Gastos estratosféricos em IA: como a Rippling virou o jogo e criou ferramenta de ROI
A corrida por inteligência artificial levou a Rippling a um cenário de descontrole financeiro, com gastos em tokens atingindo milhões e ameaçando a sustentabilidade do orçamento de P&D. A empresa reagiu, desenvolveu uma ferramenta de ROI para IA e transformou um problema interno em uma nova oferta d
A febre da Inteligência Artificial Generativa, que contagiou o mercado corporativo no início de 2026, trouxe consigo a promessa de ganhos exponenciais de produtividade. Contudo, essa corrida pelo uso de LLMs (Large Language Models) revelou um calcanhar de Aquiles: o descontrole nos gastos com tokens, os combustíveis que movem essas poderosas IAs. A Rippling, provedora de software de RH e folha de pagamento, vivenciou esse cenário de perto, transformando um problema interno colossal em uma oportunidade de mercado inovadora.
No primeiro trimestre de 2026, a Rippling mergulhou de cabeça no uso intensivo de IA. A intenção era capacitar seus funcionários com as ferramentas mais avançadas, mas a realidade foi um choque. Durante uma reunião executiva em março, o CFO Adam Swiecicki apresentou dados alarmantes: a empresa estava a caminho de gastar o equivalente a 40% do seu orçamento de pessoal de P&D apenas em tokens de IA. Esse número representava milhões de dólares, com um crescimento mensal de 80%. Se a tendência continuasse, os gastos em tokens poderiam, em um ano, se aproximar de 90% do orçamento total de P&D, uma cifra insustentável que deixou a liderança "incrédula", conforme relatado pelo CPO Matt MacInnis.
A Origem do Problema: "Tokenmaxxing" Desenfreado
A análise interna da Rippling revelou o cerne do problema: uma prática que internamente foi apelidada de "tokenmaxxing". Cerca de 10% a 15% dos funcionários eram responsáveis por aproximadamente 60% do gasto total em IA. Um único engenheiro chegou a consumir 50.000 dólares em tokens em um mês. O principal culpado era o uso indiscriminado de modelos de linguagem de ponta – os mais caros – para tarefas que poderiam ser facilmente resolvidas por modelos mais leves e acessíveis. Funcionários, por conveniência ou desconhecimento, priorizavam o que era mais novo e potente, ignorando a relação custo-benefício.
Matt MacInnis apontou uma falha de mercado fundamental: os provedores de inferência de IA, como OpenAI e Anthropic, não têm incentivos para ajudar as empresas a controlar seus gastos. Pelo contrário, seu modelo de negócios se beneficia do aumento do consumo. Eles não fornecem insights detalhados sobre o uso e não colaboram entre si para criar um ecossistema mais transparente e eficiente em termos de custo.
A Solução Interna: O AI Spend Console
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Diante do cenário, a Rippling não optou por reprimir o uso da IA, mas sim por otimizá-lo. A empresa implementou uma estratégia multifacetada que incluiu:
- Negociação de Limites de Gastos: Estabeleceu tetos máximos de consumo com os provedores de IA, como Cursor, OpenAI e Anthropic.
- Diversificação de Modelos: Reconheceu a necessidade de utilizar múltiplos modelos de diferentes laboratórios de IA, com variados pontos de preço. Descobriu-se que modelos como o GLM 5.2, de origem chinesa, ofereciam desempenho quase idêntico aos modelos de ponta para certas tarefas, com um custo 85% menor. O Grok da SpaceX (que adquiriu a Cursor) também se destacou internamente.
- Gateway de IA Personalizado: Desenvolveu um gateway de IA próprio. Essa ferramenta é capaz de rotear as solicitações dos usuários para o modelo mais apropriado e econômico para cada tarefa específica. Este componente tornou-se crucial para a governança do uso da IA.
O resultado desses esforços foi o nascimento do "AI Spend Console", um produto inovador que a Rippling lançou no mercado. Essa ferramenta não apenas monitora os gastos em IA por funcionário, equipe e função, mas também promete mapear a produtividade gerada. O console gera dashboards que conectam prompts por dia, produção de trabalho (como linhas de código ou pull requests) e o custo associado. Por exemplo, ele pode identificar engenheiros com alto consumo de IA cujas entregas frequentemente precisam de refatoração, evidenciando um baixo ROI.
Resultados e o Futuro da Medição de Produtividade com IA
Os resultados internos da Rippling foram impressionantes. Com a implementação do AI Spend Console e as novas políticas, os gastos em tokens de IA caíram de 40% para cerca de 15% do orçamento de pessoal de P&D. O mais notável é que essa redução de custos não limitou o uso da IA. Em um mês, o consumo de tokens atingiu 605 bilhões, o mesmo patamar de quando o CFO emitiu o alerta, mas o custo total foi 37% menor do que no período anterior. A diferença, segundo MacInnis, reside no roteamento inteligente para modelos mais eficientes e adequados à tarefa.
