A inteligência artificial já deixou de ser uma promessa distante. Em 2026, ela está presente nas conversas de conselho, nos roadmaps de produto, nas estratégias de marketing, nos times de dados e nas rotinas de profissionais que precisam produzir mais e decidir melhor em um mercado que não para de mudar.
Mas o cenário atual exige uma leitura mais madura.
O que os dados dizem sobre a adoção de IA nas empresas
Nos últimos anos, muitas empresas correram para adotar inteligência artificial. Agora, o desafio não está mais em acessar ferramentas. Está em saber se o uso da IA está gerando valor real, reduzindo desperdícios e aumentando a capacidade estratégica dos times.
O Stanford AI Index 2026 mostra que a adoção organizacional de IA chegou a 88% das organizações pesquisadas em 2025. O mesmo relatório aponta que a IA generativa já é usada em pelo menos uma função de negócio por 70% das organizações, enquanto o uso de agentes de IA ainda está em estágio inicial na maioria das áreas.
A McKinsey chegou ao mesmo número em seu State of AI 2025. Segundo a pesquisa, 88% dos respondentes afirmam que suas organizações usam IA regularmente em pelo menos uma função de negócio, ante 78% no ano anterior. Ainda assim, o próprio estudo reconhece que muitas empresas não conseguiram escalar essas tecnologias de forma consistente.
A IA já entrou nas empresas. A maturidade no uso é que não acompanhou a velocidade da adoção.
O mercado saiu da fase de curiosidade e entrou na fase de cobrança por resultado.
Quanto sua empresa está desperdiçando com IA sem perceber
Em 2026, uma das discussões mais relevantes não é sobre quanto as empresas estão investindo em inteligência artificial. É sobre quanto estão desperdiçando com usos pouco estruturados, automações mal desenhadas, prompts ineficientes, agentes sem governança e projetos sem métrica clara de retorno.
Cada prompt, cada resposta, cada refinamento e cada agente consome tokens. Em pequena escala, isso parece irrelevante. Em escala corporativa, vira uma linha significativa de custo operacional.
O que é tokenmaxxing e por que virou um problema
O termo tokenmaxxing descreve o uso excessivo de tokens na tentativa de acelerar produtividade. A discussão ganhou força porque mais consumo não significa necessariamente mais resultado. Empresas começam a perceber que incentivar o uso de IA sem método cria uma falsa sensação de avanço, enquanto os custos sobem e o ganho real continua difícil de provar.
Estudos acadêmicos publicados em 2026 deixam isso ainda mais claro. Uma pesquisa sobre consumo de tokens em tarefas agentivas de código mostrou que agentes de IA podem consumir até 1.000 vezes mais tokens do que interações simples de chat. A mesma tarefa pode variar até 30 vezes em consumo de tokens sem que isso gere ganho proporcional de acurácia.
Um segundo estudo, voltado a sistemas multiagentes, identificou que o maior consumo de tokens não está na geração inicial. Está nas etapas de revisão, refinamento e verificação. O custo da IA aparece nas camadas invisíveis do processo, não nas que são fáceis de monitorar.
AI washing: o mercado está perdendo a paciência com promessas sem entrega
Em maio de 2026, Marcos de Vasconcellos, fundador do Monitor do Mercado, escreveu na Folha de S.Paulo sobre o avanço das “mentiras da IA” no mercado. O artigo citou 17 ações coletivas nos Estados Unidos contra empresas acusadas de promessas exageradas ou enganosas sobre investimentos em inteligência artificial.
O fenômeno tem nome: AI washing. Acontece quando empresas inflam ou distorcem o uso da tecnologia para parecerem mais inovadoras, eficientes ou preparadas do que realmente são.
O alerta importa porque mostra uma mudança de postura. A fase do encantamento está cedendo lugar à fase da comprovação. Empresas terão que demonstrar impacto. Lideranças terão que explicar onde a IA gera eficiência. Times terão que aprender a separar uso produtivo de uso performático. E marcas que apostaram em IA como narrativa, sem entrega real, vão enfrentar questionamentos crescentes.
A pergunta que mais importa agora
Não basta perguntar se o time está usando IA.
A pergunta que realmente interessa é outra: o time sabe usar IA com critério, método, governança e foco em resultado?
Especialistas e profissionais que aplicam inteligência artificial no dia a dia têm reforçado um ponto em comum: o diferencial não está em conhecer a próxima ferramenta. Está em desenvolver repertório para resolver problemas com mais eficiência, avaliar a qualidade das respostas, estruturar bons fluxos e conectar IA a objetivos concretos de negócio.
Por que times de CRO, growth e produto precisam tratar IA como competência estratégica
Para quem trabalha com experimentação, otimização, dados, produto, growth e marketing, a inteligência artificial não pode ser tratada apenas como ferramenta de produtividade individual. Precisa ser entendida como uma competência estratégica coletiva.
Na prática, isso significa formar pessoas que consigam:
- Entender onde a IA realmente pode gerar valor e onde não faz sentido aplicá-la
- Identificar quais tarefas devem ou não ser automatizadas
- Avaliar risco, qualidade e confiabilidade das respostas geradas
- Medir impacto em produtividade, receita, conversão ou eficiência operacional
- Evitar desperdício de tokens, tempo e orçamento
- Trabalhar com IA sem abrir mão do pensamento crítico
Em 2026, o diferencial competitivo não será simplesmente usar IA. Será ter times preparados para transformar inteligência artificial em decisão melhor, operação mais eficiente, experiência mais relevante e crescimento sustentável.
Para participar, acesse o link do evento.
Informações e inscrição:
https://luma.com/v2m5cbv8
FAQ sobre inteligência artificial em empresas em 2026
O que é tokenmaxxing? É o uso excessivo de tokens em interações com IA na tentativa de aumentar produtividade. O problema é que mais tokens não garantem mais resultado e podem gerar custos operacionais expressivos sem retorno proporcional.
O que é AI washing? É quando empresas exageram ou distorcem o uso de inteligência artificial em seus processos para parecerem mais inovadoras do que realmente são. Em 2026, o fenômeno já resultou em 17 ações coletivas nos Estados Unidos.
Quantas empresas já usam IA regularmente? Segundo o Stanford AI Index 2026 e a McKinsey, 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função de negócio.
Por que adotar IA não é suficiente? Porque adotar ferramentas sem método, governança e métricas claras gera desperdício e uma falsa sensação de progresso. A maturidade no uso é o que separa empresas que geram resultado das que apenas consomem tecnologia.
Como medir o retorno real da IA? Conectando cada iniciativa de IA a indicadores de negócio concretos: produtividade por pessoa, custo por tarefa automatizada, taxa de conversão, tempo de ciclo ou receita incremental. Sem métrica, não há como distinguir uso produtivo de uso performático.
Referências
Stanford AI Index 2026, seção Economy: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/economy
McKinsey, The State of AI, Global Survey 2025: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
Folha de S.Paulo, coluna de Marcos de Vasconcellos, Mentiras da IA começam a aparecer no mercado: https://www1.folha.uol.com.br/colunas/marcos-de-vasconcellos/2026/05/mentiras-da-ia-comecam-a-aparecer-no-mercado.shtml
Estudo sobre consumo de tokens em tarefas agentivas de código: https://arxiv.org/abs/2604.22750
Estudo sobre tokenomics em engenharia de software agentiva: https://arxiv.org/abs/2601.14470
Business Insider, debate sobre tokenmaxxing: https://www.businessinsider.com/tokenmaxxing-debate-uber-exec-viral-ai-costs-2026-5
