A promessa de que a inteligência artificial seria a solução definitiva para o corte de custos operacionais e o ganho de eficiência está sendo confrontada por uma realidade financeira austera. Segundo dados de levantamentos da Bessemer Venture Partners, o gasto médio mensal com IA em médias empresas atingiu US$ 85,5 mil em 2026, um crescimento de 36% em relação ao ano anterior. Esse avanço nos dispêndios, contudo, não tem sido acompanhado pela visibilidade financeira necessária, gerando impactos diretos nas margens de lucro das organizações.
De acordo com a Mavvrik, 84% das empresas do segmento já registraram erosão de margem superior a 6% devido à falta de controle sobre os custos de infraestrutura de IA. O cenário revela um descompasso estrutural entre a tecnologia adotada e os modelos de negócio vigentes, forçando lideranças a revisitar a lógica de substituição de equipes como ferramenta de economia.
O esgotamento do modelo de assinatura
O problema reside na arquitetura dos modelos de assinatura, que foram historicamente desenhados para um mundo onde o custo marginal de atender um novo usuário era próximo de zero. Em SaaS tradicional, adicionar um cliente significava, essencialmente, alocar mais espaço em um banco de dados ou servidor, com custos previsíveis e escaláveis. A IA altera essa dinâmica fundamental.
Agentes de inteligência artificial operam de forma distinta, dependendo intensamente do processamento de GPUs para viabilizar cada interação. Segundo a a16z, esses custos podem ser de cinco a dez vezes superiores aos da computação convencional equivalente. Empresas que integraram esses custos em planos de valor fixo acabaram, inadvertidamente, subsidiando usuários de alta intensidade, resultando em um crescimento de receita descolado da rentabilidade real.
A busca por modelos híbridos
O mercado tem reagido a essa pressão através da implementação de modelos híbridos, que combinam taxas fixas de plataforma com cobranças variáveis baseadas no consumo real. O relatório Pricing Trends 2025 da Maxio indica que organizações que adotaram esse formato registraram um crescimento médio de 21% ao ano, sinalizando uma transição necessária para a sustentabilidade financeira da operação.
Contudo, a transição para modelos baseados em consumo apresenta desafios operacionais significativos. A criação de novas estruturas de faturamento exige rastreamento detalhado de uso por cliente e funcionalidade, processos que muitas vezes superam a capacidade técnica interna das empresas. A falta de suporte adequado nessa migração pode ser fatal; a tknOps aponta que empresas que tentaram a mudança sem a infraestrutura correta enfrentaram taxas de churn de até 70%.
Desafios para CFOs e lideranças
No topo da pirâmide organizacional, a preocupação é evidente. Pesquisa da DigitalRoute com mais de 600 CFOs globais demonstra que 71% das organizações ainda não conseguem monetizar a inteligência artificial de forma eficiente, com apenas 29% operando com um modelo de precificação consolidado. A clareza sobre o consumo por cliente tornou-se um diferencial competitivo.
Para o ecossistema brasileiro e global, a lição é clara: a expansão sem visibilidade financeira é um risco operacional crítico. Como aponta Thiago Pisano, CEO da 87Labs, o custo da tecnologia não aparece na folha de pagamento, mas é visível na margem, exigindo que as empresas tenham controle granular sobre seus processos antes que a escalada da IA comprometa a saúde do negócio.
O papel da infraestrutura financeira
O surgimento de soluções como a Payloop, plataforma de gestão de pagamentos da 87Labs, reflete a necessidade de ferramentas que automatizem o ciclo de vida dos pagamentos sem exigir o desenvolvimento interno de infraestruturas complexas. Ao unificar faturamento para modelos de assinatura e consumo, essas plataformas buscam reduzir o tempo de implementação de novos modelos de receita.
O que permanece em aberto é a velocidade com que as médias empresas conseguirão adaptar suas estruturas financeiras antes que o custo marginal da IA se torne insustentável. A automação do ciclo completo de cobrança parece ser o próximo passo obrigatório para transformar o gasto com IA em um ativo de eficiência, em vez de um passivo operacional.
A transição para modelos de cobrança por uso, embora necessária, exige uma maturidade financeira que poucas empresas possuem hoje. O mercado observa se a adoção de plataformas especializadas será suficiente para estabilizar as margens ou se o custo da inteligência artificial forçará uma revisão profunda na forma como o software é precificado e consumido globalmente.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
