Entre ganhos e perdas, o uso de inteligência artificial pelas empresas tem sido muito discutido a partir do viés financeiro. Alguns levantamentos reforçam um cenário multifacetado, como a pesquisa global da KPMG que mostra que 57% dos líderes afirmam que o retorno sobre investimento com IA supera as expectativas, enquanto um estudo do MIT indica que 95% das implementações de IA generativa nas companhias ainda não revelam impacto mensurável no lucro e prejuízo. Números como esses ressaltam que, mesmo com muitas organizações percebendo valor na adoção da tecnologia, a captura plena de benefícios financeiros ainda não está acontecendo.
Se por um lado a IA reduz gastos ao automatizar tarefas repetitivas, otimizar processos e aumentar a eficiência operacional, por outro também gera custos relevantes com infraestrutura tecnológica, processamento em nuvem, governança de dados, adequação regulatória e capacitação contínua das equipes. A mensuração da sua eficácia, portanto, não pode ser feita levando em consideração as economias imediatas, sendo necessário analisar o valor estratégico gerado ao longo do tempo, seja na melhoria da qualidade das decisões, aceleração de ciclos de inovação, redução de riscos operacionais ou capacidade de escalar o negócio com maior previsibilidade.
Em outras palavras, o retorno da IA não se mede apenas no corte de despesas, mas na vantagem competitiva construída com seu uso. Por isso, os debates deveriam focar no quanto se transforma a partir dela – além de, é claro, seus custos invisíveis. O primeiro deles ocorre antes mesmo do modelo entrar em produção, ao preparar, integrar e qualificar dados, tarefas que exigem das organizações um compromisso estratégico com governança de dados e maturidade analítica desde o início e não apenas quando surgem resultados tangíveis.
Outro impacto pouco comentado é o custo operacional contínuo dos sistemas de IA. Ao contrário de aplicações tradicionais, os modelos de IA exigem monitoramento constante, retraining para lidar com deriva de dados, ferramentas de observabilidade e atualizações de segurança. Todas essas despesas podem corresponder a uma boa parcela do custo inicial anualmente, transformando a IA de um ativo estático em um sistema vivo que precisa de atenção contínua.
Há também gastos que surgem indiretamente, como a complexidade de governança e compliance. A ausência dessas estruturas pode comprometer confiança, exposição ao risco regulatório e até valuation corporativo, o que, paradoxalmente, pode custar mais caro do que a tecnologia em si. Portanto, é preciso entender que governança de IA não é um “extra”, mas sim parte integrante da sustentabilidade tecnológica de longo prazo.
Ainda assim, não devemos focar apenas nos custos e ignorar as oportunidades trazidas pela tecnologia: quando bem planejada e integrada à estratégia corporativa, ela tem potencial para desbloquear valor exponencial. Um relatório da Deloitte estima que a IA pode evitar cerca de US$ 70 bilhões em perdas anuais com desastres naturais até 2050, ao aumentar a resiliência das infraestruturas críticas.
Acredito que o verdadeiro desafio hoje é saber escolher quando vale a pensa usar a inteligência artificial para ganhar vantagem competitiva. Para isso, as empresas precisam priorizar iniciativas que resolvam problemas centrais dos negócios, ao invés de se deixar levar por todo novo “hype tecnológico”. A discussão sobre o custo invisível nos leva, portanto, a uma conclusão prática: não existe IA barata, mas existe IA valiosa, e quem compreender e internalizar essa visão poderá verdadeiramente aproveitá-la de forma positiva e sustentável.
