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

A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como um dos principais motores de transformação digital nas empresas. No entanto, um recente estudo do Gartner revela que os custos relacionados à inferência de IA por fluxo de trabalho agêntico podem aumentar em mais de cinco vezes até 2028. Este cenário traz impactos diretos no planejamento financeiro e operacional das organizações, exigindo uma preparação estratégica para lidar com essa evolução.

Neste artigo, exploraremos os principais insights da pesquisa do Gartner, o impacto da IA nas empresas, aplicações relevantes e como se preparar para essa nova realidade, evitando erros comuns e adotando boas práticas.

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Qual é a pesquisa da Gartner sobre a IA?

O Gartner, uma das principais consultorias globais em tecnologia, publicou uma análise detalhada sobre o custo da inferência de IA em fluxos de trabalho agênticos. Segundo o estudo, embora a eficiência dos modelos base de IA esteja melhorando rapidamente, os custos de inferência — ou seja, o processamento das decisões e ações geradas pela IA — deverão aumentar mais de cinco vezes até 2028.

Esse aumento está relacionado principalmente ao crescimento exponencial no uso de agentes de IA em processos corporativos, que demandam maior poder computacional, armazenamento e infraestrutura especializada para garantir performance e segurança.

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

A IA tem transformado o dia a dia das empresas ao automatizar processos, melhorar a tomada de decisão e personalizar a experiência do cliente. Entre os impactos mais relevantes, destacam-se:

• Automação inteligente: Redução de tarefas repetitivas, liberando colaboradores para atividades estratégicas.
• Personalização de serviços: Uso de dados para oferecer produtos e serviços customizados.
• Melhoria na eficiência operacional: Otimização de recursos e processos internos.
• Novos modelos de negócio: Criação de soluções inovadoras baseadas em dados e aprendizado de máquina.

Por outro lado, o aumento dos custos de inferência de IA, conforme apontado pelo Gartner, exige que as empresas revisem seus investimentos e estratégias para garantir sustentabilidade financeira e competitividade.

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Aplicações relevantes da IA nas cooperativas: personalização de produtos e serviços

No contexto das cooperativas, a IA tem se destacado especialmente na personalização de produtos e serviços. Utilizando agentes de IA, as cooperativas conseguem analisar o perfil dos associados, suas necessidades e comportamentos para oferecer soluções financeiras, agrícolas ou de consumo alinhadas às expectativas individuais.

Essa abordagem não só melhora a satisfação dos cooperados, como também aumenta a eficiência operacional e a fidelização, criando um ciclo virtuoso de crescimento e inovação.

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A inteligência artificial pode causar desemprego?

Uma das preocupações comuns em relação à IA é seu potencial impacto no mercado de trabalho. Embora a automação possa substituir algumas funções repetitivas, a tendência é que a IA crie novas oportunidades, exigindo competências diferentes e maior qualificação técnica.

Empresas que investem em capacitação e requalificação de seus colaboradores tendem a aproveitar melhor as vantagens da IA, promovendo uma transição mais suave e sustentável.

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

Para enfrentar o desafio do aumento dos custos de inferência de IA, recomendamos:

1. Avaliar criticamente os fluxos de trabalho: Identificar onde a IA agrega mais valor e onde pode ser otimizada.
2. Investir em infraestrutura escalável: Utilizar soluções em nuvem e arquiteturas flexíveis que permitam ajuste conforme a demanda.
3. Monitorar o desempenho dos modelos: Garantir que os modelos de IA estejam atualizados e eficientes para evitar desperdício de recursos.
4. Planejar o orçamento com visão de longo prazo: Incorporar as projeções de custo do Gartner no planejamento estratégico.
5. Capacitar equipes: Desenvolver habilidades internas para gerir e otimizar soluções de IA.

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Erros comuns a evitar

• Ignorar o aumento dos custos: Subestimar o impacto financeiro pode comprometer projetos e operações.
• Implementar IA sem alinhamento estratégico: Adoção sem objetivos claros gera desperdício de recursos.
• Não considerar a escalabilidade: Soluções que não acompanham o crescimento da demanda tendem a se tornar obsoletas rapidamente.
• Falta de monitoramento contínuo: Sem acompanhamento, os modelos perdem eficácia e aumentam custos desnecessários.

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Conclusão

O estudo do Gartner sobre o aumento dos custos de inferência de IA por fluxo de trabalho agêntico até 2028 é um alerta importante para as empresas que desejam manter-se competitivas na era digital. Com planejamento estratégico, adoção de boas práticas e investimento em tecnologia e pessoas, é possível transformar esse desafio em uma vantagem competitiva.

Se sua empresa busca orientação especializada para navegar nesse cenário complexo e otimizar o uso da inteligência artificial, a AE Digital Solutions está pronta para ajudar. Entre em contato conosco e descubra como podemos apoiar sua transformação digital com soluções personalizadas e eficientes.

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