Custos de IA demandam nova abordagem financeira e desafiam estratégia empresarial, diz Forrester

Desafios na Gestão de Custos com Inteligência Artificial

Com a inteligência artificial (IA) se consolidando como uma tecnologia essencial nas operações empresariais, a gestão de custos se torna um desafio significativo para CIOs e executivos de tecnologia. Uma análise da Forrester revela que muitas organizações ainda não estão preparadas para lidar com a complexidade financeira que a adoção em larga escala de modelos de IA acarreta.

O aumento do uso de modelos fundacionais, agentes de IA e aplicações que processam grandes volumes de dados está mudando a estrutura tradicional de despesas em tecnologia. As empresas estão passando de investimentos fixos em infraestrutura e licenciamento de software para custos variáveis relacionados ao consumo de modelos, processamento, armazenamento e uso de APIs.

Embora muitas organizações monitorem indicadores de desempenho técnico, poucas têm mecanismos eficazes para medir o custo real de cada aplicação de IA e o retorno financeiro que elas proporcionam. Essa falta de visibilidade dificulta decisões sobre a expansão de projetos, priorização de investimentos e otimização do orçamento.

Prioridade na Governança Financeira

Para a Forrester, uma gestão de custos eficaz em IA deve começar com a criação de visibilidade sobre o consumo de recursos. Isso envolve monitorar despesas com treinamento e inferência de modelos, uso de GPUs, consumo em nuvem, armazenamento de dados e custos de manutenção dos sistemas.

A consultoria sugere que as organizações estabeleçam métricas financeiras específicas para iniciativas de IA, como custo por consulta, custo por tarefa automatizada e impacto na produtividade. Essas métricas permitem comparações entre diferentes modelos e aplicações, facilitando decisões sobre a continuidade ou substituição de soluções.

Riscos e Oportunidades na Adoção de IA

A Forrester alerta sobre o risco de “shadow AI”, que ocorre quando colaboradores utilizam ferramentas ou serviços de IA sem uma governança centralizada. Isso não apenas aumenta os riscos de segurança e conformidade, mas também dificulta o controle financeiro, uma vez que parte dos custos pode ocorrer fora dos processos formais de aquisição.

As empresas devem avaliar continuamente quais modelos oferecem a melhor relação entre desempenho e custo. Muitas vezes, modelos menores ou especializados podem atender a determinadas aplicações com eficiência semelhante à de modelos maiores, reduzindo o consumo de recursos computacionais.

A arquitetura tecnológica também desempenha um papel crucial nos custos operacionais. Estratégias como cache de respostas, otimização de prompts e processamento local podem ajudar a reduzir despesas recorrentes sem comprometer a qualidade das respostas.

Conclusão sobre a Gestão de Custos em IA

Organizações que implementarem práticas estruturadas de gestão financeira desde o início da adoção da IA terão maior capacidade de escalar projetos de forma sustentável. Isso inclui definir políticas claras de governança, estabelecer indicadores de retorno e revisar periodicamente a arquitetura tecnológica à medida que novas opções de modelos e infraestrutura surgem no mercado.

A análise conclui que a gestão de custos deve ser integrada à estratégia de adoção da inteligência artificial. A habilidade de equilibrar inovação, desempenho e eficiência econômica será um diferencial para as empresas que desejam expandir o uso da IA de maneira consistente, em contraste com aquelas que enfrentarão dificuldades em sustentar seus investimentos ao longo do tempo.

Fonte por: It Forum