5 vilões que impedem a otimização de custos em projetos de IA (e como vencê-los) 

Seus projetos de IA estão custando mais do que o esperado? Saiba como a falta de visibilidade e o desperdício podem estar sabotando seu ROI. 

Na jornada para transformar o potencial da IA em resultado de negócio, existe um padrão que tenho observado repetidamente.  

A euforia da inovação chega primeiro.  

As equipes ficam fascinadas com o potencial da Inteligência Artificial para revolucionar processos e criar fluxos de receita.  

A experimentação começa trabalhando intensamente.  

E então, silenciosamente, a conta chega. E ela é muito maior do que o esperado. 

Se essa situação soa familiar, saiba que você não está só.  

O que talvez você não perceba é que estamos em um ponto de inflexão.  

A IA deixou de ser um “projeto de inovação” opcional para se tornar um componente central das operações.  

O novo relatório do Gartner “Finanças 2030: 8 forças que moldam o futuro das finanças” prevê que nos próximos três anos, um terço de todas as aplicações empresariais terá IA agêntica embarcada.  

E mais: até 2028, impressionantes 70% das funções financeiras dependerão da análise de IA para tomar decisões em tempo real 

A consultoria IDC vai além e prevê que, até 2027, 75% das organizações combinarão IA Generativa com processos de FinOps para otimizar seus custos. 

Ou seja, a IA está caminhando a passos largos para se tornar onipresente nas empresas.  

No entanto, enquanto ela se mostra a resposta para o crescimento e a eficiência, deixar os custos dela correrem sem controle não é só um erro tático.  

É um risco estratégico que pode anular todos os seus benefícios. 

As forças que redefiniram os custos de IA 

A otimização de custos de IA passa agora a ser o requisito fundamental para a sobrevida e escalabilidade dos projetos de inovação. 

E o que está por trás desta urgência?  

A resposta está em duas forças que transformaram a escala e a natureza dos custos de IA: os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) e a ascensão da IA Agêntica.  

Diferente dos projetos de Machine Learning tradicionais, com custos mais previsíveis e contidos em ambientes de desenvolvimento, os LLMs trouxeram o consumo de IA em um modelo sob demanda, via APIs, que pode crescer exponencialmente.  

A IA Agêntica eleva isso a um novo patamar, onde agentes autônomos podem executar milhares de operações — e gerar milhares de custos — para completar uma única tarefa.  

É um novo paradigma que exige um novo nível de governança financeira. 

Sua primeira linha de defesa: o papel do FinOps em projetos de IA 

Antes de eu apresentar os vilões que ameaçam seu orçamento em projetos de IA, preciso reforçar quem salvará sua empresa: o FinOps.  

Em sua essência, FinOps (uma junção de Finanças e Operações) é uma prática cultural de colaboração.  

Na Niteo Technologies, a definimos como a união entre Finanças, Tecnologia e Negócios para extrair o máximo de valor de negócio da nuvem e da IA, compartilhando a responsabilidade pelos custos das iniciativas implementadas. 

Não se trata de cortar gastos indiscriminadamente, mas de tomar decisões de gastos mais inteligentes e conscientes.  

No fim do dia, o mais importante é garantir que cada real investido em tecnologia gere um retorno claro e mensurável.  

É a estrutura que transforma a conversa de “quanto estamos gastando” para “o que estamos recebendo em troca do que gastamos?”. 

Os 5 vilões da otimização de custos de IA 

Com o cenário e nosso protagonista bem definidos, vamos ao que interessa.  

A seguir, trago os cinco “vilões” silenciosos que, com base em nossa experiência e em percepções da FinOps Foundation, são os principais responsáveis por inflar os custos de projetos de IA. 

1. O custo oculto do treinamento (o laboratório que nunca fecha) 

Este é um clássico. Acontece na fase de pesquisa e desenvolvimento, onde a criatividade e a velocidade são essenciais.  

O problema não é a experimentação em si, e sim a falta de governança sobre ela. 

