Quanto uma empresa deve investir para implementar uma solução de inteligência artificial? Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, CTO e especialista em tecnologia, software e inteligência artificial, observa que a resposta costuma surpreender quem considera apenas o preço da licença ou da API, já que a maior parte dos custos aparece em etapas que raramente entram na primeira estimativa.
A questão passou a ser frequentemente debatida nas reuniões da diretoria. Com a popularização dos assistentes generativos, muitas organizações aprovaram projetos a partir de demonstrações rápidas e econômicas, e só descobriram o tamanho real do investimento quando a solução precisou atender milhares de usuários, integrar sistemas e cumprir exigências de segurança.
A compreensão da composição desses custos é fundamental para um planejamento mais eficiente e para a prevenção de projetos que, embora viáveis em fase inicial, se mostram excessivamente onerosos durante a operação. Abaixo, apresentamos as perguntas mais recorrentes sobre o tema, bem como as considerações pertinentes a cada uma delas.
Por que o piloto engana na hora de estimar o investimento?
Projetos-piloto geralmente são implementados com um número reduzido de usuários, dados cuidadosamente selecionados e integrações simplificadas para reduzir a complexidade do sistema. Nesse cenário, o consumo de processamento é baixo, a revisão das respostas é feita informalmente pela própria equipe e problemas de segurança ou escala ainda não aparecem.
Tal mudança, segundo Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor de tecnologia, implica o aumento de variáveis na produção. O volume de solicitações aumenta, os dados devem ser tratados continuamente, os sistemas precisam se comunicar entre si e a solução passa a exigir monitoramento, suporte e controles de acesso que não existiam na fase de teste.
Diante do exposto, a estimativa calculada a partir do projeto piloto tende a capturar apenas uma fração do custo real. Projeções mais confiáveis consideram o volume esperado de uso, a quantidade de sistemas envolvidos e o nível de criticidade da aplicação, extrapolando o desempenho observado em um ambiente controlado.
Quais são os custos que ficam escondidos?
Além do modelo em si, uma solução de inteligência artificial em produção envolve gastos distribuídos por várias frentes. Os mais comuns são:
- Preparação de dados: limpeza, organização, padronização e atualização das bases que alimentam a solução costumam consumir boa parte do esforço das equipes, sobretudo quando as informações estão espalhadas por sistemas diferentes.
- Integração com sistemas internos: conectar a IA a ERPs, CRMs, repositórios de documentos e plataformas de atendimento exige desenvolvimento, testes e manutenção contínua.
- Infraestrutura em nuvem: processamento, armazenamento, bancos de dados vetoriais e transferência de dados geram custos recorrentes que crescem com o uso.
- Segurança e conformidade: controles de acesso, proteção de dados pessoais, registros de auditoria e adequação à LGPD demandam ferramentas e trabalho especializado.
- Revisão humana e avaliação: respostas precisam ser acompanhadas, testadas e corrigidas, o que exige tempo de especialistas e bases de avaliação estruturadas.
- Capacitação e mudança de processos: equipes precisam aprender a usar a solução, e fluxos de trabalho precisam ser ajustados para incorporar a nova ferramenta.
Segundo a avaliação de Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, especialista em software e inteligência artificial, a preparação de dados e a integração são os processos mais frequentemente subestimados. Em diversos projetos, o custo de preparar as informações para uso ultrapassa significativamente o valor cobrado pelo próprio modelo.
Como reduzir o custo sem comprometer o resultado?
A escolha do modelo adequado a cada tarefa constitui uma das alavancas mais diretas para o sucesso. Solicitações simples são atendidas por modelos menores e mais baratos, e as tarefas complexas ficam reservadas aos modelos mais avançados. O consumo é diminuído por técnicas como cache de respostas recorrentes e redução do volume de texto.
Como apontado por Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, que atua como CTO, o reaproveitamento constitui outra forma de diluir investimentos. A utilização de plataformas internas com conectores, regras de segurança e ferramentas de monitoramento compartilhadas evita que cada área desenvolva soluções personalizadas, reduzindo custos a cada novo projeto.
O acompanhamento financeiro é parte integrante desse processo. A atribuição dos gastos de nuvem a cada aplicação, a definição de limites de consumo e a revisão periódica do custo por solicitação permitem identificar desvios cedo, antes que a despesa comprometa a viabilidade da iniciativa.
O que define se o investimento vale a pena?
O valor de um projeto de inteligência artificial é mensurável quando comparado ao valor gerado por ele. É imprescindível mensurar o tempo economizado, a redução de erros, o aumento da capacidade de atendimento e a melhoria na qualidade das decisões. Para tanto, indicadores devem ser definidos antes da implantação.
Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor de tecnologia, considera que a estimativa honesta dos custos é parte integrante da estratégia de adoção da IA. Projetos aprovados com números realistas tendem a ter expectativas mais alinhadas e maior chance de sustentar resultados ao longo do tempo.
De acordo com Jean Pierre, Lessa e Santos Ferreira, especialista no setor, o ponto de questão mais relevante para uma corporação deixa de ser o preço do modelo para se transformar no custo de sua operação com qualidade, segurança e escala, além do seu respectivo retorno sobre investimento.
