Custos de inteligência artificial demandam nova disciplina financeira e desafiam estratégias empresariais, segundo Forrester

A gestão de custos em inteligência artificial é um desafio crescente para as empresas.

À medida que a inteligência artificial (IA) se torna uma parte essencial das operações empresariais, a gestão de custos emergiu como um dos principais desafios para CIOs e executivos de tecnologia. Muitas organizações ainda não estão preparadas para lidar com a complexidade financeira que a adoção em larga escala de IA acarreta.

O aumento do uso de modelos fundacionais, agentes de IA e aplicações que dependem de grandes volumes de dados está transformando a estrutura tradicional de despesas em tecnologia. As empresas estão passando de investimentos previsíveis em infraestrutura e licenciamento de software para custos variáveis, que incluem o consumo de modelos, processamento, armazenamento, inferência e uso de APIs.

Embora muitas organizações monitorem indicadores de desempenho técnico, poucas têm mecanismos eficazes para avaliar os custos reais associados a cada aplicação de IA e o retorno financeiro que essas iniciativas geram. Essa falta de visibilidade dificulta decisões sobre a expansão de projetos, priorização de investimentos e otimização do orçamento.

Governança financeira passa a ser prioridade

Uma estratégia eficaz de gestão de custos em IA deve começar com a criação de visibilidade sobre o consumo de recursos. Isso envolve o monitoramento das despesas relacionadas ao treinamento e à inferência de modelos, uso de GPUs, consumo em nuvem, armazenamento de dados e custos de manutenção dos sistemas.

É fundamental que as organizações estabeleçam métricas financeiras específicas para suas iniciativas de IA. Indicadores como custo por consulta, custo por tarefa automatizada, economia operacional gerada e impacto na produtividade devem ser acompanhados para permitir comparações entre diferentes modelos e aplicações, facilitando decisões sobre a continuidade ou substituição de soluções.

A colaboração entre áreas além da TI é essencial. Equipes de finanças, compras, arquitetura, segurança e negócios devem participar das decisões relacionadas ao uso de IA para evitar um aumento descontrolado dos gastos e garantir que os investimentos estejam alinhados às prioridades corporativas.

Outro risco a ser considerado é o “shadow AI”, que ocorre quando colaboradores utilizam ferramentas ou serviços de IA sem uma governança centralizada. Esse comportamento não apenas amplia os riscos de segurança e conformidade, mas também dificulta o controle financeiro, uma vez que parte dos custos ocorre fora dos processos formais de aquisição.

As empresas devem realizar uma avaliação contínua para identificar quais modelos oferecem a melhor relação entre desempenho e custo. Muitas vezes, modelos menores ou especializados podem atender a determinadas aplicações com eficiência semelhante a modelos de grande porte, reduzindo significativamente o consumo de recursos computacionais.

A arquitetura tecnológica também desempenha um papel crucial nos custos operacionais. Estratégias como cache de respostas, otimização de prompts, reutilização de componentes, uso de modelos específicos para cada tarefa e processamento local podem reduzir despesas recorrentes sem comprometer a qualidade das respostas.

Organizações que adotarem práticas estruturadas de gestão financeira desde as fases iniciais da adoção de IA terão uma maior capacidade de escalar projetos de forma sustentável. Isso inclui a definição de políticas claras de governança, estabelecimento de indicadores de retorno, monitoramento contínuo dos custos operacionais e revisão periódica da arquitetura tecnológica à medida que novas opções de modelos e infraestrutura surgem no mercado.

A análise conclui que a gestão de custos deve ser integrada à estratégia de adoção da inteligência artificial. A capacidade de equilibrar inovação, desempenho e eficiência econômica será um fator determinante para diferenciar as empresas que conseguirão expandir o uso da IA de forma consistente daquelas que enfrentarão dificuldades para manter seus investimentos ao longo do tempo.