparou sem criar nada que realmente ajudasse o consumidor final.

Em vez de melhorar os serviços, a prática servia apenas para bater uma meta artificial de uso. Quando uma ferramenta vira um fim em si mesma, a equipe perde o foco na solução do problema real. O erro, portanto, não estava no sistema inteligente, mas na forma como a liderança escolheu premiar a equipe.

Foco no resultado e não na ferramenta

O vice-presidente da Amazon, Terk Terkowitz, destacou que o critério correto de avaliação deve ser o resultado conquistado a longo prazo. Esse impacto precisa beneficiar clientes, fortalecer a empresa e ajudar os próprios times de trabalho. Para o executivo, entender onde a automação não funciona é uma lição tão valiosa quanto descobrir onde ela é eficiente.

A companhia garante que não está dando passos para trás em relação à tecnologia. A recomendação continua sendo aprender e aplicar ferramentas inteligentes no dia a dia da programação. A diferença crucial é que a máquina deve andar de mãos dadas com a experiência técnica e o julgamento crítico dos profissionais humanos.

Os dados de consumo e adoção não serão completamente jogados fora. Eles continuarão servindo como bússola interna para a diretoria identificar tendências e gargalos no fluxo de trabalho. A virada de chave é que esses números nunca mais serão cobrados como exigência individual de desempenho.

Um desafio de todo o mercado

A discussão levantada dentro da gigante do comércio eletrônico reflete uma realidade comum em empresas de vários setores. Um levantamento recente apontou que apenas 3% das organizações conseguiram superar suas metas de economia com ganhos de produtividade gerados por inteligência artificial. O número mostra que gastar muito com inovação não traz retorno financeiro imediato por mágica.

Mesmo diante desse cenário de retorno baixo, a grande maioria dos gestores ainda planeja aumentar os investimentos em novidades tecnológicas nos próximos anos. A experiência da Amazon serve como um freio de arrumação para evitar desperdício de capital em soluções da moda. Usar uma ferramenta moderna sem estratégia clara costuma apenas encarecer a rotina sem resolver os velhos gargalos de um negócio.