Waydev: corrida por tokens reduz o retorno do código com IA e infla o retrabalho

O novo culto em equipes que usam muito programação com IA não é a qualidade das versões, mas o volume de tokens queimados. O problema é que mais código e mais PRs não significam necessariamente mais trabalho útil: uma parte significativa desse volume acaba sendo reescrita.

Como funciona o tokenmaxxing

O termo tokenmaxxing descreve uma lógica simples: se um desenvolvedor gasta muitos tokens no Claude Code, Cursor ou Codex, supostamente ele trabalha de forma mais produtiva. Dentro das empresas, grandes limites de computação de IA viraram símbolo de status, quase como já foram as linhas de código ou o número de commits. Mas é o mesmo erro antigo com embalagem nova. Tokens são entrada do processo, não resultado. Eles mostram quantos recursos foram queimados, mas não respondem se a equipe passou a ter mais código confiável, útil e fácil de manter.

Segundo a Waydev, que trabalha com cerca de 50 empresas e mais de 10 mil engenheiros, gestores costumam ver um panorama geral muito bonito: 80–90% do código gerado por IA é aceito de início e chega ao repositório. Mas depois vem a parte menos visível do trabalho: correções, reversões e reescritas nas semanas seguintes. Se esse rabo for contado, a fatia real do código que de fato "pega" cai para 10–30%. É aí que a ilusão de produtividade instantânea desmorona.

Métricas contra ilusões

Várias empresas de análise de engenharia tentam agora medir esse quadro. A demanda cresceu tanto que os grandes também passaram a investir nessas ferramentas: em 2025, a Atlassian comprou a startup DX por US$ 1 bilhão para medir melhor o retorno dos agentes de IA no desenvolvimento. A conclusão geral das diferentes plataformas é parecida: o volume de código entregue cresce, mas a fatia de resultado duradouro não.

• A GitClear relata que usuários regulares de ferramentas de IA apresentam code churn 9,4 vezes maior que o de desenvolvedores sem IA, embora o crescimento anual ajustado pareça bem mais modesto, em torno de 25%.
• A Faros AI, em relatório de março de 2026, registrou que, com alta participação de IA no desenvolvimento, o tamanho dos PRs cresceu 51%, os bugs por PR aumentaram 28%, o tempo mediano de revisão quintuplicou e o code churn saltou 861%.
• A Jellyfish, em uma amostra de 7.548 engenheiros, viu que os desenvolvedores com maiores orçamentos de tokens fazem mais PRs, mas a dependência rapidamente deixa de compensar no custo.
• Nos dados da Jellyfish, os 20% do topo em gasto com tokens entregaram em média 23 PRs mesclados por trimestre contra 11 dos 20% de baixo, mas gastaram cerca de US$ 1.822 contra aproximadamente US$ 3.

O preço do código excedente

O principal problema não é que a IA escreva muito, mas que o volume excedente empurra o custo do trabalho para o fim da esteira. A equipe gera rascunhos mais rápido, mas depois paga para ler, revisar, integrar e manter esse código. Se os PRs ficam maiores, os bugs mais numerosos e as revisões mais longas, parte da "aceleração" simplesmente é transferida para o futuro como dívida técnica.

Isso é especialmente visível entre desenvolvedores juniores: eles aceitam sugestões da IA com menos filtragem e depois voltam a essas mudanças com mais frequência. Com engenheiros seniores a situação é melhor, porque eles definem o contexto com mais precisão e cortam o lixo na entrada com mais rigor. Mesmo assim, o retorno marginal diminui. A Jellyfish diz quase sem rodeios: no topo da curva, os desenvolvedores gastam quase 10 vezes mais tokens para obter um aumento de cerca de duas vezes no throughput. Isso já não é uma história de eficiência, mas de um overclock caríssimo.

"Esta é uma nova era do desenvolvimento de software, e as empresas terão de se adaptar de qualquer forma", afirma o chefe da

Waydev, Alex Circei.

O que isso significa

A programação com IA não vai desaparecer, mas o culto ao gasto máximo de tokens parece uma métrica de gestão ruim. Se as empresas querem produtividade real, terão de olhar não para a quantidade de código gerado, mas para quantas mudanças sobrevivem à revisão, não quebram a produção, não voltam para reescrita e se pagam em tokens.