Após corrida pela adoção da inteligência artificial, mercado passa a avaliar custo real das aplicações e questiona quais soluções realmente criam valor para os negócios
Durante os últimos anos, a inteligência artificial deixou de ser uma tecnologia experimental para se tornar uma prioridade estratégica em empresas dos mais diversos setores. Em uma corrida acelerada por inovação, organizações investiram em copilotos, agentes inteligentes, automações, análise de dados e modelos generativos com o objetivo de aumentar produtividade, reduzir custos e ganhar competitividade.
Agora, porém, uma nova fase começa a surgir. Depois da pergunta “onde podemos usar inteligência artificial?”, executivos, gestores e investidores passam a enfrentar um questionamento mais delicado: “onde ela realmente vale a pena permanecer?”.
A mudança representa uma inflexão importante no mercado de tecnologia. Se antes a adoção da IA era vista como um símbolo de inovação e modernidade, hoje cresce a pressão para que esses investimentos apresentem resultados concretos em receita, lucro e geração de valor.
O debate não gira mais apenas em torno da capacidade tecnológica das ferramentas, mas principalmente sobre sua viabilidade econômica. Em outras palavras, uma solução pode funcionar perfeitamente e ainda assim não justificar os custos necessários para mantê-la em operação.
Mercado financeiro aumenta pressão por resultados
A transformação no discurso sobre inteligência artificial não acontece por acaso. Ela reflete uma cobrança cada vez maior do mercado financeiro em relação aos investimentos bilionários realizados por empresas de tecnologia nos últimos anos.
Segundo análise publicada pela Reuters em agosto de 2026, investidores começam a olhar com mais atenção para a capacidade das companhias de converter os elevados gastos com infraestrutura de IA em crescimento sustentável de receita e geração de caixa.
A lógica é simples: durante a fase inicial da corrida tecnológica, o mercado premiava empresas que demonstravam rapidez na adoção da inteligência artificial. Agora, a expectativa é que esses investimentos entreguem resultados financeiros proporcionais.
Esse movimento marca uma mudança de maturidade no setor. A inovação continua sendo valorizada, mas já não é suficiente por si só. O foco passa a ser a eficiência econômica das iniciativas implementadas.
O caso Baidu e o desafio da monetização
Um exemplo recente ajuda a ilustrar esse cenário.
No segundo trimestre de 2026, a Baidu registrou queda de 4% em sua receita total. Ao mesmo tempo, os negócios relacionados à inteligência artificial dentro da divisão Baidu Core apresentaram crescimento de 25%.
Apesar do avanço expressivo da área de IA, a receita proveniente do marketing online, uma das principais atividades tradicionais da empresa, recuou 19%, segundo dados divulgados pela Reuters.
Os números não indicam necessariamente um fracasso da estratégia de inteligência artificial. Pelo contrário. Eles mostram que crescimento tecnológico e retorno financeiro podem seguir ritmos diferentes.
O caso evidencia uma questão que começa a ganhar relevância dentro das organizações: desenvolver soluções inovadoras não garante automaticamente que elas produzirão os resultados financeiros esperados.
Essa realidade leva empresas e investidores a adotarem uma visão mais pragmática sobre a utilização da inteligência artificial.
Produtividade nem sempre significa lucro
Para Marcos Custódio, especialista em arquitetura digital e executivo da Webpeak, a discussão atual marca o início de uma nova etapa na adoção da inteligência artificial pelas empresas.
“Durante algum tempo, ficar de fora da IA parecia mais arriscado do que investir errado. A experimentação foi importante, mas também fez com que muitas empresas acrescentassem ferramentas, modelos e automações sem necessariamente olhar para o conjunto. Agora vem uma pergunta bem menos confortável: tudo o que funciona precisa continuar existindo?”, questiona.
A provocação reflete uma mudança importante de perspectiva.
Durante a primeira onda de adoção da inteligência artificial, muitas organizações associaram produtividade diretamente a retorno financeiro. A lógica parecia simples: se uma ferramenta economiza tempo e aumenta eficiência, ela gera valor.
Na prática, porém, a equação é mais complexa.
Uma aplicação pode reduzir horas de trabalho, automatizar tarefas repetitivas e melhorar indicadores operacionais sem necessariamente produzir ganhos financeiros suficientes para justificar seu custo.
Isso acontece porque a economia de tempo é apenas uma parte da análise.
O custo invisível da inteligência artificial
Quando empresas avaliam uma solução de inteligência artificial, frequentemente consideram apenas o valor pago pela ferramenta ou pela assinatura do serviço.
Entretanto, o custo real costuma ser muito mais amplo.
Infraestrutura computacional, processamento de dados, serviços em nuvem, integrações com sistemas existentes, suporte técnico, manutenção, treinamento de equipes e monitoramento contínuo fazem parte da conta.
Além disso, muitas aplicações ainda exigem supervisão humana para lidar com exceções, validar resultados ou corrigir falhas.
Esse conjunto de fatores pode transformar uma solução aparentemente acessível em um investimento significativamente mais caro do que o previsto inicialmente.
Segundo Custódio, compreender esse custo total é essencial para avaliar o verdadeiro retorno da tecnologia.
“Uma aplicação pode parecer barata isoladamente e ficar cara quando é multiplicada milhares ou milhões de vezes. O número que interessa não é apenas quanto a empresa gasta com IA, mas quanto custa aquilo que ela consegue produzir com esse investimento”, explica.
