Pesquisas recentes revelam um dilema na adoção de inteligência artificial. No estudo The State of AI 2026, publicado em agosto pela McKinsey, 80% dos 1.719 participantes de 97 países afirmam que a tecnologia melhorou sua produtividade individual, mas apenas 37% relatam impacto positivo no resultado operacional de suas empresas. A distância entre esses números resume o desafio de transformar ganhos individuais em resultados para o negócio. Um projeto pessoal ilustra o problema. Todos os dias, um sistema que desenvolvi reúne dados de saúde dos meus aparelhos e me envia um resumo pelo WhatsApp. Em junho, o custo foi de US$ 19, com boa parte concentrado na construção e nos testes, enquanto a rotina em operação custava centavos. O motivo foi simples: por descuido, uma tarefa pequena rodou durante semanas no modelo mais caro disponível. Na IA, cada tarefa tem um custo que varia conforme sua complexidade e o modelo utilizado. Nem toda atividade exige a capacidade dos modelos mais potentes. Em uma empresa, manter essa configuração para tudo pode multiplicar gastos em dezenas de rotinas. Por isso, controlar o consumo é importante, mas não basta: é preciso saber o que cada aplicação entrega em troca. Na Ânima Educação, superamos 10 bilhões de tokens consumidos em 2025, dez vezes o volume de 2024. Em 2026, a projeção é ultrapassar em mais de 20 vezes o consumo do ano passado. O crescimento demonstra a velocidade da adoção, mas não comprova retorno. Volume de uso, produtividade e impacto financeiro são indicadores diferentes. Essa distinção exige uma nova abordagem para os orçamentos de tecnologia. Se licenças e contratos oferecem custos relativamente previsíveis, o consumo de IA varia conforme a utilização e pode crescer à medida que as soluções ganham escala. A gestão precisa incluir limites, alertas e visibilidade dos gastos. Em alguns casos, uma solução interna pode substituir um software contratado por seis dígitos ao ano. A decisão, porém, deve considerar o custo total, a...
Fonte: Canaltech
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