Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, dimensiona o custo da IA em produção

A migração do gasto de treinamento para inferência altera a estrutura de despesa das companhias e pressiona o orçamento recorrente de tecnologia no varejo.

Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira analisa que o dinheiro que sustenta a inteligência artificial corporativa mudou de endereço em 2026. Uma projeção do Gartner estima os gastos globais com inferência em US$ 23,3 bilhões neste ano. O valor supera os US$ 19 bilhões previstos para treinamento de modelos, e esse deslocamento ocorre pelo lado de quem paga a conta, pois a mudança que se observa é de natureza, não de volume. Por isso, manter IA em produção deixou de ser projeto com prazo de encerramento.

A distinção importa para quem analisa companhias de operação digital intensiva. Treinamento é investimento concentrado, com início e fim definidos. Inferência é despesa variável, que sobe com o volume de uso e reaparece em toda fatura de nuvem.

O gasto que migra do treinamento para a inferência

A mesma projeção do Gartner aponta alta de 96% na infraestrutura como serviço otimizada para IA em 2026, até US$ 42 bilhões. Para 2027, a estimativa é de US$ 66 bilhões. A inferência responde por 55% desse volume neste ano e deve chegar a 59% no próximo.

O mecanismo por trás do número está no uso de agentes, que executam várias etapas a cada solicitação. Cada etapa consome processamento e gera cobrança. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, detalha o efeito prático no varejo: uma recomendação de produto, uma resposta de atendimento e uma reprecificação passam a ter custo unitário. A unidade de medida deixa de ser o projeto e passa a ser a transação, multiplicada por milhões de acessos diários.

Onde o piloto trava antes de escalar?

O relatório The GenAI Divide, do projeto NANDA no MIT, mediu a distância entre adoção e resultado. Cerca de 95% das organizações analisadas não obtiveram retorno financeiro mensurável com IA generativa. Apenas 5% dos pilotos chegaram à IA em produção. O mesmo levantamento identificou concentração de orçamento em vendas e marketing, enquanto funções de retaguarda, de retorno mais direto, receberam menos atenção.

A previsão do Gartner para agentes vai na mesma linha. Mais de 40% desses projetos serão descontinuados até o final de 2027 devido a custos excessivos e a um valor comercial pouco definido. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira reconhece nesse dado um risco conhecido: o de escalar iniciativas de tecnologia sem retorno comprovado. Este é um terreno familiar para ele, que foi fundamental na criação da plataforma tecnológica do grupo B2W e liderou diversas implementações de ERP, processos em que o mesmo risco de custo fora de controle já se colocava antes da IA entrar na equação.

O critério que separa construir de contratar

A decisão entre desenvolver internamente e comprar pronto voltou ao centro do orçamento de tecnologia. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira avalia a escolha por dois parâmetros: o primeiro é o custo de servir; o segundo é o tempo de resposta exigido em cada caso de uso.

O terceiro modelo acelera o início e transfere o risco de obsolescência ao fornecedor. Desenvolvimento próprio faz sentido quando o dado é proprietário e a diferença competitiva está nele, como em precificação e mídia de varejo. Nenhum caso vai para escala sem indicador definido antes, com valor de partida e meta medida na operação, não no laboratório.

O que o mercado deve acompanhar no próximo ciclo?

A previsão de tecnologia da Forrester para 2026 aponta adiamento de cerca de um quarto do gasto planejado em IA para 2027. A aprovação desse investimento migra para o crivo financeiro, com exigência de retorno demonstrado antes da liberação. O rigor tende a reduzir prova de conceito e alongar o ciclo de entrada em produção.

Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira projeta um mercado em que a vantagem não estará no acesso ao modelo, hoje vendido por assinatura. Ela estará no custo de operá-lo dentro do processo. Para o investidor que acompanha varejo e serviços, o indicador relevante deixa de ser o anúncio de adoção e passa a ser a margem apurada depois que a IA em produção entra na conta.

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