O desafio do custo por resultado
A próxima fase da inteligência artificial nas empresas deverá ser marcada por um indicador cada vez mais importante: o custo por resultado.
Isso significa que organizações precisarão medir quanto custa gerar cada atendimento automatizado, cada análise produzida, cada documento criado ou cada tarefa executada por agentes inteligentes.
A mudança representa uma evolução natural da gestão tecnológica.
Em vez de analisar apenas o investimento realizado, empresas passarão a observar o custo unitário do valor entregue.
Esse raciocínio já é comum em áreas como manufatura, logística e marketing. Agora, começa a ser aplicado também à inteligência artificial.
A pergunta deixa de ser quanto custa uma ferramenta e passa a ser quanto custa o benefício gerado por ela.
Complexidade tecnológica pode anular ganhos
Outro desafio crescente está relacionado à arquitetura tecnológica das empresas.
Ao longo dos últimos anos, muitas organizações adicionaram novas soluções de inteligência artificial a ambientes já compostos por sistemas legados, CRMs, ERPs, plataformas de automação e bancos de dados desenvolvidos em diferentes momentos da história da empresa.
O resultado é uma infraestrutura cada vez mais complexa.
Embora cada ferramenta possa resolver um problema específico de forma eficiente, o conjunto pode gerar custos adicionais, redundâncias e dificuldades operacionais.
Informações passam por múltiplos sistemas, processos são duplicados e diferentes tecnologias acabam executando funções semelhantes.
Nesse contexto, parte dos desperdícios pode estar menos associada à IA em si e mais à estrutura criada ao redor dela.
A ausência de uma visão integrada da operação pode fazer com que empresas gastem mais para resolver problemas que poderiam ser solucionados com uma arquitetura mais simples.
A nova estratégia pode ser remover tecnologia
Durante muito tempo, a inovação foi associada à adoção constante de novas ferramentas.
Agora, especialistas começam a defender uma visão diferente.
Em alguns casos, inovar pode significar simplificar.
Isso inclui consolidar plataformas, eliminar redundâncias e até desligar aplicações que não entregam retorno compatível com seu custo.
Segundo Marcos Custódio, essa decisão não deve ser vista como um retrocesso tecnológico.
“Uma IA não precisa dar errado para ser desligada. Ela pode fazer exatamente aquilo para o qual foi criada e simplesmente não valer o que custa. Desligá-la, nesse caso, não é atraso. É uma decisão de negócio”, afirma.
A declaração reflete uma mudança importante de mentalidade.
A maturidade digital não está necessariamente ligada à quantidade de tecnologia utilizada, mas à capacidade de identificar quais soluções realmente contribuem para os objetivos estratégicos da organização.
FinOps ganha espaço na gestão da IA
Nesse cenário, práticas de gestão financeira da tecnologia vêm ganhando relevância.
Uma das abordagens mais discutidas atualmente é o FinOps, modelo que busca aproximar decisões tecnológicas dos resultados financeiros do negócio.
A metodologia ajuda empresas a monitorar gastos com infraestrutura, serviços em nuvem e aplicações digitais, criando maior transparência sobre os custos envolvidos.
No contexto da inteligência artificial, o FinOps permite identificar quais aplicações geram retorno compatível com os investimentos realizados e quais podem estar consumindo recursos de forma ineficiente.
Ainda assim, especialistas alertam que reduzir custos de uma ferramenta isoladamente nem sempre resolve problemas estruturais.
Em alguns casos, a solução pode envolver renegociação de contratos ou escolha de modelos mais econômicos.
Em outros, a decisão mais eficiente pode ser eliminar completamente uma camada tecnológica que deixou de fazer sentido dentro da operação.
A próxima fase da inteligência artificial
Apesar das discussões sobre racionalização de investimentos, especialistas não enxergam um movimento de retração da inteligência artificial nas empresas.
A tendência continua sendo de expansão.
O que muda é o critério utilizado para definir quais soluções devem permanecer.
À medida que as expectativas financeiras aumentam, cresce também a necessidade de demonstrar retorno concreto.
Esse movimento pode ser observado inclusive entre as empresas responsáveis pelo desenvolvimento dos grandes modelos de IA.
Segundo fontes ouvidas pela Reuters, a Anthropic trabalha com projeções de receita entre US$ 190 bilhões e US$ 200 bilhões até 2028 enquanto se prepara para uma possível abertura de capital.
Expectativas dessa magnitude ampliam a pressão por resultados em toda a cadeia de valor da inteligência artificial.
Para Custódio, essa cobrança não ficará restrita aos desenvolvedores de modelos.
Ela alcançará também as empresas que passaram os últimos anos incorporando IA às suas operações.
“O mercado passou muito tempo olhando para quantos projetos de IA uma empresa colocou de pé. Talvez, daqui para frente, um indicador igualmente importante seja quantos ela teve maturidade para encerrar depois de descobrir que não criavam valor. Inovar não é acumular tecnologia. É saber o que merece continuar dentro da empresa”, conclui.
Sobre a Webpeak
A Webpeak atua na transformação e organização de ambientes tecnológicos complexos, conectando sistemas, dados e processos para reduzir gargalos operacionais e simplificar estruturas corporativas. A empresa desenvolve projetos de integração de aplicações, migração de sistemas legados, organização e validação de dados, sincronização de processos e implementação de arquiteturas preparadas para operações em larga escala.
