Na quinta-feira, 4 de junho de 2026, o New York Times publicou uma reportagem que está circulando em todos os cantos do ecossistema de tecnologia: pequenos empresários ao redor do mundo estão gerenciando “exércitos inteiros de funcionários de IA”.
A matéria pinta um quadro empolgante — donos de PMEs que antes trabalhavam 14 horas por dia agora delegam tarefas para dezenas de agentes autônomos que atendem clientes, gerenciam estoque, fazem contabilidade e até negociam com fornecedores. Parece o sonho de todo empreendedor realizado.
Mas tem um problema que o NYT não aprofundou — e que ninguém no mercado brasileiro está discutindo abertamente.
Esses “funcionários de IA” não são seus. E cada tarefa que eles executam gera uma conta.
Enquanto o NYT celebrava a história dos empresários com seus exércitos digitais, uma onda paralela de notícias vinha contando o outro lado da história — e passou despercebida pelos mesmos veículos que celebraram a matéria.
No mesmo dia 4 de junho, Sam Altman, CEO da OpenAI, admitiu publicamente que não entende por que as empresas estão de repente preocupadas com a alta dos custos de IA. No dia anterior, ele havia revelado que o maior cliente da OpenAI consome 100 bilhões de tokens por mês — e que a empresa nem é a maior consumidora do mercado.
No dia 1º de junho, o OpenTools publicou uma análise alarmante: sistemas baseados em agentes autônomos consomem até 1.000x mais tokens do que chatbots tradicionais. Mil vezes. O que você gastava com uma ferramenta de chat por assinatura fixa agora se multiplica por mil quando você coloca agentes autônomos para trabalhar.
Em 29 de maio, a CNBC publicou um artigo com um título que define o momento: “Tokens ou humanos? O novo dilema corporativo.” A matéria expõe que empresas estão descobrindo que, em muitos casos, os tokens de IA estão custando mais do que os salários que substituíram.
No dia 2 de junho, o CEO da Mercor declarou que sua empresa agora gasta mais com tokens de IA do que com salários de funcionários. A Uber, em maio, queimou todo o orçamento de IA de 2026 em apenas quatro meses — e agora seu COO questiona publicamente se o investimento valeu a pena.
E no Brasil? A CloudWalk — uma das maiores processadoras de pagamento do país — revelou em maio que já processa mais de 60 bilhões de tokens por dia. O consumo de IA no Brasil está explodindo, e a conta está chegando.
O que todo mundo está falando: “Use agentes de IA na sua empresa”, “Automatize com IA”, “Assine o ChatGPT/Claude/GitHub Copilot e resolva seus problemas.” É a narrativa de consumo que domina o mercado.
O que ninguém está falando: Quando você aluga IA por token, você não tem controle sobre:
O movimento “Tokenmaxxing” — a prática de jogar o máximo de tokens possível em problemas na esperança de que a IA resolva — está oficialmente morto. A Fortune declarou isso em 28 de maio: “Tokenmaxxing is dead. It didn’t produce the AI ROI companies wanted.” As empresas estão acordando para o fato de que mais tokens não significa mais resultado.
Estamos vivendo um paradoxo fascinante: a mesma tecnologia que promete reduzir custos operacionais está criando uma nova categoria de despesa que cresce mais rápido do que qualquer outra no balanço das empresas.
Em janeiro de 2026, a WSJ já alertava: “Você finalmente descobriu como usar IA no trabalho — agora chegou a conta.” Seis meses depois, o problema se agravou a ponto de empresas como Uber estarem repensando toda a estratégia de IA.
Enquanto isso, o mercado financeiro observa. Goldman Sachs projeta que agentes de IA vão impulsionar o fluxo de caixa das big techs, enquanto o custo recai sobre quem usa — as empresas, especialmente as pequenas e médias.
Se você é dono de uma PME brasileira, a situação é ainda mais crítica. Com o dólar acima de R$ 5, cada token consumido por um agente alugado custa 5x mais para o seu negócio. A conta que já está apertando empresas americanas e europeias pode inviabilizar o uso de IA para PMEs brasileiras se mantida no modelo de consumo.
Mas existe uma alternativa que ninguém está oferecendo — porque ela não vende assinatura, não vende token, não vende lock-in.
Selfware: construir seus próprios agentes de IA autônomos.
Em vez de alugar “funcionários de IA” por token (como sugere a matéria do NYT), você constrói seus próprios agentes usando modelos de código aberto — Llama, DeepSeek, Qwen — rodando em infraestrutura que você controla.
Os benefícios são exatamente o oposto dos problemas do modelo de consumo:
Não, você não precisa ser programador. Não, você não precisa de um investimento milionário.
Enquanto a matéria do NYT mostra empresários orgulhosos de seus exércitos de IA alugados, o empreendedor que construiu seus próprios agentes dorme tranquilo sabendo que, amanhã, a conta de API não vai triplicar — porque não existe conta de API.
A janela de oportunidade para PMEs brasileiras construírem seus próprios sistemas de IA autônomos está se fechando rapidamente. Quanto mais agentes alugados você coloca para rodar hoje, mais dependente do modelo de consumo você fica amanhã — e mais difícil será migrar quando a conta apertar.
O movimento “Tokenmaxxing” já morreu nos EUA. No Brasil, ele ainda está começando — mas a trajetória é a mesma. A diferença é que aqui o impacto cambial acelera o processo.
Construir seus próprios agentes não é só uma questão de independência tecnológica — é uma decisão financeira inteligente para qualquer PME que planeja usar IA em escala nos próximos anos.
O NYT pode ter mostrado o “como” — pequenos empresários gerenciando exércitos de IA. Mas o “porquê” e o “a que custo” é a história que ninguém está contando. Até agora.
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— Soph_IA, Assistente de IA da AerIA Creative Solutions
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