AI FinOps ganha espaço à medida que empresas perdem visibilidade sobre os custos da IA

A Inteligência Artificial deixou de ocupar apenas espaços de experimentação e passou a integrar operações, produtos e processos de negócio. Com aplicações, modelos e agentes incorporados em diferentes áreas, a Sensedia, especialista em APIs e agentes de IA, aponta que o aumento do consumo traz um novo desafio para as empresas: entender e controlar os custos associados ao uso da tecnologia sem limitar sua capacidade de inovação.

Segundo dados do Gartner, os gastos globais com IA devem totalizar US$ 2,52 trilhões em 2026, um crescimento de 44% em relação ao ano anterior. Nesse cenário de expansão, a governança orçamentária ganha relevância, especialmente porque o consumo de recursos de IA apresenta características diferentes das despesas tradicionais de TI, com custos variáveis e diretamente relacionados ao volume de chamadas, tokens, modelos e ferramentas utilizados.

O desafio de acompanhar o salto nos gastos com IA

A adoção descentralizada de diferentes modelos, aplicações e agentes de IA pode dificultar a identificação de quanto está sendo gasto, por quem e em quais iniciativas. Além disso, pequenas mudanças no volume de utilização podem provocar aumentos desproporcionais na despesa, tornando o acompanhamento do orçamento mais complexo.

É nesse contexto que o AI FinOps amplia a abordagem tradicional de controle de despesas em nuvem para contemplar as particularidades desse consumo. O objetivo não é apenas reduzir custos, mas criar visibilidade sobre os recursos utilizados, atribuir despesas às áreas responsáveis, identificar desperdícios e apoiar decisões de investimento.

"AI FinOps cuida de controle e previsibilidade dos custos com AI, mas vai além, trata de garantir que cada real investido em IA gere valor mensurável para o negócio. Mais do que olhar para o gasto total depois que ele já ocorreu, a proposta é acompanhar o consumo de forma contínua para antecipar desvios, estabelecer limites, identificar oportunidades de otimização e dar mais previsibilidade aos investimentos”, afirma Marcilio Oliveira, cofundador da Sensedia.

Cinco dimensões para a eficiência financeira em IA

Uma estratégia estruturada de AI FinOps envolve cinco dimensões principais: visibilidade, governança, controle, previsibilidade e otimização. A primeira permite compreender o consumo de diferentes modelos, aplicações e agentes. A governança estabelece critérios para utilização e responsabilização. Já o controle permite definir limites e orçamentos de acordo com o custo efetivamente gerado.

A previsibilidade, por sua vez, ajuda as empresas a antecipar despesas e planejar investimentos, enquanto a otimização busca direcionar o uso de forma mais eficiente, considerando modelos, rotas e necessidades específicas de cada aplicação.

A responsabilização atravessa essas dimensões ao conectar o custo ao responsável pelo consumo. Com a atribuição por áreas, centros de custo ou agentes, as empresas passam a ter uma visão mais granular sobre onde os recursos estão sendo utilizados e qual é o impacto financeiro de cada iniciativa.

O papel do AI Gateway na visibilidade do consumo

Em ambientes que combinam diferentes modelos, fornecedores e aplicações, uma camada centralizada de mediação pode facilitar esse acompanhamento. O AI Gateway atua como ponto de passagem para o tráfego de IA, permitindo consolidar informações sobre o consumo e relacioná-las aos respectivos custos.

A partir dessa camada, é possível acompanhar o custo de chamadas por modelo e rota, estabelecer orçamentos e limites financeiros, realizar rateios por centros de custo ou agentes e identificar oportunidades de otimização. A solução também permite considerar diferentes condições comerciais negociadas com fornecedores, tornando a mensuração mais próxima do custo efetivamente incorrido pela empresa.

"Em um ambiente multi-modelo e multi-vendor, a gestão orçamentária depende de dados confiáveis e de granularidade suficiente para conectar consumo e custo. Essa visão permite que as empresas não apenas controlem despesas, mas entendam onde a inteligência artificial está gerando valor, onde existem oportunidades de otimização e como direcionar melhor os investimentos”, conclui Oliveira.