Inteligência Artificial: O custo da informação cai, mas o da inteligência real sobe

A atual revolução da Inteligência Artificial (IA) é marcada pela ideia de que a inteligência está se tornando cada vez mais barata. Modelos mais capazes exigem menos recursos por unidade de processamento, e o custo dos 'tokens' – a unidade básica que representa palavras, sílabas ou símbolos processados ou gerados por um modelo – caiu drasticamente nos últimos anos, em alguns casos mais de 90%.

Essa queda no custo unitário, no entanto, não se traduz em uma redução do gasto total das empresas com IA. Pelo contrário, as contas de IA continuam a subir. Esse fenômeno é explicado pelo chamado 'paradoxo do custo marginal da inteligência', inspirado no estudo de William Stanley Jevons sobre o carvão em 1865. Assim como a eficiência das máquinas a vapor levou a um maior consumo de carvão, a barateza dos tokens impulsiona seu uso em tarefas cada vez maiores, mais complexas e contínuas.

O token é informação, não inteligência

A distinção fundamental reside na diferença entre informação organizada e inteligência. Enquanto o token representa a matéria-prima – a informação que entra e sai do modelo –, a inteligência é a capacidade de transformar essa informação em decisão, contexto e ação confiável em um ambiente real. Um modelo pode gerar uma resposta rapidamente, mas essa resposta só ganha significado com contexto, dados confiáveis, memória, objetivos claros, governança e interpretação humana.

O filósofo John Searle, com seu experimento mental da sala chinesa, questionou se a manipulação correta de símbolos equivale à compreensão. Essa dúvida se aplica à IA atual: seguir regras perfeitamente é suficiente para caracterizar inteligência? Se a resposta for não, grande parte do que chamamos de IA é, na verdade, processamento de informação em escala, e é aí que reside o verdadeiro custo.

O custo real se desloca para camadas superiores

O custo da inteligência, portanto, não está desaparecendo, mas sim migrando para novas camadas. Segundo a EY, um fluxo linear simples de IA em 2023 custava cerca de US$ 0,04 por interação, enquanto um sistema orquestrado em 2026, com ferramentas e raciocínio complexo, pode chegar a US$ 1,20 por interação – um aumento de quase 30 vezes, apesar dos tokens mais baratos.

Esses custos adicionais estão concentrados em engenharia, governança, integração e operação. São esses elementos que transformam a informação bruta em inteligência contextualizada e confiável. A dificuldade em mensurar e gerenciar esses custos ocultos pode explicar por que o Gartner estima que cerca de 40% dos projetos de agentes de IA deverão ser cancelados até 2027.

A revolução da IA está acontecendo mais rápido do que a capacidade humana de compreendê-la e de criar o vocabulário e os instrumentos adequados para medir seu verdadeiro valor. Tornar a informação mais barata pode estar, paradoxalmente, tornando mais caro e complexo produzir inteligência genuína.