Em maio de 2026, diversas empresas de tecnologia ainda incentivavam ativamente seus times a consumir o máximo possível de IA. O fenômeno ganhou nome: token maxxing. Funcionários eram avaliados e, em alguns casos, recompensados pelo volume de tokens consumidos. A lógica? Quem usa mais IA produz mais, logo deve ser incentivado a usar ainda mais.

O problema é que tokens custam dinheiro. E quando esse consumo escala para dezenas de milhares de funcionários, a conta que aparece no fim do mês não estava no planejamento de ninguém.

A declaração de Mosseri aponta para uma mudança clara: o mesmo ecossistema que criou rankings internos de consumo agora estuda colocar teto individual. Não como política de TI, mas como política de gestão (o que é algo estruturalmente diferente).

A escala do problema

Para entender por que isso está acontecendo agora, basta olhar para os números.

O Goldman Sachs (banco de investimentos americano e referência global em análises de mercado) estimou que o uso crescente de agentes de IA poderá elevar em 24 vezes o consumo global de tokens até 2030. Uma tarefa aparentemente simples (como pedir à IA que resuma a transcrição de uma reunião) pode consumir centenas de tokens. Multiplicado por milhares de requisições diárias dentro de uma grande empresa, o volume escala de forma que poucos gestores previram quando liberaram o acesso irrestrito às ferramentas.

O resultado já aparece em casos concretos. Uma empresa chegou a gastar US$500 milhões com o modelo Claude, da Anthropic (um número que ilustra como o consumo corporativo de IA generativa pode sair do controle quando não há governança de uso).

Empresas que orientaram seus times a “usar IA ao máximo possível” já mudaram de ideia. Múltiplas big techs buscam ativamente modelos mais baratos e estudam formas de impor limites de consumo por usuário (algo que plataformas de API já fazem via rate limits e token budgets no plano técnico, mas que agora começa a migrar para o plano de gestão de pessoas).

O que muda na prática

A discussão sobre limitar tokens por usuário não é nova no plano técnico. APIs de grandes modelos (OpenAI, Google, Microsoft Azure) já operam com lógica de cobrança por uso e permitem que empresas configurem limites por aplicação ou por chave de acesso. O que é novo, e significativo, é a sinalização de que esse controle pode virar critério de política interna de RH e gestão de equipes.

Isso tem implicações concretas para qualquer organização que adotou IA generativa em escala. O custo de IA por funcionário pode crescer na mesma proporção que a adoção, eliminando no processo o ganho de produtividade que justificava o investimento original.

O modelo de “libere o acesso e meça os resultados depois” já mostrou seus limites: sem uma camada de governança (que pode incluir limites de consumo, auditoria de uso ou definição de casos de uso prioritários), o orçamento de IA se torna imprevisível. E surge um dilema estratégico que já aparece na discussão do setor como “tokens ou pessoas”: empresas que cortaram headcount justificando a substituição por IA agora enfrentam a possibilidade de ver a conta de IA subir sem controle.

Se o custo da ferramenta também escapa, a equação que sustentava as demissões começa a ser questionada. Há ainda o risco reputacional e operacional de impor limites de consumo tarde demais (quando o dano ao orçamento já está feito) ou cedo demais (antes de a equipe ter extraído valor real das ferramentas).

O que isso revela sobre o momento do mercado

A sinalização de Mosseri é relevante não pela medida em si (que ainda não foi implementada e pode nem ser) mas pelo que representa sobre o estágio de maturidade do uso corporativo de IA generativa.

A fase de experimentação irrestrita, com incentivos ao consumo máximo e pouca atenção ao custo unitário, está chegando ao fim. O que vem depois é uma fase de gestão (onde o uso de IA precisa ser justificado pelo retorno que gera, monitorado como qualquer outra linha de custo operacional e dimensionado com critério).

Para startups, a gestão de custo de IA deixou de ser um problema de empresas grandes. Qualquer operação que usa modelos via API, ferramentas de automação ou agentes de IA precisa ter visibilidade sobre o que está sendo consumido, por quem e com que retorno. O erro de não fazer isso vai aparecer na régua de eficiência (especialmente em um momento de pressão por runway e capital escasso).

A discussão que Mosseri jogou para o mercado provavelmente não vai ficar restrita à Meta. O mercado está observando (e a próxima empresa a anunciar um token budget por funcionário pode ser a que está do seu lado).

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O Model Capability Initiative foi criado com dados comportamentais reais de funcionários em ambiente de trabalho, que são mais ricos do que datasets públicos para treinar modelos de IA. O programa capturava keylogging (registro de teclas digitadas) e screenshots periódicos dos laptops, um nível de granularidade raramente disponível em outras formas de coleta.

