O avanço das ferramentas de inteligência artificial (IA) tem tornado o desenvolvimento de aplicações cada vez mais acessível, permitindo que profissionais sem amplo conhecimento em programação criem e prototipem soluções inovadoras. No entanto, essa democratização traz um efeito colateral relevante para empresas e gestores de TI: o custo total de propriedade (TCO) das soluções de IA tende a aumentar, mesmo que o preço inicial das ferramentas esteja em queda. Essa constatação, baseada na pesquisa Gartner CIO Agenda 2027 e analisada em reportagem do TI Inside, aponta para uma mudança estrutural na forma como organizações devem planejar e sustentar suas iniciativas de IA.

Queda no preço da IA e o novo perfil de desenvolvedores

Segundo o TI Inside, a facilidade de acesso a plataformas de IA tem ampliado o número de pessoas capazes de criar aplicações, reduzindo a dependência de especialistas em programação. Esse movimento, que pode ser visto como um avanço em inovação, gera também um aumento exponencial no volume de soluções desenvolvidas dentro das corporações. O resultado é uma explosão de aplicações que passam a demandar integração, monitoramento, segurança e manutenção contínua.

O relatório do Gartner citado pela publicação indica que 58% dos CIOs entrevistados sentem pressão crescente para reduzir custos empresariais por meio da IA, enquanto 51% já preveem que o TCO das soluções deve subir ao longo do ciclo de vida. Ou seja, a expectativa de economia imediata convive com o risco de aumento estrutural dos custos operacionais.

De onde vem o aumento do TCO na IA corporativa

O custo de implementação de IA não se resume ao desenvolvimento inicial. Conforme detalha o TI Inside, existem pelo menos cinco vetores principais que compõem o TCO dessas soluções:

• Consumo de tokens: o uso de modelos de IA geralmente é cobrado por volume de processamento, o que gera um custo variável e visível.
• Retrabalho e revisão de código: a facilidade de criar aplicações pode levar à proliferação de soluções mal estruturadas, exigindo correções e revisões constantes.
• Fragmentação de ferramentas: múltiplas aplicações e plataformas de IA dispersas aumentam a complexidade da gestão e da integração.
• Ausência de governança: sem mecanismos claros de controle, a operação pode se tornar vulnerável a riscos de segurança, compliance e eficiência.
• Sustentação de infraestrutura: manter as plataformas tecnológicas que suportam as soluções de IA implica custos contínuos com segurança, operação e atualização.

O TI Inside ressalta que, se a atenção do gestor estiver restrita apenas ao custo de consumo de tokens, boa parte da discussão sobre o TCO ficará de fora. O aumento do volume de aplicações, viabilizado pela IA, amplia a necessidade de sustentação, elevando o custo total mesmo que o custo unitário de cada solução caia.

Plataformas tecnológicas ganham protagonismo na estratégia de IA

O Gartner, conforme citado na reportagem, aponta que sete das oito áreas com maior previsão de crescimento no orçamento de TI até 2027 estão ligadas à sustentação de plataformas: IA agêntica, IA generativa, cibersegurança, plataformas de desenvolvimento com IA, plataformas cloud, modernização de aplicações e integração via APIs. O impacto dessas plataformas vai além do desenvolvimento, atingindo diretamente o custo de manter as soluções funcionando de forma segura e eficiente.

O texto do TI Inside destaca que plataformas de IA modernas oferecem benefícios como abstração entre aplicações e modelos, direcionamento dinâmico para opções mais econômicas, validações de arquitetura e recursos de governança integrados. Isso inclui guardrails (limites automatizados), observabilidade, testes de conformidade, rastreabilidade, controle de acesso e trilhas de auditoria. Ao reunir esses elementos em contratos unificados, as plataformas reduzem a fragmentação e facilitam a gestão do ecossistema de IA.

