A IA virou prioridade nas empresas — e também uma baita fonte de susto no orçamento. 🤖💸 O gasto médio anual de grandes companhias saltou de US$ 1,2 mi em 2024 para US$ 7 mi em 2026. E a mensalidade é só o começo. 🧵

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A parte que mais pesa é a inferência: o processamento usado toda vez que alguém pede algo para a IA no dia a dia. Não é só “ter o modelo”; é pagar para ele trabalhar, repetidamente, em cada tarefa.

E os agentes de IA deixam isso ainda maior. Segundo a Gartner, sistemas que executam tarefas em cadeia podem consumir de 5 a 30 vezes mais tokens por pedido que um chatbot comum. Parece detalhe técnico, mas vira uma linha enorme na fatura.

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Já rolou na prática: o GitHub levou o Copilot para cobrança por consumo e usuários relataram gastar os créditos mensais em poucas horas. A Uber, por sua vez, criou tetos mensais por pessoa e ferramenta após torrar o orçamento anual de IA em 4 meses.

O problema, segundo Guilherme Friol, da Vircos, é a comparação torta na hora de contratar: colocam lado a lado uma mensalidade conhecida e o custo estimado de desenvolver algo próprio. Só que a parte variável fica escondida até chegar a fatura.

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A conta real precisa olhar 36 meses: mensalidade, reajustes, consumo, integração, manutenção, treinamento das equipes e custo de saída. Sim, sair também custa — e pode custar muito.

Quanto mais a empresa coloca processos, regras e histórico dentro da plataforma de um fornecedor, maior fica a dependência operacional. No terceiro ano, trocar de ferramenta pode sair uma ordem de grandeza mais caro do que no primeiro.

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A pergunta certa não é só “quanto custa por mês?”. É: “quanto vamos gastar para usar, adaptar e, se precisar, sair daqui em três anos?”. Em IA, prever consumo e evitar dependência excessiva já virou parte da estratégia — não burocracia.