O orçamento de tecnologia para 2027 da sua empresa contempla o investimento para manter a Inteligência Artificial funcionando?

O projeto-piloto funciona, a equipe aprova e a empresa decide ampliar o uso da Inteligência Artificial (IA). É nesse momento que uma conta ainda pouco considerada no planejamento pode ganhar peso: o investimento para manter a tecnologia operando todos os dias.

Para o orçamento de 2027, contratar uma ferramenta ou desenvolver uma aplicação será apenas parte da decisão. As empresas precisarão prever quanto custará sustentar seu uso com segurança, eficiência e retorno para o negócio. Afinal, a IA acrescenta uma camada de despesas variáveis ao orçamento de tecnologia. Além de licenças, a conta pode incluir processamento em nuvem, armazenamento, integração com sistemas, segurança, manutenção e consumo dos modelos. 

Com os agentes de IA, essa dinâmica fica ainda mais evidente. Um agente pode consultar documentos, acessar sistemas, executar etapas de um processo, gerar uma resposta e revisar o resultado antes de concluir a tarefa. A empresa não paga apenas pela entrega final, mas pelos recursos consumidos ao longo de toda a sua execução. Por isso, o custo de um teste com poucos usuários não deve ser tomado como referência para uma operação que atenderá várias equipes ou milhares de clientes. O piloto demonstra o potencial da solução, mas é o uso em escala que revela sua estrutura de custos.

A preocupação já aparece nas pesquisas de mercado. No estudo The State of AI 2026, da McKinsey, uma em cada cinco organizações entrevistadas afirmou que os custos operacionais da IA, incluindo o consumo de tokens, já limitavam sua utilização. A pesquisa também identificou que 28% das empresas destinam mais de 10% de seu orçamento total de tecnologia da informação e comunicação a soluções de IA. O Gartner, por sua vez, projeta que os gastos mundiais com infraestrutura de IA otimizada para nuvem alcancem US$ 66 bilhões em 2027, uma expansão de 56,5% em relação a 2026.

Para as empresas brasileiras, há ainda a exposição ao câmbio quando os serviços são cobrados em moeda estrangeira. Uma operação que parece previsível em dólares pode sofrer variações relevantes em reais. Esse risco precisa entrar no planejamento. Assim, o primeiro passo é dar visibilidade à conta e analisar alguns aspectos, tais como: quais ferramentas estão em uso, que áreas consomem mais recursos, quanto custa concluir cada tarefa, quais despesas são de implantação e quais continuarão existindo mês após mês?

Separar esses custos, definir responsáveis e estabelecer limites e alertas ajuda a evitar desperdícios. Também permite identificar aplicações que começam pequenas, mas ganham escala sem que o orçamento acompanhe esse crescimento.

Outra decisão importante é escolher o modelo adequado para cada atividade. Nem toda tarefa exige o sistema mais sofisticado. Classificar um documento simples e analisar uma situação complexa são demandas diferentes, que não precisam ter o mesmo custo. O desenho dos processos também importa: automatizar um fluxo ineficiente pode acelerar desperdícios. Assim, antes de ampliar o uso dos agentes, vale eliminar etapas desnecessárias, reduzir repetições e definir quando a intervenção humana é necessária.

Reforço, ainda, que controlar gastos é apenas metade do trabalho. A outra parte consiste em medir o que a empresa recebe em troca. Tempo economizado, redução de erros, qualidade do atendimento, capacidade adicional e receita gerada são indicadores que ajudam a avaliar o retorno. O custo por tarefa concluída também importa, desde que acompanhado da qualidade da entrega. Afinal, uma operação barata que precisa ser refeita pode sair cara.

A meu ver, a Inteligência Artificial deve ser tratada como uma capacidade permanente do negócio, com orçamento, responsáveis, metas e governança, não como uma experiência isolada, nem como uma despesa que cresce sem acompanhamento.

Avalio que, em 2027, estarão melhor preparadas as empresas que souberem onde investir, como acompanhar o consumo e quais resultados exigir. A pergunta não é quanto a empresa vai gastar com IA, mas qual valor conseguirá gerar com esse investimento.

*Mauricio Frizzarin é fundador e CEO da QYON, empresa norte-americana especializada em inteligência artificial e agentes de IA. Frizzarin cursou Engenharia de Software e Marketing, OPM (Owner/President Management) na Harvard Business School, Executive Education em Inteligência Artificial na University of California, Berkeley e em Fintech em Harvard - www.qyon.com