A Spotify ampliou o uso de desenvolvimento assistido por IA e mais que dobrou as mudanças mensais mescladas, de cerca de 8.100 para 17.000 ano a ano em agosto. Com o aumento do volume de alterações nos sistemas de produção, a empresa ajustou controles de qualidade e confiabilidade para lidar com a nova escala.
A companhia opera quase 3.000 serviços de produção para 777 milhões de usuários ativos mensais e relata desafios em processamento de conteúdo, automação de frota e capacidade de computação. Entre as respostas estão melhorias em monitoramento e testes, salvaguardas de rollout e capacidade de rollback, além da adoção do Honk, um agente de codificação em background que executa o Claude via Agent SDK em pods no Kubernetes.
Pesquisadores apresentaram na conferência KDD o estudo “GEO: Generative Engine Optimization”, voltado a melhorar a visibilidade de conteúdos nas respostas de mecanismos generativos. Nos testes descritos, intervenções específicas aumentaram a presença em até 40%, variando conforme o tema pesquisado.
O movimento é comparado ao SEO, mas com uma diferença: ao perguntar a uma inteligência artificial, muitas vezes o usuário recebe uma resposta pronta em vez de uma lista de opções. O texto destaca ainda como a construção de um “rastro público” — entrevistas, artigos, participações e fontes — pode influenciar o que sistemas como os buscadores associados ao ChatGPT encontram e citam, exigindo que assessorias e relações públicas considerem como esses dados são lidos e organizados.
A Starlink já permite que celulares se conectem diretamente aos satélites por meio da tecnologia Direct to Cell, sem a antena usada no serviço residencial. A proposta evoluiu de mensagens de texto para acesso a dados e chamadas via aplicativos, com operação feita em parceria com operadoras de telefonia que disponibilizam parte das frequências.
No Brasil, Vivo e Starlink participam de um ambiente experimental autorizado pela Anatel, com permissão válida até abril de 2029, mas ainda sem oferta comercial ampla. Enquanto isso, a SpaceX recebeu autorização da FCC para implantar até 15 mil satélites de nova geração, com novas frequências para ampliar cobertura e capacidade, inclusive em ambientes internos, aproximando a tecnologia de serviços móveis mais avançados.
O CTO e fundador da CloudZero, Erik Peterson, afirmou em apresentação que a “conta” de custos de IA no cloud virou um problema: ele diz que não consegue confiar totalmente no próprio bill e que os dados de despesas vindos de provedores de nuvem e de IA estão “bagunçados”. Peterson relaciona o aumento de gastos ao uso de LLMs no dia a dia, em que cada decisão e até cada pensamento passam a ser monetizados pelo custo de consultas e geração.
Ele também citou a escalada de métricas como “tokenmaxxing” e estimou que o fenômeno pode representar um custo de cerca de US$ 5 bilhões a US$ 15 bilhões. No mesmo contexto, Peterson defendeu que a produtividade pode até crescer, mas a medição ainda é imprecisa, enquanto o gasto com IA já triplicou e segue subindo.
A Meta revisou orientações internas depois de funcionários relatarem pressão para exibir alto uso de ferramentas de inteligência artificial. Por meses, o consumo de tokens — unidades usadas por modelos de IA — alimentou rankings internos e virou um jeito visível de demonstrar adesão à tecnologia, um comportamento chamado “tokenmaxxing”. Agora, novas regras de avaliação retiraram referências ao “uso de IA” e à classificação “AI Native”, e painéis de adoção e contagens de tokens não serão usados para avaliar impacto.
A empresa afirma que a contribuição dos funcionários continua sendo o critério central. O episódio destaca que medir atividade (quantos tokens foram consumidos) não equivale a medir resultado, já que a mesma quantidade pode não indicar ganho de produtividade, qualidade ou redução de custos. Para outras empresas, a mudança sugere acompanhar experimentação durante a implementação e priorizar indicadores ligados a entregas, tempo, retrabalho e erros, em vez de frequência de uso.
A Meta está encerrando um programa interno que, na prática, incentivava “tokenmaxxing” por funcionários: a empresa informou que avaliações de desempenho não dependerão mais de quanto os trabalhadores usam ferramentas de IA. Segundo três funcionários que receberam a mensagem, a orientação substitui critérios ligados a “uso de IA” e rótulos como “AI Native”, voltando a focar em impacto e contribuição, com a ressalva de que resultados podem ser apoiados por IA ou outros meios.
Enquanto isso, equipes começam a testar a ferramenta agentic Hatch, que pode executar ações no computador, como navegar na web e operar outros aplicativos. Funcionários relatam que o consumo de tokens segue aumentando e que ainda existe preocupação com privacidade e com o uso de recursos computacionais, além do receio de que ganhos de produtividade possam ser usados para justificar novos cortes, embora a Meta tenha dito que não espera novas demissões em massa este ano.
A Rippling, plataforma de RH, lançou o AI Spend Console para conter “tokenmaxxing” e rastrear gastos com IA por funcionário, time e função. A empresa diz que, após perceber que o custo com tokens poderia consumir cerca de 40% do orçamento de headcount em P&D, iniciou um projeto urgente para entender o retorno — e encontrou casos como 10% a 15% dos colaboradores concentrando cerca de 60% do gasto, incluindo um engenheiro com US$ 50 mil/mês em consumo.
O produto cria dashboards que cruzam consumo (tokens/prompt) com sinais de produtividade (como linhas de código e pull requests) e afirma ter reduzido o gasto relativo de 40% para ~15%, sem cortar o uso. A ferramenta também inclui um “AI gateway” para rotear solicitações aos modelos mais custo-efetivos, e a empresa quer estender a medição de ROI para áreas além da engenharia, como onboarding de clientes.
