RELATÓRIO DE INVESTIGAÇÃO
Guia da AI Tokenomics para CIO
Como ver, controlar e contabilizar os gastos com tokens de IA à escala
10 MINUTOS DE LEITURA
10 September 2026
RELATÓRIO DE INVESTIGAÇÃO
Como ver, controlar e contabilizar os gastos com tokens de IA à escala
10 MINUTOS DE LEITURA
10 September 2026
Os profissionais de IA têm passado os últimos anos a desenvolver argumentos para justificar o investimento. Agora, têm de prestar contas sobre a economia: os custos dos tokens estão a surgir como uma rubrica orçamental nova e significativa, com uma taxa de crescimento que supera a capacidade de a justificar. A tokenomics é hoje uma preocupação dos conselhos de administração, uma vez que os custos de cada comando, inferência e interação com agentes aumentam mais depressa do que a capacidade de uma organização de demonstrar o valor que geram.
Inquirimos 750 líderes globais de topo em 17 países e entrevistámos 15 líderes das áreas tecnológica e financeira de organizações que integram a Fortune 500. Menos de 1 em cada 5 dólares gastos pelas organizações em tokens podem ser associados a resultados financeiros concretos: influência nas receitas, custos evitados ou produtividade convertida em números com base nos quais os departamentos financeiros possam agir.
A preocupação tem origem em duas lacunas: as organizações não conseguem prever com fiabilidade o volume de tokens e os gastos com eles de um trimestre para outro, nem explicar o retorno obtido depois do investimento. Isto cria um duplo problema. Quando os custos são imprevisíveis, os departamentos financeiros hesitam em aprovar orçamentos mais elevados para a IA. Quando o valor é invisível, os conselhos de administração pressionam os CEO para que o expliquem, os CEO, por sua vez, recorrem aos CFO em busca de controlo, e os CFO esperam que os CIO tornem o consumo de IA previsível, economicamente disciplinado e comprovadamente valioso.
Quatro em cada cinco líderes afirmam que a IA está a gerar resultados mensuráveis, mas menos de um em cada cinco consegue associar o valor aos gastos em tokens. A maioria tem dificuldade em explicar este tipo de despesa em termos financeiros que permitam ao CFO tomar medidas, ao CEO quantificar e ao conselho avaliar.
A Tokenomics Foundation define a AI tokenomics como a disciplina de converter energia e capital em capacidades de IA e consumir essa inteligência de forma eficiente em toda a organização, para gerar valor comercial mensurável. Os tokens são as unidades de dados processadas pelos modelos de IA. São consumidos em cada comando, resposta, passo de obtenção e interação com agentes. Este relatório e as disciplinas nele descritas centram-se no custo dos tokens e no valor que geram.
A questão económica não é... quantos [tokens] foram consumidos, mas sim o que é que esse token realmente fez?
Field CTO for AI, Cybersecurity and Data; Organização Global de Infraestruturas Tecnológicas
78%
Crescimento previsto do consumo de tokens nos próximos 24 meses
1 em 3
organizações esgotam os seus orçamentos para tokens antes do fim do ano
Só 35%
das empresas conseguem calcular o custo por resultado obtido para o negócio, mesmo no seu maior caso de uso da IA
Os números tornam difícil ignorar o duplo problema. As organizações que participaram no inquérito gastaram cerca de 2,5 mil milhões de dólares em tokens de IA no ano passado. Os gastos com tokens ocupam agora o terceiro lugar entre os principais fatores de custo da IA, atrás da infraestrutura e do desenvolvimento e manutenção de software.
A verdadeira preocupação é a trajetória: as organizações preveem que o volume de consumo de tokens cresça 78% nos próximos 24 meses. Mesmo considerando uma previsão de queda de 19% nos preços, os líderes estimam que, no mesmo período, o gasto total com tokens se aproximará de 3,6 mil milhões de dólares se não for aplicada nenhuma otimização. Por detrás deste total, a variação é enorme: uma empresa tecnológica global que gasta mais de 20 milhões de dólares anualmente, uma seguradora europeia com um orçamento de inferência de IA de 150 a 200 milhões de dólares, e uma empresa contratada pelo governo com um teto global de gastos em IA de 250 milhões de dólares.
Hoje, os gastos com tokens podem estar a passar despercebidos à administração. Mas a trajetória desses custos é preocupante. Os CIO e os seus colegas dos departamentos financeiros poderão vir a constatar que as despesas operacionais se tornam um risco financeiro significativo com surpreendente rapidez.
Numa das nossas entrevistas, um líder tecnológico de uma importante instituição financeira dos EUA descreve um aumento de 5 a 10 vezes nos gastos com tokens num período de seis meses. Um grande banco europeu passou de um investimento quase nulo em tokens para 5 milhões de euros anuais em apenas 12 meses, com uma única carga de trabalho a consumir 200 mil euros por semana.
É um problema real… a crescer a cada minuto, a cada dia… acompanhar [os gastos com tokens] é definitivamente um desafio, especialmente se estiverem distribuídos por várias organizações, várias equipas.
Chief Technology Officer; Organização Global de Dados Financeiros e Meios de Comunicação
A queda dos preços da IA não vai ser a salvação. Nove em cada 10 líderes afirmam que tokens mais baratos os levarão a expandir os casos de uso, em vez de reduzir os gastos. Quando questionados sobre o que fariam se os preços caíssem mais 25%, apenas um em cada 20 respondeu que pouparia o excedente.
