Empresas brasileiras aumentam uso de IA, mas subestimam custos e ROI

A adoção de inteligência artificial (IA) no Brasil avança rapidamente, com 93% das empresas pesquisadas esperando aumentar o consumo de tokens de IA nos próximos 12 meses. No entanto, um desafio significativo reside no controle financeiro: apenas 45% dessas organizações monitoram ativamente os custos associados a esse uso, segundo um levantamento da IDC encomendado pela Dell Technologies. A pesquisa, que ouviu 250 empresas brasileiras, revelou que 57% já utilizam IA, mas 44% apontam a falta de otimização entre modelos de IA e infraestrutura como um dos principais fatores de aumento de despesas.

Os tokens são unidades de processamento que, em serviços cobrados por consumo, impactam diretamente as despesas. Mateus Acosta, analista de infraestrutura da IDC Brasil, destacou a discrepância entre a expectativa de aumento no uso e a baixa adoção de mecanismos de acompanhamento financeiro. Paralelamente, o aumento da demanda por processamento tem pressionado a oferta global de componentes, elevando os custos de equipamentos. Diego Puerta, presidente da Dell Technologies no Brasil, observou que o custo de componentes nunca subiu tanto, atribuindo a alta à demanda por capacidade computacional e, no Brasil, à variação cambial.

Desafios no controle de custos e medição de ROI

A alta nos custos de infraestrutura e processamento levanta questões sobre a capacidade de pequenas e médias empresas (PMEs) acompanharem o ritmo de adoção da IA. Puerta alertou que a falta de investigação sobre como a IA pode impactar e beneficiar os negócios pode levar à perda de competitividade. Ele enfatizou que o custo de uma solução de IA deve ser analisado em relação ao retorno que pode proporcionar, e não apenas pela sua presença no mercado.

Uma pesquisa da Strand Partners, encomendada pela AWS, corrobora essa dificuldade: embora metade das empresas brasileiras use IA, apenas 33% confiam na própria capacidade de medir o retorno do investimento (ROI), e apenas 28% possuem uma metodologia formal para isso. A maioria (64%) acompanha a economia de tempo ou custo, mas apenas 38% olham para receita atribuível à IA e 30% para o resultado entregue ao cliente. Isso sugere que a economia de tempo, por si só, não se traduz automaticamente em retorno financeiro.

Infraestrutura híbrida e o futuro da IA

A pesquisa da IDC também apontou que mais de 70% das cargas de trabalho de IA estão concentradas em ambientes de nuvem privada ou infraestrutura tradicional, impulsionadas por preocupações com segurança, custos e observabilidade. A distribuição das cargas entre infraestrutura própria e nuvem pública surge como estratégia para controlar despesas, com projetos em fase de experimentação se beneficiando da flexibilidade da nuvem pública e sistemas maduros, de ambientes privados.

Puerta defendeu a utilização de diferentes ambientes conforme as características de cada aplicação, ressaltando que a escolha envolve não apenas custo, mas também soberania e segurança dos dados. O avanço dos agentes de IA, que poderão alcançar 80% das empresas pesquisadas em 24 meses, amplia a demanda por processamento e governança, exigindo que os gestores de tecnologia acompanhem esse crescimento com mecanismos eficazes de medição de consumo, custos e resultados.

A análise do ROI da IA requer a definição de uma linha de base para medir o ganho de processos antes e depois da automação. Especialistas recomendam que os tokens de IA sejam tratados como qualquer alocação de capital, com uma tese de retorno clara por trás de cada aplicação. A disciplina na avaliação do custo em relação aos resultados – como retenção, conversão e custo evitado – é crucial, especialmente para PMEs, onde a margem de erro é menor.