Saber usar IA virou só o começo. A habilidade que empresas procuram agora é decidir quando usar Claude, ChatGPT ou outro modelo — e quando uma IA cara simplesmente não se justifica. 🤖🧵

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A Accenture informou ter adotado uma referência de US$ 29 para o uso do Claude por funcionários. Segundo a empresa, não é um teto rígido: faz parte da modelagem financeira para acompanhar custos e valor gerado.

O alerta não é isolado. A Uber teria enfrentado um problema semelhante: engenheiros consumiram em poucos meses o orçamento anual destinado ao Claude. Com modelos avançados, gastos podem escalar muito rápido.

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A pergunta central é ROI: qual resultado cada dólar investido em IA entrega? Na conferência Workforce 2030, no Reino Unido, só cerca de 12 dos aproximadamente 400 líderes presentes disseram ver retorno sobre IA.

O dado conversa com estudo do MIT: cerca de 95% dos projetos-piloto de IA de primeira geração falham. Uma das razões é tratar todos os problemas como se exigissem o mesmo modelo — e o mesmo custo computacional.

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Na prática, modelos mais robustos podem valer a pena em programação complexa, análise profunda ou tarefas de alto impacto. Para resumo, classificação, rascunhos e rotinas repetitivas, opções menores ou mais baratas podem bastar.

Isso exige governança: medir uso, testar qualidade, definir limites e treinar equipes para comparar ferramentas. Não se trata de restringir inovação, mas de evitar desperdício e ampliar o acesso responsável à tecnologia.

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A maturidade em IA talvez não seja usar o modelo mais poderoso em tudo. É combinar qualidade, custo, privacidade e impacto da tarefa. A melhor IA, no fim, é a que resolve o problema certo de forma sustentável.