A corrida à inteligência artificial continua a acelerar nas grandes tecnológicas, mas nem sempre os resultados acompanham o investimento. A Uber é o mais recente exemplo: a empresa reconhece que ainda não consegue provar que a IA esteja a gerar um retorno claro nas suas equipas de engenharia.
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A declaração surge numa fase em que muitas empresas estão a gastar mais em inteligência artificial, apesar de continuarem sem métricas sólidas para justificar esse esforço. E isso levanta uma pergunta cada vez mais incómoda: afinal, a IA já está mesmo a compensar?
Uber questiona o ROI da inteligência artificial
Andrew Macdonald, diretor de operações da Uber, revelou num podcast recente que a empresa não está a ver um aumento evidente de produtividade com o uso de serviços de IA para programação, como já vimos no Claude Opus 4.7.
Segundo o responsável, o problema não é apenas técnico. O ponto central é financeiro: se não for possível ligar diretamente os custos da IA às funcionalidades úteis entregues aos utilizadores, torna-se mais difícil defender esse investimento.
Na prática, a Uber está a tentar perceber se as ferramentas de código assistido por IA ajudam realmente a lançar mais produtos, corrigir mais depressa ou melhorar a experiência da app.
Os custos com tokens estão a complicar as contas
Uma das maiores dores de cabeça para empresas como a Uber está no modelo de cobrança baseado em tokens, cada vez mais comum nos serviços de IA generativa.
Este sistema torna os custos menos previsíveis, especialmente quando a utilização cresce rapidamente dentro das equipas. Em vez de uma despesa fixa e fácil de antecipar, as empresas passam a lidar com faturas que podem disparar em pouco tempo.
Foi precisamente isso que já tinha sido sinalizado pela liderança tecnológica da Uber. A utilização intensiva de ferramentas como Claude Code fez a empresa consumir o orçamento previsto para IA muito antes do esperado.
Porque é que isto importa
Para o utilizador comum, este tema pode parecer distante. Mas há um impacto real: quando uma empresa não consegue justificar o investimento em IA, tende a abrandar projetos, rever prioridades ou cortar em iniciativas menos rentáveis.
Isso pode afetar o ritmo de lançamento de novas funções, melhorias na app e até a forma como serviços digitais evoluem nos próximos meses.
A Uber não está sozinha neste problema
O caso da Uber está longe de ser isolado. Muitas empresas estão a descobrir que implementar inteligência artificial em larga escala é mais caro e mais difícil de medir do que parecia no início.
Durante os últimos meses, várias gestoras e equipas executivas assumiram publicamente entusiasmo com a IA. No entanto, nos bastidores, há dúvidas sobre o verdadeiro retorno, sobretudo quando os custos sobem e os benefícios continuam difusos.
Em áreas fora da programação, alguns projetos de IA também falharam em entregar resultados consistentes. Noutros casos, criaram efeitos inesperados, obrigando as empresas a rever rapidamente a estratégia.
O entusiasmo com a IA pode estar à frente da realidade
A inteligência artificial continua a ser uma das maiores tendências da tecnologia, mas a experiência da Uber mostra que a adoção em massa não garante ganhos automáticos.
Há uma diferença importante entre testar ferramentas impressionantes e conseguir transformá-las em produtividade mensurável. E essa diferença está agora a pesar mais nas decisões de investimento.
Para já, a mensagem que sai da Uber é clara: a IA generativa continua a ter potencial, mas o retorno precisa de deixar de ser teórico e passar a ser visível nas contas e nos produtos.
- A Uber diz que a IA na programação ainda não mostrou ganhos claros.
- Os custos com tokens estão a tornar o investimento mais difícil de prever.
- Outras empresas enfrentam o mesmo desafio com ferramentas de IA generativa.
- O debate sobre produtividade e retorno da IA está a ganhar força.
Fonte: Theinformation
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