A próxima fronteira da inteligência artificial, os chamados "agentes autônomos", pode chegar com uma conta salgada. Segundo uma nova projeção da consultoria Gartner, o custo de operar fluxos de trabalho com IA agentiva deve aumentar mais de cinco vezes até o final de 2028. A análise, reportada pelo The Register, alerta para um cenário contraintuitivo no mercado de tecnologia.

O que a Gartner descreve é um "paradoxo da inferência": a queda no preço dos modelos de fundação e dos tokens incentiva a criação de aplicações mais sofisticadas. Contudo, a complexidade dessas novas tarefas consome um volume tão maior de recursos computacionais que o custo total da operação não apenas anula a economia, como dispara. A corrida pela inovação, segundo a análise, está superando a curva de redução de custos.

O paradoxo da inferência

A diferença fundamental está na natureza da tarefa. Um chatbot simples interpreta uma pergunta e oferece uma resposta provável. Já um agente de IA, projetado para agir de forma independente para atingir um objetivo, precisa "raciocinar, negociar e questionar a si mesmo constantemente", explica Will Sommer, analista sênior do Gartner. Cada uma dessas etapas adiciona camadas de processamento.

Esse acréscimo tem um preço. A consultoria estima que apenas direcionar uma tarefa para um modelo de raciocínio agentivo eleva os custos de inferência em, no mínimo, cinco vezes. À medida que a complexidade da tarefa aumenta, esse múltiplo pode crescer ainda mais, criando um desafio econômico para as empresas que apostam na tecnologia.

O desafio do ROI

Com custos operacionais em ascensão, garantir o retorno sobre o investimento (ROI) em IA avançada exige uma de duas coisas: ou um retorno financeiro muito superior ao de modelos básicos, ou uma otimização rigorosa da infraestrutura. O Gartner sugere que uma das saídas é a orquestração inteligente, designando cada subtarefa ao modelo mais eficiente e barato capaz de executá-la.

O cenário é agravado pela migração de provedores de IA de assinaturas fixas para modelos de cobrança por uso, onde fluxos intensivos em tokens podem gerar custos inesperados e crescentes. A projeção se alinha a outras previsões do Gartner, que já havia estimado que 40% das empresas poderiam desativar agentes de IA por problemas práticos e que metade dos projetos de IA generativa estouraria o orçamento por falhas de arquitetura.

A aposta em IA agentiva, impulsionada por gigantes como a Nvidia, encontra assim uma barreira econômica pragmática. A sofisticação dos sistemas avança em um ritmo que a otimização de custos ainda não consegue acompanhar, colocando a disciplina de engenharia e a gestão financeira no centro da estratégia de IA.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · The Register