Empresas lutam para controlar custos de IA e comprovar ROI

A ascensão da Inteligência Artificial (IA) nas organizações tem gerado um desafio financeiro significativo: a imprevisibilidade dos custos. Relatórios recentes indicam que a maioria das empresas não possui controles adequados para gerenciar o consumo de IA, resultando em estouros orçamentários. Segundo o Gartner, 85% das empresas não têm mecanismos para deter picos de consumo, e uma pesquisa da DoiT/Sapio Research revelou que 79% das corporações ultrapassaram seus orçamentos no último ano.

A complexidade em compreender o custo real da IA e mensurar seu valor para o negócio é acentuada pela proliferação de modelos de linguagem (LLMs), precificações dinâmicas e a multiplicação de agentes. A falta de visibilidade sobre o custo total, incluindo supervisão humana, retrabalho e governança, é um ponto crítico. Uma pesquisa da Capgemini apontou que 59% dos executivos viram seus gastos com IA superarem o esperado, com uma média de 24% acima do orçado.

O que é AI FinOps e seus pilares

A disciplina de Cloud FinOps, que existe desde 2019, está sendo adaptada para as demandas da IA, exigindo monitoramento e intervenções em tempo real. Uma estratégia consistente de AI FinOps se baseia em quatro pilares fundamentais para garantir a eficiência financeira e a sustentabilidade da IA:

• Observabilidade: Visibilidade em tempo real e unificada do consumo, com modelos de atribuição para transparência, identificando quem consumiu o quê e com qual custo.
• Controle: Baseado na observabilidade, permite projetar gastos, detectar anomalias e aplicar travas contra picos atípicos de tráfego.
• Otimização: Redução direta de desperdício através de recursos como Roteamento Inteligente, Cache Semântico e Auto-RAG.
• Valor: Maximização do valor gerado por token e identificação de ativos que podem ser monetizados, além da criação de planos de preços flexíveis.

Desafios na mensuração de valor e ROI

Apesar do investimento crescente em IA, apenas 37% das empresas relataram contribuição positiva para o lucro antes de juros e impostos (EBIT), segundo a McKinsey. A dificuldade reside em transformar a capacidade de analisar dados em resultados financeiros concretos. Muitas organizações não conseguem relacionar diretamente os gastos com IA aos resultados alcançados, seja por falta de medição formal ou por gerenciar custos e valor separadamente.

A pesquisa da Amcham Brasil indicou que, embora 84% das empresas utilizem IA, 61% relatam resultados pontuais ou irrelevantes. Apenas 28% identificam ganhos operacionais e 3% impacto em novas receitas. A falta de métricas claras, como o AI Yield (Rendimento de IA), que mede o valor comprovado após descontar o custo total, dificulta a comprovação do retorno sobre o investimento (ROI).

O papel estratégico das finanças e os próximos passos

A área financeira tem um papel crucial em direcionar a escala da IA, formulando perguntas essenciais sobre o problema de negócio a ser resolvido, o custo total da iniciativa, os resultados esperados e como serão medidos, e o impacto de não investir. A FDC recomenda tratar a IA como um portfólio de capital, com critérios claros para continuidade ou encerramento de projetos, financiando resultados e capacidades reaproveitáveis.

A governança financeira deve nascer junto com os projetos de IA, não como uma consideração tardia. Dominar a disciplina de AI FinOps é essencial para evitar a frustração de expectativas e garantir o equilíbrio entre inovação e controle, permitindo que as empresas escalem a IA de forma sustentável e impulsionem o crescimento econômico global. O mercado de soluções de AI FinOps é projetado para atingir US$ 10 bilhões até 2030, segundo o Gartner.