Pense em seus cientistas e engenheiros de dados.  

Na busca por um modelo perfeito, eles iniciam um processo de treinamento em uma GPU (unidade de processamento gráfico) caríssima na nuvem e, simplesmente, esquecem o processo rodando por dias, às vezes semanas.  

Multiplique isso por uma equipe inteira.  

Some a isso o armazenamento de dezenas de modelos experimentais que nunca serão usados em produção e o uso de hardware superdimensionado para tarefas que não exigem tanto poder computacional.  

O resultado é um desperdício invisível que corrói o orçamento. 

Como combater os desperdícios no treinamento de modelos de IA 

A resposta para este problema está em criar “guardrails”, ou controles de segurança, que não sufoquem a inovação e incentivem a responsabilidade financeira, como: 

Implementar políticas de auto shutdown: são scripts ou configurações na sua plataforma de nuvem que desligam automaticamente os recursos computacionais após um período pré-definido de inatividade ou ao final de um processo de treinamento. É o equivalente a instalar luzes com sensor de presença no seu laboratório. 

Criar um “cemitério” de modelos: estabeleça um ciclo de vida para os artefatos de IA. Modelos que não são promovidos para produção após um certo tempo devem ser automaticamente arquivados em um armazenamento de baixo custo ou, se não tiverem valor futuro, deletados. 

Usar ferramentas de right-sizing: plataformas de nuvem como Google Cloud e Microsoft Azure oferecem ferramentas que analisam o uso de um recurso e recomendam uma instância menor (e mais barata) se ele estiver subutilizado. É sobre dar a cada tarefa a ferramenta certa, não a mais potente. 

2. A “conta de bar” da inferência  

Se o treinamento é o custo de P&D, a inferência é o custo da operação.  

É aqui que os custos podem escalar de forma explosiva, especialmente com o uso de APIs de modelos de IA Generativa. 

A tentação de usar o modelo mais poderoso do mercado para todas as tarefas é grande.  

O problema é que cada chamada a esses modelos gigantescos tem um custo.  

Usá-los para tarefas simples, como classificar o sentimento de um e-mail ou resumir um pequeno texto, é como usar um canhão para matar uma formiga.  

A conta no final do mês parece uma conta de bar aberta, onde cada “dose” de IA, por menor que seja, contribui para um valor final assustador. 

Como evitar o susto ao fechar a conta  

A chave para destruir esse vilão é a diversificação e a escolha inteligente, o que chamamos de estratégia de portfólio de modelos. 

Crie diretrizes claras: nem toda pergunta precisa ser respondida pelo modelo mais sofisticado. Defina uma política interna que oriente as equipes sobre qual classe de modelo usar para cada tipo de tarefa (classificação, sumarização, geração criativa, etc.). 

Pense em agentes especializados: muitas vezes, a solução mais inteligente e barata não é um LLM gigante. Pode ser um Agente de IA Reativo Simples, projetado para executar uma única tarefa com máxima eficiência e custo mínimo. 

Considere o self-hosting: para tarefas de alto volume e que não requerem o estado da arte, treinar e hospedar modelos menores na sua própria infraestrutura de nuvem pode ser drasticamente mais barato a longo prazo do que pagar por chamada de API. 

Monitore o custo por chamada: ferramentas de gerenciamento de custos de IA na nuvem são essenciais para rastrear exatamente quanto cada serviço ou produto está consumindo, permitindo uma intervenção rápida do time responsável. 

O Rafael Moralles, CSO aqui na Niteo, publicou um vídeo perfeito sobre a gestão de custos na nuvem, que você pode assistir após ler este artigo para se inspirar: Como monitorar os gastos do Azure com Power BI e reduzir surpresas na conta.   

3. O deserto de dados não otimizados 

A Inteligência Artificial se alimenta de dados. Só que o gerenciamento ineficiente desses dados pode gerar uma conta tão salgada quanto a do próprio processamento computacional. 

Os custos de armazenamento são apenas a ponta do iceberg.  