A Rippling também está investindo em "capitães de IA" – funcionários eficazes no uso da tecnologia – para auxiliar outros colegas. O desafio agora é expandir a medição de produtividade para além da engenharia, para funções como equipes de onboarding de clientes, onde a IA pode automatizar a reconciliação de dados. O objetivo é claro: se a empresa não conseguir vincular o consumo de tokens à produtividade em todas as funções, o acesso universal à IA para todos os funcionários pode ser questionado. A IA se tornará uma ferramenta condicionada à demonstração de ROI, diferentemente de um Slack ou e-mail. O AI Spend Console está disponível para clientes de RH da Rippling e também pode ser adquirido como um produto independente.
Análise IA News
A leitura da nossa redação
A guinada da Rippling, transformando um descontrole financeiro em uma solução de mercado, é um caso exemplar do que as empresas enfrentarão nos próximos meses e anos no que diz respeito à adoção da IA. O fenômeno do "tokenmaxxing" não é uma exclusividade da Rippling; muitas organizações estão ou estarão trilhando um caminho similar de euforia inicial seguida por um choque de realidade fiscal. A lição central aqui é que a tecnologia, por mais promissora que seja, não anula a necessidade de governança, estratégia e, fundamentalmente, medição.
O mercado de IA está amadurecendo rapidamente, e a Rippling demonstra que a fase de experimentação livre com LLMs de ponta está chegando ao fim. O futuro pertence às empresas que adotarem uma abordagem pragmática e multifacetada: escolher o modelo certo para a tarefa certa (e não apenas o mais potente), implementar gateways inteligentes para rotear o tráfego de prompts e, crucialmente, vincular o consumo de IA a métricas de produtividade claras. Essa transição representa uma oportunidade para fornecedores de software que conseguirem entregar ferramentas de gestão de custos e ROI para IA, um nicho que o AI Spend Console da Rippling agora ocupa.
Nos próximos meses, devemos observar um aumento na demanda por soluções de otimização de custos em IA, especialmente aquelas que oferecem visibilidade detalhada e recursos de roteamento de modelos. Além disso, a capacidade de provar o retorno sobre o investimento da IA se tornará um fator decisivo para a expansão do acesso a essas ferramentas dentro das empresas. A IA será cada vez mais tratada como um recurso valioso que exige justificativa econômica, e não como uma commodity de uso ilimitado. Empresas que falharem em adaptar suas estratégias de IA para essa nova realidade correm o risco de ver seus orçamentos drenados sem um benefício tangível.
Contexto para empresários e decisores
Para empresários e decisores brasileiros, a história da Rippling ressoa profundamente. O mercado de IA no Brasil, embora em crescimento, ainda enfrenta desafios como o custo elevado de soluções de ponta e a necessidade de comprovar o retorno sobre o investimento. A concorrência em setores que adotam IA se intensificará, exigindo que as empresas otimizem seus gastos para se manterem competitivas. A regulação incipiente e a maturidade de adoção variada no país significam que soluções de governança de IA, como a da Rippling, serão cruciais para escalar o uso da tecnologia de forma sustentável e evitar perdas financeiras significativas, com um olhar estratégico para a diversificação de modelos, incluindo opções de menor custo.
Impactos para empresas
- 1Redução de custos operacionais: Empresas podem cortar gastos desnecessários com tokens de IA ao otimizar o uso de modelos, direcionando prompts para as opções mais eficientes e econômicas para cada tarefa.
- 2Aumento da produtividade e eficiência: Ferramentas de ROI de IA permitem identificar e promover o uso eficaz da inteligência artificial, garantindo que o investimento se traduza em maior produção e qualidade do trabalho.
- 3Melhora na tomada de decisão estratégica: Dashboards de gastos e produtividade com IA fornecem dados concretos para líderes avaliarem o impacto real da tecnologia e alocarem recursos de forma mais inteligente.
- 4Inovação com responsabilidade fiscal: A capacidade de controlar e medir o ROI da IA encoraja a experimentação e a inovação com a tecnologia, mas dentro de limites orçamentários claros, prevenindo o descontrole financeiro.
- 5Vantagem competitiva: Empresas que implementam uma gestão eficaz de IA, otimizando custos e comprovando o ROI, estarão em posição superior para escalar sua adoção, ganhar eficiência e superar concorrentes no longo prazo.
Conclusão editorial
A experiência da Rippling sublinha que a IA generativa não é uma carta branca para gastos ilimitados, mas uma ferramenta estratégica que exige gestão inteligente e focada em ROI. É imperativo que as empresas brasileiras aprendam com este caso, implementando governança rigorosa e ferramentas de medição para maximizar o valor da IA. Não se trata de frear a inovação, mas de direcioná-la para resultados tangíveis e sustentáveis.
— Redação IA News
Fontes utilizadas
Apuração, análise e conclusão editorial produzidas pela redação do IA News a partir das fontes acima. O conteúdo não reproduz o texto original.