Os gastos com IA estão diminuindo: 5 passos para se preparar para a próxima fase do consumo.

Nos últimos dois anos, muitas organizações trataram a adoção da IA ​​como um fim em si mesma. Quanto mais usuários, ferramentas e experiências, melhor. Mas hoje, os líderes não medem mais o sucesso apenas pela adoção. Agora, eles questionam o custo, onde a IA gera valor real e se as empresas podem arcar com a escalabilidade responsável.

Este é o próximo capítulo na gestão de gastos com IA e tecnologia. As empresas que prosperarem nesse ambiente não serão necessariamente aquelas que consomem mais tecnologia, mas sim aquelas que conseguirem vincular o consumo de tecnologia a um valor comercial mensurável. Essa abordagem está alinhada com a ideia de que ganhos incrementais são a chave para o sucesso da IA.

Essa mudança de foco, da maximização da usabilidade para a maximização do valor, denominada "maximização de valor", é um grande desafio para os líderes de tecnologia.

Os executivos que seguirem estes cinco passos agora estarão preparados para um futuro onde o consumo de tecnologia e o valor para os negócios deverão ser medidos em conjunto:

1. Alcançar uma visão abrangente em toda a pilha de tecnologia.

As organizações não podem gerir aquilo que não conseguem ver. Esta necessidade torna-se ainda mais crítica quando os custos são variáveis, distribuídos e estão em constante mudança.

O consumo de tecnologia hoje não se limita mais a um único orçamento ou sistema. Agora abrange aplicativos SaaS, infraestrutura em nuvem, plataformas de dados, modelos de IA, agentes e infraestrutura em geral. A IA adiciona outra camada de complexidade, onde os gastos podem ser expressos por meio de tokens, créditos, uso de modelos, consumo de GPU, transferência de dados e aplicativos com IA.

Com apenas 31% das organizações relatando uma visão clara para software de IA atualmente, e 59% relatando um aumento no desperdício de gastos com IA ano após ano, ter uma única fonte confiável de informações em toda a pilha de tecnologia é mais importante do que nunca.

Sem uma visão abrangente do consumo de tecnologia, as organizações tomam decisões com base em informações fragmentadas. Essa visão não se trata apenas de controlar custos; trata-se de entender onde o investimento está gerando valor e onde os gastos estão sendo desperdiçados.

2. Desenvolvimento de um modelo de governança para o consumo

Muitas organizações incentivaram a experimentação generalizada com inteligência artificial, apenas para descobrir mais tarde que seu uso saiu do controle. Portanto, ter uma estrutura de governança interna é crucial para o sucesso de qualquer empresa. A governança fornece às equipes os controles necessários para escalar de forma responsável, especialmente à medida que a governança de agentes de IA se torna cada vez mais importante.

No que diz respeito à inteligência artificial em particular, os líderes precisam passar do "uso mais amplo" para o "uso otimizado". Trata-se de determinar se a IA melhora o tempo de ciclo, a experiência do cliente, a eficiência operacional, o crescimento da receita ou qualquer outra métrica importante para o negócio.

Para orientar esse processo, grandes empresas estão cada vez mais (85%) nomeando equipes dedicadas à governança de IA e tecnologia ou líderes seniores para permitir visibilidade, controle e colaboração entre as equipes. É essencial que as empresas evitem que a IA se torne um centro de custos descontrolado.

3. Renegociar contratos para garantir flexibilidade e responsabilidade.

Os modelos de precificação de tecnologia estão mudando em um ritmo sem precedentes. Contratos fixos de longo prazo ainda podem ter sua utilidade, mas gerenciá-los tornou-se mais difícil em ambientes onde o uso pode mudar rapidamente.

Os líderes de hoje devem avaliar regularmente os contratos com fornecedores para garantir que reflitam os padrões de uso reais e as necessidades futuras dos negócios. Isso é especialmente importante à medida que os fornecedores de IA continuam a introduzir novos modelos de consumo e estratégias de monetização.

As empresas devem esperar uma maior complexidade na definição de preços, e não uma menor. O objetivo não é simplesmente negociar custos mais baixos, mas sim fechar acordos que permitam às empresas inovar, mantendo o controle sobre os gastos.

4. Alinhar as equipes de tecnologia, finanças e compras

Os custos baseados no uso afetam diversas equipes. Enquanto as equipes de tecnologia impulsionam o volume de uso, outros departamentos gerenciam a supervisão necessária, com o departamento financeiro lidando com o impacto orçamentário e o departamento de compras gerenciando os contratos com fornecedores. Sem alinhamento, as organizações podem facilmente perder o controle sobre os gastos.

Organizações que gerenciam bem o consumo constroem uma visão compartilhada de uso, custo e valor. Elas estabelecem métricas comuns, responsabilidades claras e colaboração interdepartamental regular.

Quando as equipes trabalham com base nos mesmos dados e na mesma definição de valor, essas decisões se tornam mais intencionais e evitam surpresas dispendiosas.

5. Como a inteligência artificial transforma a melhoria de um processo reativo para um processo contínuo?

Utilize ferramentas de inteligência artificial para ajudar a gerenciar a crescente complexidade do próprio consumo de tecnologia.

A otimização não pode se limitar a um exercício periódico de orçamento. Quando um problema de custo surge em um relatório, o uso já pode ter mudado novamente.

A inteligência artificial pode ajudar as equipes a descobrir padrões de uso incomuns, identificar desperdícios, prever a demanda e apoiar um planejamento mais inteligente em todas as equipes. Mas a otimização orientada por IA deve estar vinculada a metas definidas por humanos. O objetivo é ajudar as equipes a tomar decisões melhores e mais rápidas, com uma visão mais clara do que está sendo usado, seu custo e onde gera valor.

Transformar o consumo de tecnologia em valor.

A próxima fase da IA ​​empresarial será muito diferente da primeira. Nos últimos anos, o foco tem sido a experimentação e a adoção. O futuro pertence às organizações que conseguirem demonstrar responsabilidade, governança e valor.

A inteligência artificial acelerou a transição da indústria para modelos tecnológicos orientados ao consumidor, criando novos desafios econômicos juntamente com novas oportunidades. À medida que as organizações continuam a expandir o uso da IA, compreender a relação entre uso, custo e impacto nos negócios se tornará uma vantagem competitiva crucial.

A euforia da adoção da IA ​​está chegando ao fim. O que se segue é uma visão mais disciplinada, governança e responsabilidade financeira que determinarão quem conseguirá escalar a inovação com sucesso e quem ficará atolado nos custos.