A IA passa de assistente para agente e, agora, para quem decide o orçamento, é preciso entender como a Inteligência Artificial Generativa pode se tornar um valor mensurável para o negócio.
O que é GenAI na prática?
A Inteligência Artificial Generativa, ou GenAI, é uma categoria de IA capaz de gerar novos conteúdos e respostas a partir de padrões aprendidos em grandes volumes de dados. Texto, código, imagens, análises e documentos estão entre suas aplicações mais conhecidas.
No ambiente corporativo, GenAI pode apoiar desenvolvedores na geração de código, resumir contratos, auxiliar análises financeiras, atender clientes, apoiar equipes comerciais, produzir relatórios e se conectar a diferentes sistemas. É justamente essa evolução que muda a conversa sobre orçamento.
Uma licença tradicional de software tende a oferecer relativa previsibilidade. Com a GenAI, o custo deixa de depender apenas de ter a tecnologia disponível e passa a depender também de quanto, como e para que ela é utilizada.
A nova unidade econômica da IA
Sarah Friar, CFO da OpenAI, afirmou que clientes corporativos estão buscando retornos mais mensuráveis dos investimentos em Inteligência Artificial. Em artigo publicado na Fortune, em julho de 2026, Friar afirma que a principal dúvida apresentada por executivos financeiros é como transformar investimentos em IA em valor concreto para os negócios. “A pergunta que ouço de diretores financeiros em todos os lugares é simples: como podemos obter mais valor de nossos investimentos em IA?”.
Ela propõe a métrica “useful intelligence per dollar”, algo como “inteligência útil por dólar investido”. A ideia é medir resultados concretos: tarefas relevantes concluídas, custo total da tarefa (incluindo revisões humanas e tentativas adicionais), precisão e capacidade de aumentar o valor entregue sem fazer os custos crescerem. A unidade econômica da IA talvez não seja o token. É a tarefa concluída com qualidade e o valor que ela gera.
O investimento em IA cresce, e a visibilidade de custo acompanha?
Segundo pesquisa do Gartner, divulgada em setembro de 2026, com 1.303 líderes de organizações com receita anual acima de US$ 50 milhões, 85% pretendem aumentar seus gastos com IA em 2026. Apenas 22% das organizações conseguiram escalar IA de forma consistente entre múltiplas áreas de negócio e 11% sequer sabem quanto gastaram com IA em 2025. O orçamento pode estar crescendo mais rapidamente do que a capacidade de medir seu retorno.
A mesma pesquisa encontrou uma diferença relevante nas empresas que tratam IA como investimento mensurável. Entre as organizações de alto desempenho, que acompanham ROI, avaliam regularmente os projetos e realocam recursos quando necessário, 81% das iniciativas de IA apresentaram retorno positivo.
Produtividade x geração de valor
A adoção da GenAI desde o início foi sustentada por ganhos de produtividade. O estudo State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, mostra que, apesar de melhorias de produtividade e eficiência apenas 20% dizem já ter conseguido aumentar receitas por meio da IA, embora 74% esperem alcançar esse resultado no futuro.
A Deloitte aponta que apenas 34% das organizações pesquisadas estão utilizando IA para promover transformações mais profundas, como criar produtos e serviços ou reinventar processos e modelos de negócio.
Escalar exige infraestrutura, integração, segurança, governança, qualidade dos dados, monitoramento e capacidade de acompanhar consumo e custos. E essa equação ganha uma nova dimensão quando a IA deixa de apenas responder e começa também a executar.
Da IA que responde para a IA que executa
O setor financeiro brasileiro ajuda a mostrar como essa transformação está acontecendo na prática. Com o tema “Agentes Inteligentes, Liderança Humana”, o Febraban Tech 2026 que aconteceu em agosto, em São Paulo, colocou no centro das discussões uma nova etapa da adoção corporativa de IA para sistemas capazes de interpretar objetivos, acessar informações, interagir com aplicações e executar etapas de processos.
“IA pra mim é uma infraestrutura central para a tomada de decisão. A IA em si não é um diferencial, a forma como você usa a IA é que vai diferenciar pessoas, empresas e nações”, declarou Maurício Minas, presidente do Conselho do Febraban Tech e conselheiro do Bradesco e da B3, ao Portal Febraban.
A dimensão dos investimentos ajuda a compreender por que essa mudança também precisa entrar na agenda de quem decide orçamento.
Segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, os bancos brasileiros devem investir R$ 50,4 bilhões em tecnologia neste ano. Cerca de R$ 3 bilhões serão destinados a IA, Analytics e Big Data, enquanto os investimentos em migração para cloud devem alcançar R$ 3,9 bilhões.
Um assistente de GenAI pode receber uma solicitação, processar determinado contexto e produzir uma resposta, consultar diferentes fontes de dados, acessar APIs, interagir com sistemas corporativos e executar diversas etapas antes de concluir uma tarefa.
Quando a IA executa, o custo também muda
Com mais agentes, usuários e processos automatizados, os gastos podem se tornar mais variáveis e complexos de prever e atribuir. Isso não significa que custos de IA sejam incontroláveis. Significa que precisam ser observados de maneira diferente.
Essa variabilidade também está mudando a disciplina que sustenta a operação de IA. MLOps deixa de ser preocupação só de times de dados e passa a ter impacto financeiro direto. Cada retraining, cada rota de inferência, cada modelo em produção consome recursos que precisam ser rastreados como qualquer outro custo de nuvem. Do lado dos dados, arquiteturas de Data Mesh trazem o mesmo dilema em outra escala: cada domínio passa a gerar, consumir e pagar por dados de forma independente, o que exige visibilidade de custo tão granular quanto a de um pipeline de agentes de IA.
GenAI não deve ser analisada apenas como uma nova linha de despesa tecnológica, mas passa a exigir uma aproximação cada vez maior entre tecnologia, finanças e negócio.
