A Inteligência Artificial tornou-se o centro das atenções no mundo corporativo, mas o foco excessivo em indicadores de adoção pode esconder armadilhas financeiras perigosas para o caixa das empresas.
Muitas organizações celebram a transformação digital sem perceber que estão, na verdade, destruindo valor econômico ao implementar soluções automatizadas que custam muito mais do que o trabalho humano.
A ausência de governança e a escolha errada de modelos tecnológicos são os principais vilões desse cenário de gastos descontrolados, conforme divulgado pelo Estadão.
Os riscos de investir em Inteligência Artificial sem estratégia financeira
Os números do setor são impressionantes. Segundo a Menlo Ventures, o gasto corporativo global com IA generativa cresceu 3,2 vezes em 2025, atingindo a marca de US$ 37 bilhões em investimentos.
Contudo, a BCG estima que apenas 5% das empresas capturam valor de IA em escala. Além disso, a Deloitte afirma que somente 20% das iniciativas avançadas em GenAI entregam ROI acima de 30% atualmente.
Isso indica que a maior parte das iniciativas ainda não alcança retornos expressivos. Uma parcela relevante das empresas ainda não demonstra geração clara de valor econômico com o uso dessas novas ferramentas.
Quando a máquina custa mais caro que o humano
A causa desse problema é econômica e gerencial. O custo de uma API de IA não é fixo, mas baseado em consumo. Sem o devido controle, esse gasto pode crescer descontroladamente no cartão corporativo.
Um exemplo real ilustra bem o perigo. Uma empresa substituiu um estagiário que custava R$ 2.800 mensais por uma automação com IA. O novo processo passou a consumir R$ 17.400 por mês em taxas e revisões.
Esse aumento de 521 por cento ocorreu sem um orçamento aprovado ou metas definidas. A empresa chamou o processo de inovação, mas o setor financeiro descobriu, meses depois, um grande aumento de custo fixo.
Arquitetura de uso e a escolha do modelo ideal
O retorno sobre o investimento de uma iniciativa não é determinado pela qualidade do modelo, mas pela arquitetura do uso. Escolher um modelo premium para uma tarefa simples é um desperdício de recursos.
Uma chamada típica processa dez mil tokens. No modelo premium, isso custa cerca de cinquenta centavos, enquanto no modelo econômico custa dois centavos. É uma diferença de vinte e cinco vezes pelo mesmo serviço.
Na maioria das empresas, essa escolha não é feita de forma consciente. O resultado é o uso de tecnologias caríssimas para funções básicas, o que acaba drenando a rentabilidade de projetos que deveriam ser lucrativos.
O playbook para garantir o retorno financeiro
Para evitar esses erros, os líderes devem identificar o dono nominal do consumo de Inteligência Artificial. É preciso mapear cada processo automatizado com volumes claros e critérios rígidos de qualidade.
Definir a métrica financeira antes de escolher o modelo tecnológico é essencial. O indicador principal deve ser o custo por output útil, separando a inovação real de narrativas que apenas geram despesas extras.
Em ambientes onde o capital tem custo, o ROI deve ser baseado em evidências. A pergunta certa não é quanto custa o token, mas quanto custa cada decisão melhor ou cada hora economizada em toda a operação.
A fonte original desta notícia é o Estadão e você pode conferir a matéria completa através do link: Estadão | Quando a IA funciona e ainda destrói valor.
