O que muda no dia a dia: Gartner prevê custo cinco vezes maior para inferência de IA por fluxo de trabalho agêntico até 2028

A inteligência artificial (IA) está transformando rapidamente o ambiente corporativo, trazendo avanços significativos em automação, personalização e eficiência. No entanto, um recente estudo da Gartner aponta que o custo da inferência de IA por fluxo de trabalho agêntico deverá aumentar em até cinco vezes até 2028 para as empresas. Este artigo explora os impactos dessa tendência, as aplicações mais relevantes da IA nas organizações e como as empresas podem se preparar para esse cenário.

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Qual é a pesquisa da Gartner sobre a IA?

A Gartner, uma das principais consultorias globais em tecnologia, realizou uma análise detalhada sobre a evolução dos custos relacionados à inferência de IA, especialmente em fluxos de trabalho agênticos — processos automatizados que envolvem agentes digitais ou robôs inteligentes. Segundo o estudo, apesar da economia de custos por unidade estar melhorando graças a modelos de base mais eficientes, o custo total da inferência continuará crescendo significativamente.

Isso ocorre porque cada nova geração de recursos de IA demanda mais tokens (unidades de processamento de dados) e, frequentemente, tokens mais caros para operar. Ou seja, mesmo com ganhos de eficiência, a complexidade e o volume de dados processados aumentam, elevando o custo geral da operação.

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Qual é o impacto da inteligência artificial (IA) nas empresas?

A IA está revolucionando o modo como as empresas operam, desde a automação de tarefas rotineiras até a tomada de decisões estratégicas baseadas em dados. Entre os principais impactos estão:

• Automação inteligente: Redução de custos e aumento da produtividade por meio de agentes digitais que executam processos complexos.
• Personalização em escala: Capacidade de oferecer produtos e serviços personalizados para clientes, aumentando a satisfação e fidelização.
• Análise preditiva: Melhoria na previsão de tendências de mercado e comportamento do consumidor.
• Inovação contínua: Criação de novos modelos de negócios e serviços baseados em IA.

Entretanto, o aumento dos custos de inferência, conforme apontado pela Gartner, exige que as empresas planejem cuidadosamente seus investimentos em IA para garantir retorno sobre o investimento (ROI).

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Qual é uma das aplicações mais relevantes da inteligência artificial (IA) nas cooperativas relacionadas à personalização de produtos e serviços?

Nas cooperativas, uma aplicação fundamental da IA é a personalização de produtos e serviços financeiros para seus associados. Utilizando agentes inteligentes e análise de dados, as cooperativas podem:

• Oferecer linhas de crédito personalizadas com base no perfil de risco.
• Desenvolver planos de investimento ajustados às necessidades individuais.
• Melhorar o atendimento ao cliente com chatbots inteligentes que compreendem e antecipam demandas.

Essa personalização não só aumenta a satisfação dos associados, mas também fortalece a competitividade das cooperativas no mercado financeiro.

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A IA vai acabar com os empregos?

Uma preocupação comum é a substituição de empregos pela automação. Embora a IA automatize tarefas repetitivas, ela também cria novas oportunidades, como:

• Desenvolvimento e manutenção de sistemas de IA.
• Análise avançada de dados.
• Gestão de mudanças organizacionais.

Portanto, a IA tende a transformar o mercado de trabalho, exigindo qualificação e adaptação dos profissionais, e não necessariamente extinguir empregos.

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Boas práticas para lidar com o aumento dos custos da inferência de IA

1. Avaliação contínua de ROI: Monitorar o custo-benefício dos projetos de IA para garantir investimentos eficientes.
2. Uso estratégico de modelos híbridos: Combinar modelos locais e na nuvem para otimizar desempenho e custos.
3. Otimização de fluxos de trabalho: Revisar processos para eliminar redundâncias e maximizar o uso da IA.
4. Capacitação da equipe: Investir em treinamento para que os colaboradores possam gerenciar e aprimorar soluções de IA.
5. Parcerias tecnológicas: Trabalhar com fornecedores especializados para acessar tecnologias avançadas com custo-benefício.

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Erros comuns ao implementar IA nas empresas

• Subestimar os custos de inferência: Ignorar o aumento progressivo dos custos pode comprometer o orçamento.
• Falta de planejamento estratégico: Implementar IA sem alinhar aos objetivos de negócio gera baixo retorno.
• Desconsiderar a governança de dados: Dados de baixa qualidade impactam diretamente a eficácia dos modelos.
• Não investir em capacitação: Equipes despreparadas não conseguem extrair valor pleno das soluções.
• Isolamento das iniciativas: Projetos de IA desconectados do restante da organização têm menor impacto.

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Conclusão

A previsão da Gartner sobre o aumento de até cinco vezes no custo da inferência de IA por fluxo de trabalho agêntico até 2028 representa um desafio estratégico para as empresas brasileiras. Para se manterem competitivas, as organizações devem adotar uma abordagem planejada, combinando inovação tecnológica com gestão eficiente de custos e capacitação de equipes.

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