Na terça-feira, 27 de outubro, a Amazon publicou um memorando dirigido aos seus engenheiros de software em que chama de profundamente falhas as métricas que a própria empresa usa pra acompanhar a adoção de IA: consumo de tokens, taxa de uso das ferramentas e volume de alterações e revisões de código. O texto é assinado por Terk Terkowitz, vice-presidente e engenheiro distinto da divisão Worldwide Amazon Stores, e circulou entre as equipes em setembro antes de ir pro site corporativo. Mesmo assim, a empresa avisa que vai continuar olhando esses números, com cuidado, e que equipe que não adota IA está ficando pra trás.
O ranking que saiu pela culatra
Pra entender o memo, vale explicar o que é token: é o pedaço de texto que o modelo de IA processa, e é por ele que a empresa paga. Em maio, a Amazon encerrou um painel interno chamado KiroRank, criado por funcionários, que ranqueava quem mais consumia tokens no Kiro, a ferramenta de programação com IA da casa. O Financial Times revelou que havia gente rodando agentes de IA em tarefas sem importância só pra subir na lista, e a prática ganhou nome: tokenmaxxing. Um porta-voz disse na época que o ranking nunca teve a intenção de promover uso pelo uso, e à CNBC afirmou agora que a empresa não impôs limite de tokens a ninguém.
O memo é a resposta formal a esse episódio. Terkowitz escreve que resultado de longo prazo demora e é difícil de isolar, então as equipes passaram a usar métricas de entrada, como tokens, e de vazão, como alterações e revisões de código. Ele admite que esses números estão desconectados do que importa, mas sustenta que eles se correlacionam bem com os resultados relevantes e que isso deve continuar por algum tempo. O problema aparece quando a métrica vira meta em vez de medida: aí ela eleva custo e complexidade. Ele amarra isso aos princípios de liderança da empresa. Inflar token contraria a frugalidade, e medir linha de código contraria o princípio de inventar e simplificar.
O que o memo pede aos gestores, e o que o mercado mostra
A orientação prática é olhar as duas pontas. Nas equipes do percentil 10 de adoção, as que menos usam IA, o gestor deve entender o motivo. Nas do percentil 90, as que a Amazon chama de frontier teams, deve checar se a entrega cresceu na mesma proporção do consumo. A frase mais citada do texto diz que, quando o trabalho não se beneficia da IA atual, isso conta como descoberta, e a empresa quer que o engenheiro documente o motivo, compartilhe com os pares e leve ao gestor. O memo fala numa era do Renaissance Developer, termo que o CTO Werner Vogels já tinha usado no re:Invent de 2025, pra quem combina IA com julgamento e conhecimento do próprio negócio. Também mantém a frase dura: equipes e pessoas que não adotam IA nem aumentam a produção estão ficando pra trás.
O contexto de mercado ajuda a entender a pressa em corrigir a régua. A Gartner afirma que só 3% das organizações atingiram as metas de produtividade e economia que esperavam da IA. A Fortune lembra que a Meta teve um painel parecido, o Claudeonomics, que ranqueava cerca de 85 mil funcionários por consumo de tokens e registrou mais de 60 trilhões de tokens em 30 dias antes de ser retirado. O CEO da Shopify, Tobi Lütke, chamou de slop grenades os e-mails e códigos gerados por IA que dão mais trabalho pra revisar do que pra produzir. Marc Brooker, da AWS, resumiu à CNBC o que a Amazon quer evitar: esforço desperdiçado gastando tokens em problema que não importa.
Quando o uso de IA vira meta, a equipe aprende a gastar, e a empresa paga pra parecer produtiva.
O que isso muda
Como empresário, eu leio esse memo como um aviso pra quem toca equipe de marketing, design e conteúdo, que é o meu caso. A tentação é a mesma da Amazon: medir adoção de IA por quantas peças a ferramenta gerou, quantas horas alguém diz ter economizado ou quem usa mais. O número fácil de contar é sempre o de entrada. O que eu quero de verdade é resultado: campanha que vendeu, lançamento que entrou na playlist, cliente que renovou. A parte útil do memo é separar as duas coisas. Olhar o consumo serve pra achar quem nem está tentando e quem está queimando dinheiro sem entregar mais. Transformar esse consumo em meta é o jeito mais rápido de criar o nosso próprio ranking inflado, e token custa como verba de mídia.
Pra quem trabalha com música e marketing, o equivalente da linha de código é o volume: posts, versões de arte, cortes de vídeo. A IA deixou barato produzir 50 variações de um criativo, e isso não torna as 50 úteis. O que vai valer é a mesma pergunta que a Amazon faz aos seus gestores, se a entrega cresceu junto com o uso. Eu prefiro um designer que me diz onde a IA ainda não ajuda a um que roda a ferramenta em tudo pra parecer moderno. Vou revisar como a gente acompanha isso nas equipes antes do próximo ciclo de metas.