Para maximizar o volume de dados, a Meta tornou a participação obrigatória para a maioria dos colaboradores, a princípio sem oferecer mecanismo de opt-out. A decisão fazia sentido do ponto de vista de volume de dados. Do ponto de vista de risco, foi o que transformou uma falha de configuração em um incidente de alcance muito maior.

A revisão interna de segurança identificou que os dados coletados (incluindo conversas privadas, registros de desempenho e transcrições de reuniões dos funcionários) estavam muito mais amplamente acessíveis dentro da rede corporativa da Meta do que o pretendido pelo programa.

A Meta confirmou o incidente e informou estar investigando o caso. A empresa não divulgou o número de funcionários afetados nem o período em que os dados ficaram expostos.

O que ficou é que a falha não foi técnica no sentido de uma invasão ou exploração de vulnerabilidade. Foi um conjunto de dados extremamente sensível que ficou centralizado em um ambiente onde os controles de acesso não acompanharam a sensibilidade do que estava sendo armazenado.

O MCI não é o primeiro episódio em que a Meta enfrenta consequências por avançar na coleta de dados para IA sem os controles adequados.

Em julho de 2024, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) do Brasil determinou que a Meta suspendesse a coleta de dados de usuários brasileiros para treinar sua IA, após a empresa atualizar sua política de privacidade sem transparência adequada. A Meta chegou a suspender os recursos de IA generativa no Brasil, sob risco de multa diária de R$ 50 mil.

Nos dois casos, tanto o regulatório externo em 2024 quanto essa falha interna em 2026, o padrão é o mesmo: a empresa avança na coleta de dados para IA, a governança não acompanha o ritmo, e as consequências chegam depois.

O caso Meta MCI não é sobre uma grande empresa que errou feio. É sobre o que acontece quando a corrida por dados para IA sistematicamente antecede a construção dos controles que tornam esse dado seguro e isso não é exclusividade de grandes empresas.

Startups que estão acelerando projetos de IA com dados internos — de clientes, de operações, de equipes — enfrentam a mesma tensão em escala menor, mas com menos margem para absorver as consequências. O tamanho da empresa não muda a natureza do risco. Só muda a capacidade de sobreviver a ele.

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Mosseri classificou a prática como uma “grave violação de privacidade” e garantiu que não faz parte da política da empresa. Ele explicou que a precisão dos anúncios vêm de outros fatores, como dados compartilhados por anunciantes sobre quem visitou seus sites, algoritmos de recomendação e até coincidências ou vieses de memória, como ver um anúncio rapidamente e só depois associar à conversa.

A declaração, no entanto, acontece em um momento curioso. A Meta anunciou que, a partir de 16 de dezembro, passará a usar dados das interações com seu assistente virtual, o Meta AI, disponível em WhatsApp, Instagram e Facebook, como novo sinal para segmentação de anúncios. Em outras palavras, as conversas que usuários têm com a IA poderão servir de base para recomendações comerciais.

Especialistas destacam que esse tipo de dado pode ser ainda mais poderoso do que os sinais tradicionais, já que os usuários tendem a compartilhar com chatbots informações muito mais pessoais sobre interesses, ideias e atividades.

O debate também ganha força porque casos anteriores ajudaram a alimentar a desconfiança. Em 2023, empresas americanas como MindSift e Cox Media Group admitiram testar tecnologias de “audição ativa”, capazes de captar sons de microfones para segmentar publicidade em tempo real. A prática levantou investigações no Senado americano e foi descontinuada após forte reação pública.

Ao negar o mito e, ao mesmo tempo, anunciar um novo passo para coletar dados em interações com IA, a Meta reforça uma questão maior: não se trata de “ouvir ou não ouvir”, mas de como a definição de privacidade muda quando a própria conversa do usuário com uma inteligência artificial passa a ser insumo para publicidade direcionada.

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De Seattle ao Vale do Silício

Deitke iniciou doutorado na Universidade de Washington, mas largou a vida acadêmica para se dedicar à pesquisa aplicada no Instituto Allen de IA (AI2), criado pelo cofundador da Microsoft, Paul Allen. Lá, liderou o desenvolvimento do Molmo, um chatbot multimodal capaz de interpretar texto, imagem e áudio, premiado na NeurIPS 2022, uma das conferências mais prestigiadas do setor.

Em 2024, fundou a Vercept, startup focada em agentes autônomos de IA. Com apenas 10 funcionários, a empresa já havia levantado US$16 milhões no início de 2025, com investidores de peso como Eric Schmidt (ex-CEO do Google) e Jeff Dean (cientista-chefe da Google DeepMind).

No caso de Deitke, a Vercept funcionou menos como um negócio pronto para escala e mais como uma vitrine global de talento. A capacidade de atrair nomes de peso para investir em uma equipe minúscula chamou atenção no ecossistema e abriu a porta para conversas no mais alto nível. Poucos meses depois de fundar a empresa, Deitke já estava no centro da mesa com Mark Zuckerberg, negociando cifras raras até mesmo fora do mundo da tecnologia.

