Controle de Despesas com IA nas Empresas
Empresas como Amazon, Walmart, Uber, Cisco e Meta começaram a adotar mecanismos para conter despesas relacionadas ao uso de ferramentas generativas de inteligência artificial (IA) após notar um crescimento mais rápido do que o previsto. De acordo com o Financial Times, essa mudança ocorre à medida que as companhias ampliam o uso de agentes de IA, que exigem mais processamento computacional do que chatbots tradicionais.
Os custos computacionais passaram a chamar a atenção de diretores financeiros e conselhos de administração, segundo Costi Perricos, líder global de IA generativa da Deloitte. “Consumidores e empresas foram ensinados que a IA é barata ou gratuita, e esse definitivamente não é o caso”, afirmou ao Financial Times.
Exemplos de Controle de Despesas
A Uber é um exemplo emblemático dessa mudança de postura. A empresa impôs um teto mensal de US$ 1.500 por funcionário para gastos com tokens em determinadas ferramentas de IA após consumir todo o orçamento previsto para 2026 já nos primeiros meses do ano.
- O Walmart estabeleceu limites para o uso de seus sistemas internos de inteligência artificial depois de registrar forte crescimento na demanda por plataformas de programação assistida por IA.
- A Amazon passou a orientar funcionários a evitar o uso de inteligência artificial sem uma finalidade clara depois de identificar casos em que engenheiros criavam agentes apenas para melhorar posições em rankings internos de produtividade.
- A Meta adotou medidas semelhantes neste ano.
A pressão financeira aumentou após mudanças comerciais promovidas pelos principais laboratórios de IA. Com a adoção crescente da cobrança por tokens, empresas passaram a visualizar com mais clareza o custo de cada fluxo automatizado.
Impactos Potenciais para o Setor de IA
Analistas observam impactos potenciais para o próprio setor de inteligência artificial. O Goldman Sachs estimou recentemente que o uso crescente de agentes poderá elevar em 24 vezes o consumo global de tokens até 2030, aumentando a demanda por infraestrutura e agravando a escassez de chips nos próximos anos.
Além disso, o cenário também abre espaço para a concorrência internacional, com modelos chineses já superando os norte-americanos em consumo de tokens em 2026.
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