Empresas brasileiras escalam IA, mas enfrentam desafios de custo e ROI

A adoção de inteligência artificial (IA) no Brasil avança rapidamente, com 57% das empresas já utilizando a tecnologia em suas operações e 93% prevendo um aumento no consumo de tokens de IA nos próximos 12 meses. No entanto, o crescimento traz consigo desafios significativos em controle financeiro e medição de retorno sobre o investimento (ROI). Segundo levantamento da IDC encomendado pela Dell Technologies, apenas 45% das organizações monitoram ativamente os custos associados ao uso de IA, e uma pesquisa da AWS aponta que apenas 33% confiam na própria capacidade de medir o ROI.

Desafios no controle de custos e medição de ROI

A falta de otimização entre modelos de IA e infraestrutura é um dos principais fatores de aumento de despesas, com 44% das empresas apontando essa questão. Os tokens, unidades de processamento cobradas por consumo, impactam diretamente as despesas. Mateus Acosta, analista da IDC Brasil, destaca a discrepância entre o aumento esperado no uso e a baixa adoção de mecanismos de acompanhamento financeiro. A pesquisa da AWS revela que, embora a maioria acompanhe a economia de tempo ou custo (64%), apenas 38% olham para receita atribuível à IA e 30% para o resultado entregue ao cliente, indicando que a economia de tempo não se traduz automaticamente em retorno financeiro.

Diego Puerta, presidente da Dell Technologies no Brasil, alerta que a falta de investigação sobre como a IA pode beneficiar os negócios pode levar à perda de competitividade. Ele enfatiza 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. A análise do ROI requer a definição de uma linha de base para medir ganhos de processos antes e depois da automação, tratando tokens de IA como qualquer alocação de capital com uma tese de retorno clara.

Infraestrutura híbrida e o futuro da IA

A pesquisa da IDC aponta que mais de 70% das cargas de trabalho de IA estão concentradas em ambientes de nuvem privada ou infraestrutura tradicional, 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 defende 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. A expectativa é que agentes de IA alcancem 80% das empresas pesquisadas em 24 meses, ampliando a demanda por processamento e governança. Para suportar esse avanço, a participação média da IA no orçamento de TI deve crescer dos atuais 28% para 42% nos próximos dois anos.

A infraestrutura híbrida ganha relevância, com 43% das empresas pretendendo adotá-la. Paralelamente, 45% planejam implementar práticas de gestão e monitoramento de custos, conhecidas como FinOps, para ampliar o controle financeiro. A segurança dos dados (48%) e a imprevisibilidade dos custos (35%) são obstáculos à adoção de nuvens para IA. A eficiência da infraestrutura e a organização dos dados influenciam diretamente a sustentabilidade econômica das aplicações.

Ganhos e próximos passos

Apesar dos desafios, a IA já gera benefícios mensuráveis: 52% das organizações reportam ganhos em eficiência de processos, 51% em produtividade e o mesmo percentual em satisfação dos clientes. Para 60% das empresas, uma infraestrutura adequada acelera o ROI. A próxima etapa da evolução da IA nas empresas será marcada pela integração de infraestrutura, dados e aplicações para gerar resultados consistentes e mensuráveis.