Memo da Amazon alerta contra o tokenmaxxing e pede mais critério no uso de IA por engenheiros

O memo circulou internamente em setembro e foi publicado no site da Amazon na terça-feira, 27 de outubro de 2026. Ele redefine o papel de engenheiros de software e gestores na era da IA. A empresa diz que está só no começo do efeito da IA na engenharia de software e que, seja qual for a prática futura, a IA estará no centro dela.

Sobre métricas, a Amazon classifica uso de tokens, taxa de adoção de ferramentas de IA e volume de mudanças ou revisões de código como formas "deeply flawed" de medir equipes e organizações. Ela não manda ignorar esses números: devem ser vistos "com cuidado e bom senso", junto de outros dados. Um porta-voz afirmou que não há limite de tokens por funcionário. Marc Brooker, vice-presidente e engenheiro distinto da AWS, disse à CNBC que a empresa olha para "feature velocity": quantos lançamentos saem e quantas mudanças bem-sucedidas chegam à produção. O memo também diz que, se o trabalho não se beneficia da IA atual, isso é uma constatação, não uma falha.

O tema já vinha sendo coberto. Em 13 de maio de 2026, o CEVIU noticiou "Funcionários da Amazon fazem 'tokenmaxxing' por pressão para usar ferramentas de IA" e, no mesmo dia, "Métricas de uso de IA começam a ser fraudadas por funcionários". A fonte atual informa que a Amazon desativou em maio um ranking interno ao descobrir que funcionários inflavam o uso de tokens para subir de posição. Agora a empresa transforma essa lição em orientação formal por escrito, com foco em resultados de longo prazo.

Em 11 de março de 2026, o CEVIU publicou "Após interrupções, Amazon exigirá aprovação de engenheiros sêniores para mudanças assistidas por IA". A ênfase atual em mudanças bem-sucedidas em produção conversa com esse histórico, embora o texto da fonte não faça essa ligação. Em 5 de agosto de 2026, o CEVIU registrou que a Microsoft impôs limites de gastos com IA a engenheiros e alertou contra o tokenmaxxing. A Amazon, ao contrário, diz não ter adotado tetos.

Para quem lidera times de engenharia, a leitura é que medir IA por volume de tokens ou de código gerado incentiva o comportamento errado, como a Amazon já viu em maio. Métricas de entrega, como lançamentos e mudanças bem-sucedidas em produção, parecem um ponto de partida mais defensável. Para o dev, o recado é que saber dizer onde a IA ainda não ajuda também conta como critério profissional.