A inteligência artificial corporativa deixou de ser usada apenas em testes e passou a integrar processos cada vez mais complexos nas empresas, comenta Rolando Bonaccorsi, diretor de operações da Vert Analytics e especialista em gestão de operações de TI e excelência em serviços. Com essa expansão, surge um desafio para as áreas de tecnologia: entender quanto custa, de fato, cada tarefa executada por sistemas de IA.
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O custo da IA vai além do modelo utilizado
Uma aplicação de inteligência artificial pode envolver diferentes componentes durante uma única tarefa. Além do modelo responsável pelo processamento, entram nessa conta infraestrutura em nuvem, armazenamento, integração de dados, ferramentas externas e sistemas utilizados para executar as etapas necessárias até a entrega do resultado. Mapear esses elementos ajuda a identificar onde os recursos estão sendo consumidos e quais deles são realmente necessários para cada atividade.
Com esse panorama, observar apenas o preço de uma consulta pode esconder parte relevante da despesa. Uma interação aparentemente barata pode gerar novas chamadas, consultas a bancos de dados, processamento adicional e outras operações antes de concluir uma atividade. O custo real aparece quando todo esse fluxo é considerado. Sem essa visão mais ampla, a empresa pode subestimar o investimento necessário para manter uma aplicação funcionando em escala.
Rolando Bonaccorsi destaca que essa visão é especialmente importante quando a IA deixa de atender solicitações isoladas e passa a participar de processos recorrentes. Quanto maior o volume de tarefas, maior a necessidade de identificar quais recursos estão sendo utilizados e quais etapas efetivamente contribuem para o resultado esperado. Esse acompanhamento também permite comparar diferentes formas de executar uma mesma atividade e encontrar oportunidades de reduzir desperdícios sem comprometer a qualidade.
Agentes de IA tornam o controle mais complexo
A expansão dos agentes de IA acrescenta uma nova variável à gestão de custos. Diferentemente de uma ferramenta que apenas responde a uma pergunta, um agente pode interpretar uma solicitação, buscar informações, utilizar ferramentas, tomar decisões intermediárias e executar diferentes ações até concluir uma tarefa. Essa cadeia de etapas faz com que o consumo de recursos dependa também da forma como o agente foi configurado para resolver cada demanda.
Nesse cenário, o custo não está necessariamente concentrado em uma única interação. Uma atividade pode exigir várias chamadas a modelos e sistemas, fazendo com que o consumo varie conforme a complexidade da solicitação. Duas tarefas aparentemente semelhantes podem apresentar custos diferentes, dependendo da quantidade de etapas envolvidas. Por isso, acompanhar apenas o número de solicitações pode não ser suficiente para entender o impacto financeiro de uma operação baseada em agentes.
Rolando Bonaccorsi relata esse tipo de desafio a partir de sua atuação como executivo de operações e delivery em tecnologia. Quando processos passam a incorporar componentes capazes de executar ações de forma mais autônoma, a gestão precisa acompanhar não apenas o desempenho do sistema, mas também os recursos consumidos para chegar ao resultado. A análise passa, então, a considerar a relação entre esforço computacional, complexidade da tarefa e resultado entregue ao negócio.
A mesma tarefa pode exigir diferentes níveis de processamento
Controlar custos não significa escolher sempre a alternativa mais barata. Uma tarefa simples pode ser realizada com uma solução de menor capacidade, enquanto atividades que exigem maior precisão ou raciocínio podem justificar modelos mais robustos. A decisão passa a considerar a relação entre complexidade, qualidade e consumo. O critério mais eficiente é aquele que direciona cada recurso para a tarefa em que sua capacidade realmente faz diferença.
Conforme assevera o executivo de operação e delivery em tecnologia, Rolando Bonaccorsi, esse princípio permite pensar em estratégias nas quais diferentes tarefas utilizam diferentes recursos. Processos padronizados e de baixa complexidade não precisam necessariamente receber o mesmo nível de processamento destinado a atividades críticas. A escolha adequada pode reduzir despesas sem comprometer a qualidade da operação.