O verdadeiro vilão aqui é o custo de movimentação de dados, especialmente os chamados “custos de egresso”, a taxa que os provedores de nuvem cobram para transferir dados para fora de sua rede.  

Se sua arquitetura exige que grandes volumes de dados sejam constantemente copiados entre diferentes serviços, regiões geográficas ou até mesmo diferentes provedores de nuvem, você está, literalmente, pagando pedágio a cada transferência. 

Como combater os custos elevados de dados não otimizados 

O objetivo para eliminar este vilão é trazer a computação para perto dos dados, e não o contrário. 

Adote uma arquitetura que minimize a movimentação: planeje sua infraestrutura para que os serviços de processamento de IA estejam na mesma região e rede que seus dados principais. 

Use formatos de arquivo otimizados: prefira formatos que não só acelerem o processamento dos dados, como também reduzam o espaço de armazenamento e, consequentemente, os custos de transferência. 

Implemente políticas de ciclo de vida de dados: nem todos os dados precisam estar em armazenamento de acesso rápido (e caro). Configure regras automáticas para mover dados mais antigos ou menos acessados para camadas de armazenamento mais baratas. 

4. A garagem de ferramentas sem dono (a “Shadow AI”) 

O Gartner chama a atenção para a “ascensão da tecnologia faça-você-mesmo” (Rise of do-it-yourself tech).  

Essa democratização é poderosa, só que sem governança, ela cria um monstro de custos. 

O time de Marketing contrata uma plataforma de IA para análise de sentimentos.  

A equipe de Produto desenvolve uma solução própria para recomendação.  

O time de Operações assina outra ferramenta para automação de processos.  

Cada um resolve seu problema imediato, mas a organização toda acaba com custos duplicados, falta de padronização, silos de conhecimento e, o pior de tudo, nenhuma visibilidade centralizada sobre o que está sendo gasto e qual o retorno.  

É a “Shadow IT” da era da IA. 

Como combater a Shadow AI 

A solução para isso é centralizar a estratégia, sem engessar a execução. 

Estabeleça um Centro de Excelência em IA (CoE): crie um time multidisciplinar responsável por definir as melhores práticas, homologar ferramentas e guiar as outras áreas da empresa no uso consciente da IA. 

Crie um “catálogo de serviços” de IA: em vez de cada time sair às compras, o CoE pode oferecer uma lista de ferramentas e plataformas pré-aprovadas, garantindo poder de negociação com fornecedores e padronização técnica. 

Implemente um sistema rigoroso de tagging (etiquetagem): esta é talvez a prática de FinOps mais fundamental. Cada recurso criado na nuvem (uma máquina virtual, um banco de dados, um serviço de IA) deve ser etiquetado com informações como: projeto, centro de custo, time e dono do produto. Sem isso, sua fatura da nuvem é uma caixa-preta indecifrável. 

A estratégia Crawl – Walk – Run 

Adicionalmente, é preciso adotar uma estratégia de maturidade para a infraestrutura de IA, como o modelo ‘Crawl – Walk – Run’.  

A grande vantagem é que essa evolução pode acontecer inteiramente num único ecossistema, como Microsoft Azure ou Google Cloud, garantindo uma jornada sem atritos. 

Nosso papel como parceiros estratégicos é justamente ser o guia nesta jornada. 

A cada etapa, o nível de controle aumenta e o custo unitário tende a diminuir, em troca de uma maior necessidade de expertise técnica: 

Crawl (Engatinhar) – foco na velocidade da descoberta: nesta fase, a prioridade é a agilidade. Usamos os serviços de IA totalmente gerenciados que Microsoft e Google oferecem. São ideais para que sua equipe possa experimentar e validar ideias de negócio rapidamente, consumindo APIs de IA Generativa sem se preocupar com a complexidade da infraestrutura. 

Walk (Andar) – foco no equilíbrio entre controle e custo: quando um projeto de IA prova seu valor, otimizamos a operação. Evoluímos para plataformas de machine learning gerenciadas, que dão mais controle sobre os modelos e o ciclo de vida dos dados. Aqui, conseguimos customizar e escalar o projeto com mais eficiência. 

