A Amazon revisou as orientações internas para seus engenheiros de software sobre o uso de inteligência artificial no trabalho. Na nova diretriz, a empresa afirma que quantidade de tokens consumidos, adoção de ferramentas e volume de alterações em código são métricas "profundamente falhas" quando usadas como metas.

A companhia não está abandonando a IA. A mudança é de foco: em vez de premiar quem usa mais ferramentas ou gera mais código, a Amazon quer avaliar o impacto do trabalho sobre clientes, negócios e equipes.

Um dos problemas apontados é o chamado "tokenmaxxing", expressão usada para descrever o consumo exagerado de tokens para elevar indicadores internos. Tokens são as unidades usadas pelos modelos para processar e gerar informações e também influenciam o custo de operação dessas ferramentas. Segundo a Fortune, a Amazon alerta que transformar esse consumo em objetivo pode aumentar despesas sem necessariamente melhorar os resultados.

O problema não é apenas teórico. Funcionários da companhia chegaram a executar agentes de IA em tarefas desnecessárias apenas para elevar seus números em um ranking interno, que foi descontinuado em maio.

Para o vice-presidente da Amazon, Terk Terkowitz, o melhor critério são os resultados obtidos no longo prazo, incluindo impacto para clientes, para o negócio e para as próprias equipes. Indicadores como consumo de tokens e adoção de ferramentas não serão descartados, mas podem servir apenas para identificar padrões, e não como metas de desempenho.

A orientação também vale no sentido contrário. Segundo Terkowitz, descobrir onde a IA não ajuda também é uma informação útil.

A empresa continua orientando engenheiros a aprender e incorporar IA ao trabalho diário e acredita que a tecnologia ficará no centro do desenvolvimento de software, combinada com conhecimento, experiência técnica e capacidade de avaliar quando determinada solução realmente faz sentido.

A discussão vai além da Amazon. Um levantamento recente mostrou que apenas 3% das organizações superaram suas metas de economia com ganhos de produtividade por IA, mesmo com a maioria planejando ampliar os investimentos na tecnologia.

Com informacoes de Tecnoblog.