A aposta da Meta

A história de Deitke reforça uma mudança de lógica no Vale do Silício. Se antes eram empresas inteiras — com tecnologia, clientes e receita — que alcançavam valuations bilionários, agora indivíduos altamente especializados também são precificados nesse patamar. Para Zuckerberg, o contrato com Deitke é mais do que uma contratação: é um investimento estratégico para manter vantagem na corrida pela superinteligência artificial, frente a rivais como OpenAI, Google DeepMind e xAI.

Segundo Zuckerberg, a Meta já destinou mais de US$1 bilhão ao seu “laboratório all-star de superinteligência”, onde o objetivo é desenvolver sistemas capazes de superar o desempenho humano em múltiplas áreas. Na visão do executivo, trata-se de criar ferramentas que não apenas ampliem os negócios da companhia, mas inauguram uma nova era de empoderamento pessoal para os usuários.

Deitke não foi só contratado, foi valorizado como um ativo estratégico. O recado é claro: no mercado de superinteligência, cérebros valem bilhões, e o jogo já não se mede apenas em capital, mas em quem consegue atrair e reter os melhores talentos.

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Ruben Mayer, ex-vice-presidente sênior de Operações e Produto de GenAI na Scale AI, deixou a Meta após dois meses. Em declarações públicas, Mayer afirmou que fazia parte da equipe central de pesquisa (TBD Labs), mas fontes internas indicam que sua atuação estava restrita a operações de dados.

Pesquisadores ligados ao TBD Labs passaram a utilizar concorrentes como Surge e Mercor para rotulagem de dados. A justificativa seria a percepção de que a qualidade entregue pela Scale AI não atendia às necessidades, mesmo após o aporte financeiro realizado pela Meta.

Relatos de funcionários à imprensa internacional, incluindo o Times of India, apontam que a integração de equipes gerou mudanças no escopo de trabalho e aumentou a burocracia. Parte do time que já estava na Meta teria perdido espaço em decisões estratégicas, e reorganizações frequentes contribuíram para um clima de instabilidade.

Além das questões operacionais, a Meta enfrenta desafios relacionados à retenção de talentos. Mesmo com pacotes de remuneração elevados, incluindo bônus expressivos, pesquisadores de IA têm deixado a empresa. Entre os motivos citados estão preocupações éticas, busca por impacto social e divergências em relação ao foco em superinteligência.

A divisão de IA da companhia também passou por reestruturações sucessivas em poucos meses, o que gerou insegurança entre profissionais mais antigos. Fontes indicam ainda que a chegada de novos líderes vindos da Scale AI provocou resistência interna, marcada por diferenças culturais entre a dinâmica de startup e o ambiente corporativo da Meta.

Outro ponto relatado é a disparidade entre os altos salários oferecidos a novos contratados e a realidade de funcionários já presentes na empresa, o que teria alimentado frustrações e disputas por acesso a recursos avançados de computação. Em alguns casos, ex-integrantes citaram até frases de Mark Zuckerberg, como “o maior risco é não correr risco”, para justificar publicamente suas saídas.

Os desdobramentos mostram que a relação entre Meta e Scale AI vai além de questões técnicas de dados. As mudanças de liderança, a rotatividade de profissionais e os desafios de integração cultural ilustram as dificuldades de alinhar uma aposta bilionária em inteligência artificial com a complexidade de uma organização global. O caso segue em evolução e deve ser acompanhado de perto por todo o mercado de tecnologia.

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Nos últimos dias, a OpenAI, empresa de pesquisa e implementação de IA responsável pelo Chat GPT, decidiu encerrar sua parceria com a Scale AI, startup especializada em rotulagem de dados, poucos dias depois da Meta, dona do Facebook e Instagram, anunciar um investimento bilionário na empresa e contratar seu fundador para liderar uma nova divisão de superinteligência.

A Scale AI se viu no centro das atenções após essas duas movimentações relevantes no setor.

A primeira é o anúncio de que a Meta investiria US$14,3 bilhões na empresa e adquiriria 49% de participação, sem direito a voto. No mesmo movimento, confirmaram a contratação de Alexandr Wang, fundador e CEO da Scale AI, para liderar uma nova divisão dedicada ao desenvolvimento de superinteligência da Meta.

Poucos dias depois, a OpenAI — uma das principais clientes da Scale até então — comunicou que iria encerrar a parceria entre as empresas. A decisão chamou atenção pela proximidade com o anúncio do investimento da Meta, levantando alguns questionamentos no mercado acerca das motivações da decisão.