Esse movimento, segundo o Gartner, faz com que a agenda de IA se torne, na prática, uma agenda de plataforma. Investimentos em infraestrutura, integração e governança passam a ser tão ou mais relevantes do que o próprio desenvolvimento de modelos e aplicações.

Recomendações do Gartner para conter custos de IA

O relatório do Gartner, conforme reportado pelo TI Inside, recomenda três ações concretas para as empresas que buscam controlar o TCO da IA:

• Catálogo curado de ferramentas e serviços: disponibilizar apenas soluções aprovadas e seguras para uso interno.
• Eliminação de projetos “IA zumbi”: encerrar aplicações que continuam consumindo recursos sem entregar valor claro ao negócio.
• Validação de valor em até 90 dias: exigir que cada investimento em IA demonstre retorno mensurável em três meses, sob risco de encerramento.

Essas recomendações dependem de visibilidade operacional em tempo real: é preciso saber o que está rodando, o que está entregando resultado e quanto está custando. Sem essa transparência, o risco de desperdício e de aumento descontrolado dos custos é elevado.

Implicações para empresas e gestores de TI

A análise do TI Inside, baseada nos dados do Gartner, evidencia que a transformação digital acelerada pela IA exige uma mudança de mentalidade nas áreas de TI corporativa. A facilidade de criar aplicações não pode ser confundida com sustentabilidade operacional. Para empresas de todos os portes, especialmente aquelas que atuam em mercados competitivos ou regulados, como o Polo Industrial de Manaus, a escolha da infraestrutura e das plataformas tecnológicas passa a ser um fator crítico para o sucesso e a perenidade das iniciativas de IA.

Na prática, isso significa que gestores de TI, diretores e compradores precisam avaliar não apenas o custo inicial de adoção de IA, mas também o impacto de longo prazo na operação, na segurança e na governança. A proliferação de aplicações sem controle pode gerar custos ocultos com integração, suporte e compliance, além de expor a organização a riscos de segurança e interrupção de serviços essenciais.

Para empresas que dependem de alta disponibilidade e desempenho estável, como indústrias, operadores logísticos e órgãos públicos, a infraestrutura de conectividade e a escolha de plataformas robustas são determinantes para evitar surpresas no TCO. Isso inclui considerar soluções que ofereçam SLA (acordo de nível de serviço) garantido, redundância de acesso e suporte técnico especializado, especialmente em regiões com desafios logísticos como a Amazônia.

O que ainda não se sabe e próximos passos para o mercado

Embora o Gartner aponte tendências claras de aumento do TCO e de migração do orçamento de TI para plataformas, o cenário ainda é dinâmico. Não há consenso sobre qual modelo de governança será dominante nem sobre o ritmo de consolidação das plataformas de IA no ambiente corporativo brasileiro. Fatores como regulação, maturidade das equipes e disponibilidade de infraestrutura local devem influenciar a evolução dos custos e das práticas de gestão.

Outro ponto em aberto é a capacidade das empresas de adotar mecanismos de controle e auditoria em tempo real, como recomenda o Gartner. A implementação dessas ferramentas depende de conectividade confiável, integração de sistemas e cultura organizacional orientada a dados. Empresas que atuam em regiões com infraestrutura limitada podem enfrentar desafios adicionais para garantir a visibilidade operacional necessária ao controle do TCO.

O movimento de democratização da IA é irreversível, mas o sucesso das iniciativas corporativas dependerá cada vez mais da capacidade de sustentar, monitorar e governar o ecossistema de soluções. O custo de criar aplicações caiu, mas a conta da sustentação já está no orçamento, e tende a crescer para quem não investir em plataformas e infraestrutura adequadas.

Para organizações que operam em ambientes críticos ou dispersos, como é o caso de muitas empresas em Manaus, a escolha de uma infraestrutura de conectividade alinhada às demandas de IA é o próximo passo lógico para evitar que a economia inicial se transforme em custo oculto no médio prazo.