A maioria das grandes organizações planeia aumentar a utilização de modelos abertos de IA para manter os custos sob controlo, de acordo com um novo relatório do Capgemini Research Institute, que concluiu que quase seis em cada dez empresas gastaram significativamente mais em inteligência artificial do que esperavam ou orçamentaram no ano passado.
O relatório, baseado num inquérito realizado em Setembro de 2026 a 500 executivos seniores em 10 países e 13 indústrias, concluiu que 59% das organizações gastaram significativamente mais em IA do que o esperado. Entre as organizações afetadas, as despesas foram, em média, 24% superiores ao esperado e 21% das organizações inquiridas excederam os seus orçamentos de IA em mais de 30%. A conclusão central do estudo – que a maioria das grandes empresas planeia uma maior utilização de IA de peso aberto para limitar as contas, como relatou a Reuters – aponta para que as estratégias empresariais de IA estejam a entrar numa fase de disciplina de custos. As descobertas surgem em meio a uma cobertura mais ampla da indústria de IA de empresas que estão repensando a forma como compram e implantam modelos.
Para onde vai o dinheiro
O relatório destaca uma lacuna persistente na forma como as empresas estimam o custo total da implantação de IA. Além das despesas diretas, como a utilização de modelos e tokens, as organizações devem contabilizar custos indiretos que são fáceis de subestimar: supervisão humana dos resultados da IA, correção de erros gerados pela IA e trabalho de governação.
Metade dos executivos inquiridos afirmaram que os gastos com IA foram aprovados sem visibilidade adequada do seu custo total, e apenas 56% afirmaram estar confiantes na sua capacidade de prever como os custos da IA mudariam à medida que a adoção aumentasse. Em outras palavras, para a maioria das empresas, os orçamentos de IA foram definidos antes que alguém entendesse completamente o que realmente custa operar a IA em escala.
“A disciplina de custos por si só não criará um património de IA rentável, tal como a criação de valor sem controlo de custos não será sustentável”, afirmou Volker Darius, CEO da Capgemini Invent, num comunicado que acompanha o relatório. “As organizações precisam medir juntos o custo, a qualidade e o valor do negócio e usar o modelo mais apropriado para cada tarefa.”
De apostas de fornecedor único a estratégias multimodelo
O aumento das despesas está a levar as empresas a reconsiderar as suas estratégias de IA de forma estrutural. Mais de três em cada cinco executivos esperam que as suas organizações adotem uma estratégia multimodelo durante os próximos 12 meses, selecionando diferentes modelos de IA com base em custos, desempenho, velocidade e requisitos de negócio.
Isto marca uma mudança em relação ao padrão dos últimos dois anos, em que muitas empresas padronizaram um ou dois fornecedores de modelos fronteiriços para tudo, desde chatbots até processamento de documentos. Uma abordagem multimodelo permite que as empresas direcionem tarefas simples e de alto volume para modelos mais baratos, reservando modelos de fronteira caros para trabalhos que realmente os exijam.
Quase três em cada cinco organizações também planeiam expandir a sua utilização de modelos de peso aberto – modelos cujos parâmetros são divulgados publicamente e podem ser executados na infraestrutura da própria empresa – e modelos mais pequenos e especializados ajustados para tarefas específicas, de acordo com o relatório.
Por que os modelos de peso aberto estão tendo um momento
O segmento de peso aberto cresceu rapidamente como uma alternativa aos modelos proprietários somente API. Como os modelos abertos podem ser auto-hospedados, as organizações com cargas de trabalho estáveis e previsíveis podem evitar o faturamento por token e negociar uma curva de custo diferente – trocando custos de infraestrutura e operações para obter previsibilidade. As análises da indústria estimaram que os tokens de modelos abertos custam uma fração dos proprietários comparáveis, embora a economia total dependa da utilização e da capacidade de engenharia interna.
As descobertas da Capgemini sugerem que o cálculo está a inclinar-se ainda mais para modelos pequenos e abertos, à medida que os gastos com IA crescem mais rapidamente do que o valor que comprovadamente criam. A pressão sobre os custos, neste enquadramento, não é uma rejeição da IA – 59% das empresas gastaram demasiado porque estavam a utilizar mais IA do que o planeado, e não menos – mas uma exigência de precisão sobre para onde vai cada dólar modelo.
O que isso significa para o mercado de IA
As implicações do relatório vão em várias direções ao mesmo tempo. Para os fornecedores de modelos proprietários, isso sinaliza que os compradores empresariais estão cada vez mais dispostos a diversificar, deixando de lado as APIs fronteiriças de preço premium, onde um modelo menor ou aberto servirá. Para os provedores de nuvem e infraestrutura, as estratégias multimodelos prometem cargas de trabalho mais heterogêneas — e mais demanda por ferramentas de serviço que tornam barata a alternância entre modelos.
Para as próprias empresas, a mensagem é que a gestão de custos da IA está a tornar-se uma disciplina própria, mais próxima do planeamento financeiro do que da experimentação. A conclusão do relatório de que metade dos gastos com IA foram aprovados sem visibilidade total dos custos sugere que muitas organizações precisarão de melhores medições antes de poderem otimizar.
O relatório do Capgemini Research Institute acrescenta a um crescente conjunto de evidências de pesquisas que a próxima fase do mercado empresarial de IA será definida não por quem adota a IA, mas por quem a implanta de forma lucrativa – e que a combinação de modelos dentro das grandes organizações está prestes a se tornar muito mais variada.
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