Como transformar a IA em um ativo em vez de um custo

A discussão sobre os custos da inteligência artificial (IA) nas empresas está mudando. Tradicionalmente, o foco estava nos preços por token e no acesso aos modelos mais avançados disponíveis na nuvem. No entanto, à medida que a IA avança de experimentos para aplicações em produção, as empresas precisam repensar essa abordagem. A escolha do modelo é apenas uma parte da equação.

Com a demanda por IA se tornando constante e crítica para os negócios, adotar uma abordagem de consumo pode transformar os gastos em um item variável difícil de prever. Nesse cenário, a questão não é mais apenas qual modelo consumir, mas como operar a IA de forma econômica e previsível. A Deloitte, em seu relatório sobre o estado da IA em 2026, indica que o acesso dos trabalhadores à IA aumentou 5% em 2025 e que a proporção de empresas com pelo menos 40% de seus projetos de IA em produção deve dobrar em seis meses.

À medida que a IA se torna um portfólio de cargas de trabalho contínuas, em vez de uma coleção de experimentos, a economia por trás dela muda. A precificação por consumo oferece flexibilidade, mas quando o uso se torna previsível e significativo, as lideranças devem considerar se ainda faz sentido adquirir IA por demanda ou se é hora de investir em capacidade que possam otimizar e controlar.

Esse novo entendimento sobre os custos da IA pode impactar diretamente as estratégias das empresas brasileiras, que precisam avaliar como integrar a IA em suas operações de maneira sustentável e eficiente. A mudança na mentalidade em relação aos investimentos em IA tende a influenciar a forma como as empresas gerenciam seus recursos e planejam suas operações futuras.