Em nota à imprensa, um porta-voz da OpenAI afirmou que a ruptura não teve relação com o investimento realizado pela Meta, e que a decisão foi tomada após uma avaliação técnica sobre as necessidades atuais da empresa, que já vinha se desgastando nos últimos 12 meses.

Segundo a companhia, seus modelos mais recentes exigem fornecedores com maior grau de sofisticação técnica em dados, como a recente contratada Mercor, uma empresa que antes atuava com recrutamento por IA e agora conecta especialistas a projetos de inteligência artificial de ponta.

A movimentação acontece em um momento de reorganização estratégica entre as big techs, que disputam não apenas a criação dos modelos mais avançados de IA, mas também o controle da cadeia que viabiliza esses sistemas — do acesso a talentos até os dados usados no treinamento.

Fundada em 2016, a Scale AI cresceu oferecendo dados para treinar modelos de empresas como Google, OpenAI e a própria Meta. Com a entrada bilionária desta última no captable da Scale, o mercado passou a questionar se haveria mudança na neutralidade das operações, mesmo com a informação de que a Meta não teria poder de voto em decisões da empresa investida.

Nos bastidores, circulam rumores de que o Google também estaria considerando romper sua relação com a Scale, segundo fontes da Reuters. A preocupação gira em torno da possibilidade de acesso indireto a dados sensíveis ou, no mínimo, da concentração de infraestrutura crítica nas mãos de empresas que competem entre si em ritmo acelerado.

Ao mesmo tempo, a própria Meta tem adotado uma postura mais agressiva na formação de suas equipes, com ofertas que chegam a US$100 milhões em pacotes de contratação para atrair talentos da OpenAI, como revelou Sam Altman. A contratação de Alexandr Wang reforça essa estratégia, sinalizando que a disputa passa também pela capacidade de construir times próprios com ambições de longo prazo.

O caso envolvendo OpenAI, Meta e Scale AI reforça como as disputas no setor de inteligência artificial vão além dos modelos e produtos finais e passam pela infraestrutura, talentos e parcerias estratégicas que viabilizam esse desenvolvimento.

À medida que big techs aceleram suas frentes de IA, movimentos como esse indicam que a concentração de fornecedores, dados e lideranças técnicas tende a gerar novos rearranjos e reposicionamentos no mercado. Para o ecossistema, é um sinal claro de que a cadeia da IA — da rotulagem ao modelo final — entrou, definitivamente, no centro das decisões estratégicas das maiores empresas de tecnologia do mundo.

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No último dia 20 de junho, a Meta, dona de Facebook e Instagram, e a Oakley, marca consolidada de equipamentos e vestuários esportivos, anunciaram o desenvolvimento conjunto do Oakley Meta HSTN (apelidado Oakley Meta Glasses). Essa nova linha de óculos inteligentes terá 4 diferentes estilos de um mesmo modelo e irá incorporar funções da plataforma Meta IA, como comandos por voz, reprodução de música e gravação de vídeos em qualidade 3K, além de prometer uma bateria com duração chegando a oito horas de uso.

A aposta reforça a proposta da Meta de consolidar sua posição no mercado de dispositivos inteligentes, agora com um produto claramente focado em atletas. Inspirado no já conhecido estilo do modelo HSTN, o design mantém o DNA esportivo da Oakley, potencializado pela tecnologia da Meta. Assim, o tradicional óculos de sol vira uma peça central do ecossistema de wearables, que abrange dispositivos inteligentes vestíveis, como os já conhecidos e disseminados smartwatches, unindo tecnologia e funcionalidade para uso no dia a dia.

O aprendizado vai além do produto: uma marca aproveita o público da outra — a Meta enxerga nos atletas uma oportunidade de expandir, enquanto a Oakley se conecta a entusiastas de tecnologia. Cada player aporta sua expertise e as marcas trabalham juntas em marketing e divulgação com storytelling voltado a desempenho. Além disso, a escolha de aproveitar um modelo de óculos já best-seller reduz riscos de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) e acelera a validação no mercado.

Isso é reforçado pelo que Alex Himmel, VP de wearables da Meta, diz em entrevista ao Wired: “Descobrimos que as pessoas estão se inclinando para diferentes casos de uso ativo com o Ray-Ban Meta. Portanto, a Oakley, uma marca que representa desempenho e inovação técnica, parecia um próximo passo natural para nossa colaboração.”

No fim das contas, parcerias podem ser muito valiosas quando feitas de forma estratégica e complementar — seja para somar tecnologia, distribuição, branding ou audiência. Mas nada disso funciona se os dois lados não saírem ganhando: esse é o fator que faz o acordo ter impacto real.

Agora, o mercado acompanha de perto os resultados desta colaboração, mas o recado já fica: buscar o parceiro certo pode encurtar o caminho para destravar expertise, redes e reputação que levariam anos (e capital) para construir do zero.

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