A Walmart terá começado a limitar a utilização interna de ferramentas de inteligência artificial, depois de um aumento da procura por parte dos colaboradores. A medida aplica-se ao Code Puppy, agente de IA desenvolvido internamente pela retalhista, segundo informação avançada pela Bloomberg.
De acordo com a mesma informação, a Walmart passou a atribuir a cada colaborador um número definido de tokens, unidade usada para medir o consumo computacional em ferramentas de IA. Até agora, os trabalhadores tinham acesso ilimitado a tokens no Code Puppy.
O Code Puppy foi lançado no âmbito da estratégia da Walmart para integrar inteligência artificial nas operações e melhorar a eficiência. A empresa tem também dado acesso a plataformas como o Claude, da Anthropic, e o ChatGPT, da OpenAI, de acordo com as fontes citadas pela Bloomberg.
Um porta-voz da Walmart indicou à Bloomberg que a empresa pretende que os colaboradores usem IA para criar valor, acrescentando que está a orientar as equipas para escolherem a ferramenta adequada a cada tarefa. A decisão surge num contexto em que grandes empresas começam a avaliar com maior detalhe os custos associados à adoção alargada de IA generativa.
A questão central está no modelo de consumo por tokens. Ao contrário das licenças anuais ou dos modelos por utilizador, que oferecem maior previsibilidade financeira, a utilização baseada em volume pode gerar aumentos rápidos de custos quando as ferramentas são usadas de forma intensiva ou quando envolvem grandes quantidades de dados.
A Walmart tem sido uma das retalhistas mais ativas na integração de IA, com aplicações em áreas como cadeia de abastecimento, experiência do cliente, apoio aos colaboradores e operações de loja. Em 2025, a empresa anunciou novas ferramentas de IA para os seus associados nos Estados Unidos, incluindo tradução em tempo real e gestão de tarefas, com o objetivo de simplificar processos e melhorar o serviço ao cliente.
A limitação agora reportada não representa um recuo na aposta tecnológica, mas antes uma tentativa de controlar a escalabilidade e os custos da utilização interna. Para o retalho, o caso mostra uma nova fase da adoção de IA: depois da experimentação, as empresas começam a definir regras de governação, métricas de eficiência e limites operacionais para garantir que o investimento gera retorno.
