76% das empresas gastam mais com IA em 12 meses, por quê?

Inteligência Artificial

Empresas brasileiras enfrentam aumento nos investimentos em IA devido à competição global e desafios econômicos.

Leia também: Anthropic revela: atenção humana é o maior gargalo da IA hoje

A adoção acelerada de inteligência artificial nas empresas brasileiras chega junto com uma conta mais salgada: 76% das companhias que implementaram IA nos últimos 12 meses dizem que os gastos ficaram acima do previsto, em meio à chegada de agentes autônomos lançados por gigantes globais de tecnologia e a um cenário fiscal mais apertado no país.

Como o uso de agentes de IA está mudando a gestão de custos nas empresas?

Os números de hoje mostram que “76% das empresas que adotam a ferramenta dizem que os gastos em 12 meses ficaram acima do previsto”, forçando ajustes de orçamento e revisão de projetos em andamento. Na prática, a IA deixou de ser apenas um teste em áreas pontuais e passou a ocupar linhas relevantes dos custos operacionais e de investimentos em tecnologia.

Com agentes de IA mais avançados, as empresas passaram a contratar pacotes robustos de computação em nuvem, armazenamento de dados, suporte especializado e integração com sistemas legados. Isso encarece a implantação e faz com que muitos projetos custem bem mais que o estimado nas primeiras planilhas.

A dificuldade de prever o volume real de uso — número de consultas aos modelos, integração com múltiplos sistemas e necessidade de segurança adicional — também pesa. Parte das empresas entra em planos básicos e rapidamente precisa migrar para faixas mais caras para manter a operação estável.

Big techs elevam a régua com agentes de IA autônomos

No cenário global, a nova geração de agentes inteligentes aumenta a pressão competitiva. Gemini Agent, da Alphabet, Dots, da OpenAI, Muse, da Meta, Copilot Autopilot, da Microsoft, e Quick, da Amazon, são exemplos de que, como descreve uma das fontes, “a IA deixou de apenas responder perguntas e passou a planejar, navegar, usar aplicativos e executar tarefas por conta própria”.

Esses agentes são capazes de organizar agendas, lidar com planilhas, acionar sistemas internos de empresas, monitorar estoques, redigir relatórios complexos e até interagir com clientes em múltiplos canais sem intervenção humana. Em vez de um chatbot isolado, são sistemas conectados ao coração operacional das organizações.

Para as empresas brasileiras, isso significa que ficar de fora dessa onda pode implicar perda de produtividade e competitividade, mas aderir sem planejamento eleva rapidamente a fatura de tecnologia — especialmente em um momento em que o real se valoriza e torna alguns serviços importados mais acessíveis, ao mesmo tempo em que aumenta a volatilidade de custos no médio prazo.

Entenda o contexto

No Brasil, o avanço da IA acontece enquanto o governo trabalha com um orçamento que prevê déficit fiscal de 9,4% do PIB em 2027, reduzindo a margem para políticas robustas de incentivo direto à inovação. Com menos espaço para subsídios e programas amplos de fomento, a conta da modernização tecnológica tende a recair com mais peso sobre o setor privado.

Do lado político, pesquisas eleitorais apontando uma possível vitória apertada do candidato de oposição e a ausência de fatos novos que mudem esse quadro vêm sustentando a valorização do real. Esse movimento ajuda a reduzir, no curto prazo, parte dos custos em dólar ligados à contratação de serviços de nuvem, software e consultorias internacionais de IA, mas aumenta a incerteza sobre o patamar cambial mais à frente.

Ao mesmo tempo, investidores monitoram os balanços de grandes companhias de tecnologia como SpaceX, que divulga resultados hoje, e Meta e Tesla, que apresentam números amanhã. O desempenho dessas empresas, fortemente envolvidas com aplicações de IA, tende a influenciar apetite por risco e fluxo de capital para o setor em mercados emergentes, incluindo o Brasil.

Quais são os principais desafios na gestão de custos com agentes de IA?

O principal desafio hoje é transformar projetos de IA, que ainda têm muita experimentação, em operações previsíveis do ponto de vista financeiro. Para muitas companhias, o uso começa com provas de conceito em áreas como atendimento ao cliente e análise de dados, mas rapidamente se espalha para rotinas administrativas, marketing e até tomada de decisão estratégica.

Essa expansão orgânica, sem um desenho claro de governança, leva a gastos pulverizados: múltiplos contratos com fornecedores de nuvem, licenças redundantes, equipes duplicando esforços em soluções parecidas e integrações sob medida mais caras do que plataformas padronizadas. Em paralelo, cresce a necessidade de especialistas em dados e segurança, pressionando a folha de pagamento.

Outra fonte de custos é a infraestrutura para lidar com o volume crescente de dados. Guardar mais informações para treinar e ajustar modelos exige armazenamento seguro, sistemas de backup, ferramentas de monitoramento de qualidade e conformidade com regras de proteção de dados, o que amplia despesas recorrentes.

No setor público, o déficit de 9,4% do PIB projetado para 2027 indica que dificilmente haverá uma expansão consistente de programas que ajudem a reduzir esse custo para pequenas e médias empresas, justamente o grupo que mais sofre com estouros de orçamento ao tentar acompanhar a digitalização.

Setor aéreo e indústria mostram onde a IA pode avançar

Fora do universo estritamente digital, outros setores dão pistas de para onde a inteligência artificial pode caminhar. A Thai Airways, por exemplo, iniciou uma revisão da gestão de crises após chuvas intensas deixarem passageiros e bagagens retidos, expondo falhas na resposta operacional. Ferramentas de IA voltadas a previsão climática, alocação dinâmica de recursos e comunicação automatizada com clientes podem ganhar espaço nesse tipo de operação.

Na indústria, a instalação de novas capacidades para produção de materiais avançados para semicondutores e análises de qualidade abre espaço para sistemas inteligentes que controlem linhas de produção em tempo real, detectem defeitos e otimizem consumo de energia. Uma companhia do setor aeroespacial e de defesa, que reportou lucro líquido de US$ 1,12 bilhão no terceiro trimestre — o equivalente a US$ 7,89 por ação —, ilustra como negócios intensivos em tecnologia seguem lucrativos e têm capacidade de investir em automação sofisticada.

Movimentos como a joint venture entre um grupo suíço de engenharia e a japonesa Mitsubishi Electric, com opção de controle total no médio prazo, apontam para cadeias produtivas mais integradas e tecnológica e financeiramente robustas. Esse tipo de arranjo tende a puxar fornecedores, inclusive brasileiros, para padrões mais altos de eficiência — o que, novamente, passa por uso intensivo de IA.

Impacto no mercado financeiro e próximos passos

No mercado financeiro, agentes monitoram ao mesmo tempo a onda de IA e os indicadores fiscais brasileiros. A combinação de investimentos privados crescentes em automação com um governo de orçamento apertado sugere que boa parte da transformação digital ocorrerá via mercado, não via programas públicos.

Estratégias para controlar custos começam a ganhar espaço nas mesas de decisão: renegociação de contratos em nuvem, definição de limites de uso para agentes mais caros, priorização de casos de uso com retorno rápido e exigência de métricas claras de produtividade antes de expandir projetos.

Para as empresas brasileiras, o desafio imediato é equilibrar a corrida para adotar agentes de IA — cada vez mais sofisticados e globais — com a disciplina financeira necessária para que a tecnologia não vire apenas mais uma linha pesada no orçamento, mas um motor de eficiência em um cenário de competição acirrada e contas públicas sob pressão.

Fonte: matéria original