*Por Rodrigo Cerveira
O maior obstáculo à adoção da inteligência artificial talvez não seja a resistência das pessoas ou o medo de que a tecnologia avance a ponto de ameaçar o próprio controle humano. Pode ser algo bem mais prosaico: o custo.
A promessa da IA é aumentar a produtividade e permitir que empresas façam mais em menos tempo. O problema é que, em muitos casos, fazer mais também significa consumir mais processamento. E pagar mais por isso. Em junho, a Reuters relatou que a Uber consumiu seu orçamento anual de IA para 2026 em apenas quatro meses, depois de acelerar a adoção de ferramentas de programação, e precisou limitar o uso. A reportagem também registrou casos de clientes da BlueRock que tiveram estouros orçamentários de 20% a 30% após mudanças no modelo de cobrança.
Há uma contradição importante nessa conta. Os preços dos tokens, unidades usadas para medir o consumo de IA, está caindo, mas tarefas mais complexas exigem mais processamento e, além disso, a migração de assinaturas fixas para modelos baseados em consumo torna os gastos menos previsíveis.
Na prática, token mais barato não significa necessariamente trabalho mais barato e a lógica esperada seria a das economias de escala: quanto maior o uso, menor deveria ser o custo médio de cada tarefa útil. Isso não significa necessariamente uma fatura menor, mas que o aumento do consumo deveria vir acompanhado de ganhos de eficiência, preços mais previsíveis e uma relação mais clara entre o que o cliente paga e o valor que recebe.
É nesse ponto que a discussão sobre custos se aproxima do debate recente sobre uma possível desaceleração no avanço da IA. Em 12 de setembro, Dario Amodei, CEO da Anthropic, defendeu uma redução no ritmo de avanço das capacidades dos modelos. Sam Altman e Elon Musk também manifestaram apoio. A justificativa apresentada estava relacionada à segurança, e não à interrupção do desenvolvimento da tecnologia.
Ainda assim, seria simplista deixar os incentivos econômicos fora dessa conversa. Se as empresas começam a restringir o uso de IA porque a conta ficou alta demais, a expansão da receita encontra um limite. E, se o financiamento do setor diminui, desacelerar investimentos também pode ajudar a preservar caixa.
Uma desaceleração poderia, em tese, atender ao mesmo tempo a preocupações de segurança e financeiras. Isso é uma hipótese econômica, não uma evidência sobre a intenção dos executivos.
O Guardian trouxe uma crítica nessa direção. Alvaro Bedoya, ex-comissário da autoridade antitruste americana, alertou para o risco de uma coordenação que dificulte a entrada de concorrentes mais baratos e ajude a proteger empresas que ainda queimam caixa e não alcançaram rentabilidade suficiente. É um alerta sobre o mercado, não uma conclusão comprovada sobre o comportamento do setor.
Há também um contraponto importante. Em 15 de setembro, a Reuters citou projeções do Bank of America de aproximadamente US$ 795 bilhões em despesas de capital de cinco gigantes de tecnologia em 2026, chegando a quase US$ 1,08 trilhão em 2027. O número não representa apenas investimentos em IA e não permite concluir que todo o setor esteja ampliando os gastos na mesma proporção. Mas também não combina com uma narrativa de retração generalizada.
Ainda não sabemos quanto o discurso de desaceleração está relacionado ao receio de uma redução nos investimentos; o que já está mais claro é que o custo começa a interferir em decisões concretas de uso. A tecnologia pode ficar mais poderosa, rápida e mais barata por token. Mas, se cada ganho de produtividade vier acompanhado de uma conta maior, a pergunta deixa de ser apenas o que a IA consegue fazer e passa a ser: quanto vale a pena fazer com ela?
*Rodrigo Cerveira é sócio e CMO da Vórtx e co-fundador do Strategy Studio. Com 30 anos de experiência em estratégia, liderança e desenvolvimento de negócios globais e locais, é especializado em construção de marca e estratégia criativa. É formado em Publicidade e Marketing pela Faculdade Cásper Líbero, com Extensão em Gestão pelo INSEAD (Instituto Europeu de Administração de Negócios).