Custos de IA exigem nova disciplina financeira e desafiam estratégia das empresas, aponta Forrester

À medida que a inteligência artificial (IA) deixa de ser uma tecnologia experimental e passa a integrar operações críticas das empresas, a gestão de custos torna-se um dos principais desafios para CIOs e executivos de tecnologia. Em análise publicada pela Forrester, a consultoria afirma que muitas organizações ainda não estão preparadas para administrar a complexidade financeira gerada pela adoção de modelos de IA em escala.

Segundo a Forrester, o crescimento do uso de modelos fundacionais, agentes de IA e aplicações baseadas em grandes volumes de dados está alterando a estrutura tradicional de despesas em tecnologia. Em vez de investimentos previsíveis em infraestrutura ou licenciamento de software, empresas passam a lidar com custos variáveis relacionados ao consumo de modelos, processamento, armazenamento, inferência e uso de APIs.

A consultoria observa que, embora muitas organizações acompanhem indicadores de desempenho técnico, poucas possuem mecanismos consolidados para medir quanto cada aplicação de IA efetivamente custa e qual retorno financeiro gera para o negócio. Esse cenário dificulta decisões sobre expansão de projetos, priorização de investimentos e otimização do orçamento.

Governança financeira passa a ser prioridade

De acordo com a Forrester, uma estratégia de gestão de custos em IA deve começar pela criação de visibilidade sobre onde os recursos estão sendo consumidos. Isso inclui monitorar despesas com treinamento e inferência de modelos, utilização de GPUs, consumo em nuvem, armazenamento de dados, integrações por APIs e custos associados à manutenção dos sistemas.

A consultoria recomenda que as organizações estabeleçam métricas financeiras específicas para iniciativas de IA, acompanhando indicadores como custo por consulta, custo por tarefa automatizada, economia operacional gerada e impacto em produtividade. O objetivo é permitir comparações entre diferentes modelos e aplicações, facilitando decisões sobre continuidade ou substituição de soluções.

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Outro ponto destacado é a necessidade de envolver áreas além da TI. Segundo a análise, equipes de finanças, compras, arquitetura, segurança e negócios devem participar das decisões relacionadas ao uso de IA para evitar crescimento descontrolado dos gastos e garantir que investimentos estejam alinhados às prioridades corporativas.

A Forrester também alerta para o risco de “shadow AI”, quando colaboradores contratam ferramentas ou serviços de IA sem governança centralizada. Além de ampliar riscos de segurança e conformidade, esse comportamento dificulta o controle financeiro, uma vez que parte dos custos passa a ocorrer fora dos processos formais de aquisição.

A consultoria afirma ainda que empresas devem avaliar continuamente quais modelos oferecem a melhor relação entre desempenho e custo. Em muitos casos, modelos menores ou especializados podem atender determinadas aplicações com eficiência semelhante à de modelos de grande porte, reduzindo significativamente o consumo de recursos computacionais.

Outro aspecto apontado pela Forrester é que a arquitetura tecnológica influencia diretamente os custos operacionais. Estratégias como cache de respostas, otimização de prompts, reutilização de componentes, uso de modelos específicos para cada tarefa e processamento local em determinadas aplicações podem reduzir despesas recorrentes sem comprometer a qualidade das respostas.

Para a consultoria, organizações que incorporarem práticas estruturadas de gestão financeira desde as primeiras fases da adoção da IA terão maior capacidade de escalar projetos de forma sustentável. Isso inclui definir políticas claras de governança, estabelecer indicadores de retorno, acompanhar continuamente os custos operacionais e revisar periodicamente a arquitetura tecnológica à medida que novas opções de modelos e infraestrutura chegam ao mercado.

A análise conclui que a gestão de custos deve deixar de ser uma atividade exclusivamente financeira para se tornar parte da estratégia de adoção da inteligência artificial. Segundo a Forrester, a capacidade de equilibrar inovação, desempenho e eficiência econômica será um dos fatores que diferenciarão as empresas que conseguirão ampliar o uso da IA de forma consistente daquelas que enfrentarão dificuldades para sustentar seus investimentos ao longo do tempo.

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