O custo da IA ​​já não é tão baixo quanto se prometia inicialmente.

O custo da IA ​​aumenta com a escala, obrigando as empresas a considerarem cuidadosamente o equilíbrio entre a automação e a eficiência financeira.

Com o crescimento exponencial da tecnologia de inteligência artificial (IA), muitas empresas a viram como uma oportunidade para reduzir custos, aumentar a produtividade e automatizar tarefas repetitivas. Mas, após a fase de testes, o cenário financeiro começou a se tornar mais complexo. A IA não é apenas uma ferramenta de software que pode ser ativada e usada imediatamente; ela acarreta custos com infraestrutura, dados, segurança e pessoal operacional.

Em alguns casos, os custos computacionais da IA ​​ultrapassaram os custos com salários de funcionários. Bryan Catanzaro, vice-presidente de aprendizado profundo aplicado da Nvidia, afirmou que existem grupos em que os custos computacionais são "muito maiores" do que os salários dos funcionários. Isso não significa que a IA será sempre mais cara do que os humanos, mas demonstra que a promessa de "redução de custos pela IA" já não é tão simples quanto era no início.

Os custos ocultos por trás dos sistemas de IA

Um dos componentes mais caros é o custo computacional. Os modelos modernos de IA exigem poder de processamento significativo, especialmente quando as empresas os utilizam frequentemente para atendimento ao cliente, programação, análise de dados ou processamento interno de documentos. Quanto mais usuários e tarefas envolvidos, maiores serão os custos operacionais.

Para as empresas, o custo da IA ​​não se limita ao aluguel de modelos ou ao pagamento de taxas de API. Para integrar a IA em sistemas reais, é necessário limpar dados, conectar-se a softwares internos, estabelecer permissões de acesso, proteger informações confidenciais e criar processos de controle de saída. Essas tarefas exigem a colaboração de equipes técnicas, de segurança cibernética, jurídicas e operacionais.

Quanto maior a implementação de IA, mais custos as empresas devem considerar em relação à infraestrutura, dados, segurança e pessoal de supervisão.

FOTO: CRIADA POR IA

A geração de IA ainda não é suficientemente estável para lidar automaticamente com tudo sem intervenção humana. Essa tecnologia ainda pode fornecer respostas incorretas, fabricar fatos ou interpretar o contexto de forma equivocada. Portanto, muitas empresas precisam manter funcionários para revisar, corrigir e, em última instância, assumir a responsabilidade. Em áreas como atendimento ao cliente, finanças, saúde , direito ou dados sensíveis, essa camada de supervisão é praticamente indispensável.

Isso significa que, em muitos casos, a IA não substitui completamente a mão de obra, mas cria uma nova camada de custos. As empresas ainda pagam pela tecnologia, ao mesmo tempo que precisam de pessoas para garantir que o sistema funcione corretamente e com segurança.

A corrida pela infraestrutura entre as principais empresas de tecnologia também reflete os enormes custos por trás da IA. A Microsoft anunciou planos de investir 25 bilhões de dólares australianos, o equivalente a 17,9 bilhões de dólares americanos, na Austrália até 2029 para expandir suas capacidades em IA, computação em nuvem, segurança cibernética e treinamento de habilidades. Esses investimentos demonstram que a IA não se resume apenas a software, mas também envolve data centers, chips de processamento, energia e redes operacionais de grande escala.

O custo da IA ​​não é simplesmente uma questão tecnológica.

Com o aumento dos custos, a pergunta que as empresas fazem muda. Antes, muitas empresas se sentiam pressionadas a ter uma estratégia de IA para não serem vistas como atrasadas. Agora, o foco está mudando para uma questão mais prática: qual o valor que a IA cria e quanto tempo levará para recuperar o investimento?

A empresa de pesquisa Gartner prevê que os gastos globais com TI atingirão US$ 6,31 trilhões em 2026, um aumento de 13,5% em relação a 2025. O crescimento é impulsionado por infraestrutura de IA, computação em nuvem e software. Isso indica que a IA está desencadeando um novo ciclo de gastos com tecnologia, em vez de simplesmente substituir os gastos existentes.

A inteligência artificial só é verdadeiramente valiosa quando o investimento na tecnologia se traduz em eficiência operacional mensurável.

FOTO: CAPTURA DE TELA DA ROBOTMAGAZINE

A pressão para recuperar o investimento está, portanto, se tornando cada vez mais evidente. A consultoria Deloitte prevê que o investimento em IA continuará a aumentar, mas os retornos nem sempre são fáceis de mensurar. Para projetos mais complexos, as empresas precisam de um prazo maior para avaliar a eficácia, em vez de simplesmente observar o número de tarefas automatizadas.

Essa mudança está forçando as empresas a serem mais pragmáticas. Em vez de buscarem a substituição generalizada de humanos, muitas empresas estão optando por usar IA para auxiliar em tarefas específicas, como resumir documentos, sugerir respostas para clientes, escrever código, categorizar solicitações ou detectar erros. Essa abordagem reduz riscos e facilita o controle de custos.

A IA ainda pode se tornar mais barata com o tempo para tarefas individuais, especialmente à medida que os modelos se tornam mais eficientes e a concorrência entre fornecedores aumenta. Mas, no nível empresarial, os custos totais podem continuar a subir conforme o uso aumenta, os requisitos de segurança se tornam mais rigorosos e os processos operacionais se tornam mais complexos.

Portanto, o debate atual não gira mais em torno da questão de se a IA é absolutamente cara ou barata. O que importa é para quais problemas as empresas utilizam a IA, em que escala e se a eficácia pode ser mensurada. A promessa de redução de custos só se torna convincente quando a IA demonstra valor concreto em operações do mundo real.

Fonte: https://thanhnien.vn/chi-phi-ai-khong-con-re-nhu-loi-hua-ban-dau-185260427153301634.htm