A consultoria Gartner projeta um aumento de mais de cinco vezes nos custos de inferência de inteligência artificial para fluxos de trabalho "agênticos" até 2028. A análise, que aponta para uma nova dinâmica econômica na era da IA generativa, indica que a evolução dos produtos de IA, de simples assistentes para executores de tarefas complexas, trará um novo desafio de margem para as empresas.

A tese central é o que o Gartner denomina "Paradoxo da Inferência": embora o custo unitário por token esteja em queda, a sofisticação e o volume de tokens necessários para as novas aplicações crescem em um ritmo muito superior. O resultado é uma inflação do custo total de operação, forçando líderes de produto a reavaliarem a sustentabilidade econômica de suas soluções.

A complexidade supera a eficiência

O problema, segundo a análise do Gartner, é que a inovação em capacidade está superando a curva de redução de custos. Um chatbot simples interpreta uma pergunta e oferece uma resposta. Um agente de IA, por outro lado, precisa "raciocinar, negociar e questionar a si mesmo constantemente", como descreve Will Sommer, analista da consultoria. Essa camada de raciocínio exige mais poder computacional e, consequentemente, eleva os custos.

Para as empresas que desenvolvem produtos de IA, a aposta de que a economia de escala dos modelos de fundação resolveria a equação de custos se mostra arriscada. A competitividade exigirá o desenvolvimento de "ecossistemas complexos de múltiplos modelos", onde tarefas são roteadas para o modelo mais adequado e custo-efetivo, em vez de depender de uma única solução genérica e autônoma, que pode gerar custos ilimitados.

O desafio do ROI

Encaminhar uma tarefa para um modelo agêntico, em comparação com uma interação básica, pode elevar os custos de inferência em pelo menos cinco vezes, segundo a análise. Garantir o retorno sobre o investimento (ROI) em aplicações tão avançadas se torna exponencialmente mais difícil. Não basta que o produto seja mais inteligente; ele precisa gerar um valor que justifique o custo significativamente maior.

Isso coloca uma pressão imensa sobre os líderes de produto. A estratégia não pode ser apenas adotar o modelo mais potente do mercado, mas sim construir camadas de orquestração e roteamento sofisticadas para calibrar tarefas complexas com opções de inteligência mais baratas sempre que possível. A era da IA aparentemente barata pode ter sido apenas um prelúdio para a era da IA cara e de gestão complexa.

A corrida pela inteligência artificial generativa entra em uma fase onde a gestão de custos se torna tão crítica quanto o desenvolvimento de novos recursos. A promessa de agentes autônomos é imensa, mas sua viabilidade econômica dependerá de uma engenharia de sistemas muito mais granular e estratégica do que a vista até agora. O desafio não é apenas tecnológico, mas fundamentalmente de modelo de negócio.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · TIInside