Agora, dentro das companhias da Fortune 500, o debate ganhou um tom mais pragmático e, ao mesmo tempo, desconfortável: vale mais investir em “tokens ou humanos”?
Isso ocorre porque as empresas cobram o uso da tecnologia por “tokens”, e cada nova geração de modelos de ponta pode custar significativamente mais do que a anterior.
Muitas empresas começaram utilizando os modelos mais avançados para praticamente todas as tarefas, sem considerar se isso era realmente necessário.
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Custo da I.A dispara e empresas da Fortune 500 repensam contratação de tokens ou humanos
A I.A deixou de ser apenas uma promessa de eficiência para se tornar um fator central no planejamento financeiro das maiores empresas do mundo.
Agora, dentro das companhias da Fortune 500, o debate ganhou um tom mais pragmático e, ao mesmo tempo, desconfortável: vale mais investir em “tokens ou humanos”?
O tema surge em um momento em que o custo da I.A não está caindo como o mercado esperava. Pelo contrário, ele vem aumentando à medida que as empresas lançam novos modelos, o que pressiona diretamente os orçamentos corporativos.
Segundo executivos ouvidos pela CNBC, muitas empresas já relatam um problema recorrente: os orçamentos anuais de IA se esgotam em apenas um ou dois meses.
Isso ocorre porque as empresas cobram o uso da tecnologia por “tokens”, e cada nova geração de modelos de ponta pode custar significativamente mais do que a anterior.
Uso intenso e revisão de estratégia da I.A
Na mesma linha, Matan Grinberg, CEO da Factory AI, explica que o mercado passou por uma fase de uso intenso e pouco controle, seguida agora por um movimento de reavaliação.
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Segundo ele, muitas empresas começaram utilizando os modelos mais avançados para praticamente todas as tarefas, sem considerar se isso era realmente necessário.
Esse excesso levou ao que especialistas chamam de uso ineficiente da tecnologia. Estima-se que a maior parte das aplicações corporativas ainda recorra a modelos caros, mesmo quando soluções mais simples seriam suficientes.
Diante disso, cresce a adoção de estratégias de “roteamento inteligente”, em que cada tarefa é direcionada ao modelo mais adequado e econômico. A ideia é simples: reduzir desperdícios sem perder eficiência operacional.
No fim, o dilema “tokens ou humanos” expõe uma nova fase da inteligência artificial nas grandes corporações.
A tecnologia segue poderosa, mas o custo crescente força uma pergunta cada vez mais presente nas salas de decisão: até que ponto ainda vale substituir pessoas quando a eficiência da I.A começa a pesar no orçamento?
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