As organizações não conseguem ver o consumo de tokens ao nível da carga de trabalho. Gastos que não estejam associados a uma carga de trabalho são impossíveis de prever, e valor que não esteja associado a uma carga de trabalho é impossível de provar. Basicamente, as organizações têm uma despesa com IA que ninguém consegue prever e um valor que ninguém consegue provar. Esta lacuna decorre de seis pontos cegos que estão a consumir silenciosamente os orçamentos de IA.
A estratégia de avanço consiste em resolver a raiz do problema através de visibilidade, prestação de contas e responsabilização financeira aplicadas à carga de trabalho. E são cinco as disciplinas que distinguem as empresas que estão a ganhar terreno. A visibilidade vem em primeiro lugar, pois é dela que dependem as outras quatro. E há uma alavanca que supera todas as outras... mas menos de 10% das empresas a utilizam.
Implemente um gateway de IA ou uma camada de observabilidade que, a cada interação da IA, registe: o nome da carga de trabalho, a equipa responsável, o modelo usado, o custo dos tokens e o resultado obtido. Sem isso, tudo o resto são meras recomendações.
DADOS
53%
da utilização de tokens pode ser atribuída a um utilizador ou equipa específicos.
Cobre às equipas os custos dos tokens que consomem. Comece pela engenharia e pelas três ou quatro funções que mais consomem.
O showback torna o consumo visível, mas não lhe atribui consequências financeiras. Só muda a consciencialização e os comportamentos quando associado a outros incentivos. O chargeback cobra o consumo à equipa responsável por ele. É o indicador mais forte de otimização de custos e atribuição de valor segundo este estudo, mas ainda são poucas as organizações que o usam. A sua eficácia depende da existência de capacidades de governação adequadas no contexto.
O mecanismo é direto. Quando uma equipa paga pelo seu próprio consumo, os gestores questionam se o gasto é justificado e os engenheiros começam a escolher os modelos tendo em conta o custo.
DADOS
Só 7%
das organizações usam um modelo de chargeback para monitorizar os custos da IA.
Identifique os cerca de 10% das cargas de trabalho que realmente precisam de recursos de ponta (com raciocínio complexo, síntese de várias fontes e geração de alto risco) e encaminhe tudo o resto para modelos de nível intermédio ou de ponderação aberta capazes. Imponha esse encaminhamento logo no gateway, e não como orientação sujeita à interpretação de cada programador.
DADOS
90%
A parcela de mais de 9000 tarefas que o nosso estudo revelou não exigir a capacidade de um modelo de ponta, em que um modelo de capacidade média é suficiente.
Antes de investir capital em qualquer nova tarefa de IA, defina três coisas: quanto custa o processo hoje, em dinheiro ou em tempo; qual o resultado financeiro específico que a IA irá melhorar; e como esse resultado será medido em dólares. Depois, mantenha-se firme.
Não tem de ser complexo. Mas tem de existir antes do gasto, e não quando se tenta justificá-lo depois.
O que conta como valor varia consoante a função: a taxa de deflexão nas operações de atendimento ao cliente, o tempo de ciclo no desenvolvimento de software, as horas por transação no processamento administrativo. A definição muda. A exigência não.
DADOS
< 20%
dos gastos em tokens podem ser atribuídos a um resultado financeiro quantificado.
A maioria dos erros de encaminhamento acontece por falta de orientações claras, e não por falta de bom senso das pessoas. Os programadores e colaboradores optam pelo modelo mais capaz porque não conseguem ver a diferença de custos... e, muitas vezes, não dispõem de uma regra simples para aplicar quando um modelo menos dispendioso é suficiente.
Torne a visibilidade dos custos acessível a quem quiser. Defina o padrão para que a escolha certa seja também sempre a mais fácil, e reserve o discernimento humano para os casos em que é realmente essencial.
DADOS
54%
dos pedidos de IA são mal encaminhados para um modelo mais capaz e mais caro do que o necessário para a tarefa em questão.
A liderança em IA resume-se à disciplina de controlo e gestão. As organizações vencedoras gerem cada token antes de este se tornar um custo a justificar, e associam-no depois a uma prova de valor que conseguem explicar.
Nada disto é da exclusiva responsabilidade do CIO. É necessário que o CFO torne o valor mensurável uma condição para o investimento em IA, que o CHRO integre a consciência dos custos nas expetativas dos colaboradores e que os líderes empresariais nomeiem um responsável específico para cada carga de trabalho desde o primeiro dia.
As perguntas já estão a circular: do conselho de administração para o CEO, do CEO para o CFO e do CFO para o CIO. Os CIO que implementam a visibilidade da carga de trabalho, a responsabilização financeira e a disciplina de encaminhamento terão agora a resposta e a confiança necessárias para expandir a IA com base em provas, e não na esperança.
Neste estudo, foram inquiridos 750 líderes de topo de organizações com receitas anuais superiores a mil milhões de dólares em 17 países, e foram realizadas 15 entrevistas detalhadas a líderes tecnológicos e financeiros que integram a Fortune 500, entre junho e julho de 2026.