iFood reduz custos de IA em 90% com otimização de modelos

O iFood alcançou uma redução de 90% em sua conta de tokens de inteligência artificial, consumindo aproximadamente 6 trilhões de tokens por mês. A informação foi revelada por Cesario Martins, CEO da Zoop, fintech do grupo iFood, durante o TI Inside Innovation Forum 2026. A estratégia envolveu a construção de uma infraestrutura de governança para otimizar o uso de diferentes modelos de IA, incluindo a ampliação do uso de modelos abertos e o desenvolvimento de soluções próprias.

Otimização de custos com IA

A redução expressiva nos gastos com IA foi possível graças a uma abordagem que prioriza a eficiência financeira. Martins destacou que nem todas as tarefas demandam os modelos mais avançados do mercado, sendo crucial a escolha adequada da tecnologia para cada aplicação. A estratégia da companhia inclui a utilização de modelos abertos, a parceria com terceiros para execução e o desenvolvimento de modelos internos, visando diminuir a dependência de modelos fechados e controlar melhor os custos associados ao processamento de informações.

A rápida evolução dos modelos de IA exige um acompanhamento constante e flexibilidade na adoção de novas tecnologias. A governança precisa permitir a avaliação e incorporação de alternativas sem comprometer o controle dos custos, garantindo que as empresas se mantenham competitivas.

Governança e segurança de dados na IA

Além da eficiência financeira, a governança de dados e a segurança são aspectos fundamentais na adoção da inteligência artificial. Martins ressaltou a necessidade de políticas de segurança e proteção de dados integradas à infraestrutura de IA, especialmente para empresas em setores regulados como o financeiro. A Zoop, por exemplo, está sujeita à regulação do Banco Central e à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

A governança deve garantir que as políticas estabelecidas pelas organizações sejam aplicadas consistentemente às operações dos modelos e agentes de IA. Isso inclui o controle sobre quais sistemas são utilizados, quem tem acesso a eles e quais informações podem ser processadas. O desafio se estende à administração do uso de modelos de linguagem por um grande número de funcionários, exigindo mecanismos de acompanhamento e controle de consumo.

Desafios culturais na adoção de IA

Apesar dos avanços tecnológicos, Cesario Martins aponta a cultura organizacional como o principal obstáculo para a adoção em larga escala da inteligência artificial. Ele descreve o conceito de profissionais super-humanos, capazes de ampliar significativamente sua capacidade com o apoio da IA, mas que muitas vezes encontram barreiras em estruturas empresariais tradicionais.

A IA permite a integração de atividades e o questionamento de divisões departamentais estabelecidas ao longo de décadas. O executivo defende que a transformação cultural deve partir da liderança, com a revisão da forma como os problemas são resolvidos e as equipes colaboram. Ele apresentou três ondas de adoção da IA: desenvolvimento de software, transformação de processos internos e criação de produtos e serviços que impactam a experiência do cliente. Empresas que não avançarem nessas transformações poderão enfrentar dificuldades competitivas.