Medir é o primeiro passo para controlar, e este tem sido o desafio do momento nas grandes empresas. Com arquiteturas multicloud, plataformas de dados, Inteligência artificial generativa e agentes de IA, olhar apenas para o dashboard de AWS, Azure ou Google Cloud já não é suficiente.
Uma empresa pode saber quanto gastou em cloud no mês e, ainda assim, não saber quanto custa determinado pipeline de dados, uma execução malsucedida, um modelo de IA ou uma decisão produzida por um agente.
FinOps para IA é a extensão da disciplina de FinOps tradicional para cobrir custos gerados por modelos generativos, agentes autônomos e pipelines de dados. Nesse contexto, entram novas unidades econômicas como tokens, GPU e chamadas de inferência, que não existiam na era exclusivamente de infraestrutura cloud.
A conta da nuvem continua crescendo, e o desperdício também
Segundo dados do Flexera 2026 State of the Cloud Report, 29% dos gastos com cloud são desperdiçados, interrompendo uma trajetória de cinco anos de redução desse indicador. A própria Flexera relaciona essa mudança ao aumento da complexidade provocado por workloads de IA e pela expansão dos serviços de nuvem.
O dado é especialmente relevante porque a IA deixou de ser apenas experimental. Segundo o mesmo levantamento, 81% dos respondentes afirmam utilizar IA generativa, contra 72% no ano anterior e 47% em 2024. Com essa expansão, o FinOps também está mudando.
O State of FinOps 2026 mostra que 98% dos profissionais da área já administram gastos relacionados à IA, contra 31% dois anos antes. Mais importante: FinOps para IA aparece como a principal prioridade futura da comunidade, enquanto gestão de custos de IA é apontada como a principal competência que as equipes precisam desenvolver.
Onde estão os custos ocultos em pipelines de dados e IA?
Um pipeline moderno pode atravessar diversas camadas antes de produzir valor, muitas vezes passando por plataformas como o Databricks, e acumular custos com clusters superdimensionados, recursos ociosos, falhas e reprocessamentos.
Isoladamente, alguns desses valores podem parecer pequenos. Em centenas ou milhares de execuções mensais, entretanto, passam a representar uma parcela significativa do orçamento.
Por isso, um dashboard financeiro tradicional pode mostrar onde a empresa gastou, mas não necessariamente explicar por que gastou.
Algumas métricas são essenciais para entender quanto custa cada execução, como o custo mensal por pipeline, por GB processado, por execução e a percentagem do custo relativa a armazenamento.
Práticas que reduzem custos sem sacrificar valor
Não existe uma única arquitetura correta, mas há princípios que funcionam de forma consistente. Primeiro, aplicar tiering de dados, separando-os em camadas hot, warm e cold. Em termos práticos, definir SLAs de acesso ajuda a automatizar a movimentação.
Em vez de acompanhar somente a infraestrutura ou as faturas, organizações mais maduras começam a trabalhar com unit economics de IA e se perguntam: quanto custa produzir uma unidade de resultado?
Supondo que a empresa tem dois pipelines. O pipeline A custa R$ 20 mil mensais e suporta um processo que gera milhões em receita, o pipeline B custa R$ 8 mil, mas alimenta um relatório praticamente sem utilização.
Se considerarmos somente custos absolutos, o pipeline A parece ser o principal candidato à otimização. Quando consideramos o valor de negócio, a conclusão pode ser exatamente a oposta e o objetivo passa a ser relacionar consumo + performance + resultado.
FinOps para IA: as novas unidades econômicas de GPUs, tokens e inferências
Com IA generativa e agentes, o desafio ganha outra dimensão. A infraestrutura continua existindo, mas agora há novas unidades econômicas a monitorar.
O problema se torna ainda mais complexo em ambientes multicloud. AWS, Microsoft Azure e Google Cloud possuem estruturas comerciais, taxonomias, descontos, unidades de consumo e formatos de faturamento distintos. Essa fragmentação exige governança multicloud de dados e IA, e não apenas tagging e alocação de custos por provedor.
Do dashboard para a engenharia financeira da tecnologia
Dashboards continuam importantes. Em ambientes de dados e IA, visualizar o gasto é apenas o começo. Uma estratégia madura de FinOps multicloud precisa conectar informações dos provedores de cloud, das plataformas de dados, como Databricks e dos serviços de IA transformando-as em inteligência operacional.
O verdadeiro desperdício não está apenas no recurso que ficou ligado. Pode estar no pipeline que roda mais vezes do que deveria, no job que falha e reprocessa dados, no cluster superdimensionado, na transferência desnecessária entre clouds ou no modelo mais caro sendo utilizado para resolver uma tarefa simples.
A próxima fase do FinOps será justamente tornar esses custos visíveis e transformar visibilidade em decisão. Na era da IA otimizar infraestrutura é importante e entender a economia de cada workload será estratégico.
Acessar o blog da Jump
