A promessa da inteligência artificial reside em sua capacidade de democratizar a inovação, permitindo que mais pessoas criem e prototipem aplicações sem a necessidade de profundo conhecimento em programação. Essa facilidade de acesso, no entanto, esconde um paradoxo crescente: o que é barato para criar pode se tornar exponencialmente caro para operar e manter. Segundo a pesquisa Gartner CIO Agenda 2027, uma maioria de 58% dos líderes de TI sente a pressão para reduzir custos corporativos através da IA, enquanto 51% antecipam um aumento no custo total de propriedade (TCO) das soluções de IA ao longo de seu ciclo de vida. Esse cenário coloca os CIOs em uma posição delicada, buscando entregar a economia prometida pela IA enquanto gerenciam os custos inerentes à sua adoção e sustentação.
O Labirinto dos Custos de IA
A percepção inicial de que a IA é uma solução de baixo custo de desenvolvimento se dissipa quando se analisa o ciclo completo de uma aplicação. O custo de escrever código pode ter caído, mas isso não se traduz automaticamente em menor custo operacional. Com a proliferação de ferramentas que facilitam a criação de agentes e aplicações, cresce também o volume de soluções que demandam integração, monitoramento, proteção e manutenção contínuas. Mesmo que o custo individual de operar cada solução seja baixo, o custo total pode escalar rapidamente com a expansão do portfólio. O TCO da IA, portanto, aumenta justamente porque a tecnologia funcionou e gerou mais demanda e mais soluções. A discussão sobre o custo da IA precisa ir além do consumo de tokens, que, embora visível, representa apenas um dos pelo menos cinco vetores de despesa. Outros fatores cruciais incluem o retrabalho e a revisão de código, a fragmentação de ferramentas de IA, as consequências da falta de governança e a sustentação das plataformas tecnológicas – infraestrutura, segurança, compliance e operação diária.
A Plataforma como Solução Estratégica
Nesse contexto, a escolha da plataforma tecnológica emerge como um fator cada vez mais relevante. Uma plataforma de IA moderna e abrangente pode ser a chave para mitigar os custos de sustentação e reduzir o impacto dos outros quatro vetores de despesa. Ao oferecer uma camada de abstração entre as aplicações e os modelos de IA, essas plataformas podem direcionar dinamicamente as requisições para opções de menor custo, sem comprometer a qualidade e o desempenho. Além disso, a integração de validações de arquitetura durante o desenvolvimento pode identificar problemas precocemente, diminuindo o retrabalho e o esforço de revisão de código. Plataformas que consolidam funcionalidades como guardrails, observabilidade, testes de conformidade, rastreabilidade, controle de acesso e trilhas de auditoria também combatem a fragmentação de ferramentas e incorporam a governança diretamente na operação, muitas vezes em um único contrato, simplificando a gestão e reduzindo a complexidade.
Implicações para o Orçamento de TI
A pesquisa do Gartner aponta para um aumento significativo nos orçamentos de TI em 2027, com sete das oito áreas de maior crescimento previstas ligadas às capacidades de plataformas: IA agêntica, IA generativa, cibersegurança, plataformas de desenvolvimento com IA, plataformas cloud, modernização de aplicações e integração e APIs. Esses investimentos, embora possam aparecer em diferentes rubricas orçamentárias, são fundamentais para construir e sustentar as soluções de IA. A parcela do orçamento de TI que sustenta a IA precisa ser explicitamente incluída no cálculo do TCO. Para as empresas, isso significa uma reavaliação estratégica de como a IA é orçada e gerenciada, reconhecendo que o custo de operação e manutenção é tão crítico quanto o de desenvolvimento inicial. A falta de visibilidade sobre o que está rodando, o que entrega valor e quanto custa pode levar a ineficiências e gastos desnecessários.
Ações Concretas para o Futuro
Diante desse cenário, o Gartner recomenda três ações concretas para 2027: a criação de um catálogo curado de ferramentas e serviços de IA aprovados, a eliminação de projetos de "IA zumbi" que consomem recursos sem entregar valor, e a exigência de que cada investimento em IA demonstre valor de negócio em até 90 dias. A implementação dessas medidas depende intrinsecamente da capacidade de monitoramento em tempo real e da governança clara sobre o ecossistema de IA. A agenda de IA, portanto, transcende a mera adoção de novas tecnologias e se consolida como uma agenda de plataforma, demandando uma visão integrada e estratégica para garantir que os benefícios da IA sejam sustentáveis e economicamente viáveis a longo prazo. A gestão eficaz do TCO da IA é o próximo grande desafio para os líderes de TI.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