Run (Correr) – foco na otimização de custo unitário em escala massiva: para aplicações críticas e de altíssimo volume, a meta é o controle granular. Avançamos para uma infraestrutura robusta, gerenciando diretamente recursos como GPUs e contêineres. É o estágio de maior maturidade, onde as práticas de FinOps permitem extrair o máximo de performance pelo menor custo possível. 

O ponto-chave é entender que não existe uma solução única. A arquitetura correta depende do estágio de maturidade do seu projeto.  

Projetar desde o início com essa jornada em mente é a forma mais inteligente de garantir que seu investimento de hoje esteja preparado para a escala de amanhã. 

5. A falta de visibilidade  

Este é o meta-vilão. Ele alimenta todos os outros. É a incapacidade de responder à pergunta mais fundamental: “Quanto nosso produto X está gastando com IA este mês e que valor isso está trazendo?”. 

Sem dashboards claros e relatórios que conectem o consumo de nuvem ao valor de negócio, qualquer tentativa de otimização de custos de IA é um palpite.  

Os líderes financeiros veem uma conta de nuvem que só cresce e não conseguem correlacioná-la a um aumento de receita ou eficiência.  

Os líderes de tecnologia também não conseguem justificar os investimentos.  

É um diálogo onde a única saída parece ser “cortar tudo”. 

Como combater a invisibilidade em projetos de IA 

A visibilidade começa com a medição. Para combater este vilão, os líderes precisam de um dashboard simples com KPIs acionáveis.  

Em vez de se afogar em dados, comece com métricas que conectam o custo à atividade de negócio, como: 

Métricas de custo e eficiência: 

• Custo por inferência/chamada de API: essencial para monitorar o custo de modelos em produção. 

• Custo de treinamento por modelo/projeto: ajuda a identificar os projetos mais caros em P&D. 

• Uso de GPU (%): garante que os caros recursos computacionais não estão ociosos. 

Métricas de valor e ROI: 

• Custo de IA por resultado de negócio: em vez de olhar o custo total, meça o “Custo por lead capturado” ou o “Custo por fraude evitada”. 

• ROI da automação: compare o “Custo mensal do Agente” com as “Horas de trabalho manual economizadas x custo/hora do colaborador”. Este é o cálculo que todo CFO quer ver. 

Além dos dashboards, promova reuniões periódicas entre Finanças, Negócios e Tecnologia para revisar esses números.  

Adote a cultura de responsabilidade, onde cada líder de produto é o “dono” do seu custo de IA. 

O segredo é a cultura, não só a ferramenta 

Vencer esses cinco vilões e alcançar uma verdadeira otimização de custos de IA exige mais do que apenas ferramentas e dashboards.  

FinOps não é um software que se compra, mas uma mudança cultural.  

É sobre criar colaboração, visibilidade e, acima de tudo, responsabilidade compartilhada.  

A tecnologia é o facilitador e a transformação acontece quando os times de Finanças, Tecnologia e Negócios passam a falar a mesma língua: a da geração de valor. 

A disciplina financeira não deve ser uma reflexão tardia em seus projetos de IA. Ela deve ser um pilar da fundação.  

Esperar a primeira fatura da nuvem chegar para pensar em custos é planejar o desperdício. 

A abordagem mais inteligente é construir desde o início com a otimização em mente. 

Na Niteo Technologies, nossa filosofia é que um projeto de IA de sucesso é aquele que entrega não apenas inovação tecnológica, como também um resultado de negócio claro e financeiramente sustentável.  

Nós não oferecemos apenas desenvolvimento. Oferecemos arquitetura de projetos inteligentes com o DNA do FinOps embutido desde o primeiro dia. 

Agende uma conversa com nossos especialistas e descubra como podemos desenvolver seu próximo projeto de IA, garantindo que ele nasça otimizado, eficiente e pronto para gerar o máximo de valor para seu investimento. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo