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\u00a0– Por Adilson Damasio, Diretor de Opera\u00e7\u00f5es na Faiston – <\/p>\n \n <\/p>\n As empresas costumam acompanhar a conta da intelig\u00eancia artificial generativa pela unidade que o fornecedor usa para cobrar, o volume de tokens de entrada e de sa\u00edda de cada chamada ao modelo, e esse n\u00famero orienta a compara\u00e7\u00e3o entre modelos, a negocia\u00e7\u00e3o de contratos e a proje\u00e7\u00e3o de or\u00e7amento.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n A medida explica a fatura, mas diz pouco sobre o que a opera\u00e7\u00e3o recebeu em troca, porque parte das chamadas gera respostas que algu\u00e9m descarta, refaz ou corrige antes de usar. Com a passagem dos projetos-piloto para opera\u00e7\u00f5es que atendem clientes e equipes internas em volume, a diferen\u00e7a entre o que a empresa paga e o que aproveita passou a pesar no or\u00e7amento de tecnologia.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n O custo que interessa ao neg\u00f3cio \u00e9 o de cada resultado aproveit\u00e1vel: a resposta, o documento, a classifica\u00e7\u00e3o ou a a\u00e7\u00e3o que chega ao usu\u00e1rio e cumpre a fun\u00e7\u00e3o sem retrabalho. Para chegar a esse n\u00famero, \u00e9 preciso somar ao gasto com tokens o custo das tentativas descartadas, das tarefas que terminaram sem resultado, das ferramentas e bases de dados que o sistema consulta a cada etapa e das horas de revis\u00e3o humana, e dividir o total pelo volume de resultados que a \u00e1rea usu\u00e1ria aceitou. A gest\u00e3o financeira de IA depende, por isso, de instrumenta\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica e de uma defini\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cio sobre o que conta como resultado em cada caso de uso.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n A dist\u00e2ncia entre medir consumo e medir resultado aparece na 6\u00aa edi\u00e7\u00e3o do State of FinOps, que a FinOps Foundation, divulgou em 2026 com respostas de 1.192 profissionais, cujas organiza\u00e7\u00f5es somam mais de US$ 83 bilh\u00f5es em gasto anual com nuvem, com 15% das respostas vindas das Am\u00e9ricas do Sul e Central.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n Segundo o relat\u00f3rio, 98% dos respondentes incluem os gastos com IA entre as \u00e1reas que a equipe de FinOps gerencia hoje ou vai gerenciar no pr\u00f3ximo ano, ante 63% na edi\u00e7\u00e3o anterior e 31% dois anos antes. O estudo aponta a gest\u00e3o de custos de IA como a principal compet\u00eancia que as equipes precisam desenvolver e re\u00fane, entre as dificuldades mais citadas ao aplicar FinOps aos gastos com IA, a visibilidade sobre esses custos, a divis\u00e3o do gasto entre as unidades de neg\u00f3cio e a medi\u00e7\u00e3o do retorno.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n Entre os recursos que os profissionais gostariam de encontrar nas ferramentas e que ainda n\u00e3o existem, o mais pedido \u00e9 o monitoramento detalhado do gasto com IA por tokens, por requisi\u00e7\u00f5es a modelos de linguagem e por uso de GPU.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n Custo por resultado aproveit\u00e1vel come\u00e7a na defini\u00e7\u00e3o de cada caso de uso<\/strong><\/p>\n <\/p>\n A \u00e1rea que usa a entrega precisa definir, com apoio da equipe de tecnologia, o que conta como resultado aproveit\u00e1vel em cada processo. No service desk, o crit\u00e9rio pode ser o chamado encerrado, e na an\u00e1lise de documentos, a extra\u00e7\u00e3o de dados que o revisor aprova sem corre\u00e7\u00e3o. Em assistentes de programa\u00e7\u00e3o, vale a sugest\u00e3o de c\u00f3digo que passa pela revis\u00e3o e chega \u00e0 produ\u00e7\u00e3o, enquanto no atendimento ao cliente a refer\u00eancia precisa ser a conversa que resolve a solicita\u00e7\u00e3o sem transfer\u00eancia para um atendente e sem novo contato sobre o mesmo assunto.<\/p> \n <\/p>\n Entre o resultado aceito e o descartado ficam as respostas que o usu\u00e1rio aproveita depois de editar, e esse grupo precisa de registro pr\u00f3prio. As respostas editadas entram na conta com o tempo de edi\u00e7\u00e3o, porque a economia que a empresa espera da IA depende de quanto trabalho humano a resposta ainda exige. A taxa de aceita\u00e7\u00e3o, que a equipe calcula sobre o total de respostas geradas, mostra que parcela da produ\u00e7\u00e3o virou entrega, e a mesma conta, ponderada pelos tokens de cada resposta, mostra quanto do consumo ficou em tentativas que ningu\u00e9m usou.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n Depois que a \u00e1rea registra essa defini\u00e7\u00e3o, a empresa consegue comparar o custo por resultado com o custo do mesmo processo sem IA, medido pelas horas que a equipe dedicava a cada entrega e pelo valor dessas horas. A compara\u00e7\u00e3o orienta a escolha dos casos de uso que merecem amplia\u00e7\u00e3o e evita que a decis\u00e3o dependa de demonstra\u00e7\u00f5es que n\u00e3o reproduzem as condi\u00e7\u00f5es da opera\u00e7\u00e3o di\u00e1ria, com volume, exce\u00e7\u00f5es e dados incompletos.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n Custo de cada resposta inclui tentativas, contexto e chamadas a ferramentas<\/strong><\/p>\n <\/p>\n O consumo de tokens de uma mesma tarefa varia mais do que a fatura sugere, porque o modelo recebe a cada chamada, al\u00e9m da pergunta, as instru\u00e7\u00f5es do sistema, o hist\u00f3rico da conversa e os trechos de documentos que a aplica\u00e7\u00e3o recupera da base da empresa.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n Em fluxos com agentes, cada etapa em geral reenvia ao modelo o contexto acumulado, e o consumo de entrada cresce mais depressa que o n\u00famero de passos, a menos que a aplica\u00e7\u00e3o resuma o hist\u00f3rico ou reaproveite o contexto em cache. Por isso, o custo m\u00e9dio por chamada esconde a distribui\u00e7\u00e3o do gasto, na qual uma parcela pequena de tarefas longas pode concentrar boa parte da conta.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n A nova chamada que a aplica\u00e7\u00e3o dispara depois de um erro ou de tempo esgotado, a resposta que a valida\u00e7\u00e3o da pr\u00f3pria aplica\u00e7\u00e3o rejeita por formato incorreto ou por violar regras de conte\u00fado e a resposta que o usu\u00e1rio pede de novo quando a primeira n\u00e3o atende geram cobran\u00e7a como qualquer outra chamada, embora a tarefa termine com um \u00fanico resultado. As falhas pesam da mesma forma quando um agente percorre v\u00e1rias etapas, consome tokens em cada uma e encerra a execu\u00e7\u00e3o sem concluir a tarefa.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n A revis\u00e3o humana n\u00e3o aparece na fatura de tecnologia, mas esse custo tamb\u00e9m precisa ser contabilizado. Quando associa tokens, tentativas, ferramentas e revis\u00e3o \u00e0 mesma tarefa, a equipe de FinOps calcula o custo por resultado aproveit\u00e1vel de cada caso de uso e acompanha a evolu\u00e7\u00e3o desse n\u00famero.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n Com essa avalia\u00e7\u00e3o, a empresa deixa de escolher o modelo pelo pre\u00e7o do token, j\u00e1 que um modelo mais barato pode sair mais caro por resultado quando exige mais tentativas, mais contexto e mais revis\u00e3o. Antes de ampliar um caso de uso, passa a comparar o custo de cada resposta que chega pronta ao cliente ou \u00e0 equipe interna com o custo do processo que a IA substitui, e essa conta oferece a medida de retorno que a fatura de tokens, sozinha, n\u00e3o mostra.<\/p> \n <\/p>\n \n <\/p>\n Sobre a Faiston<\/strong><\/p>\n <\/p>\n Fundada em 2001, e com um novo posicionamento de mercado desde 2021, a Faiston \u00e9 uma integradora de servi\u00e7os e solu\u00e7\u00f5es 100% nacional. Com sede em S\u00e3o Paulo, a empresa conta com mais de 300 funcion\u00e1rios e 5.500 parceiros de tecnologia em todo o Brasil. Para saber mais, acesse: https:\/\/faiston.com<\/a><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Adilson Damasio, Diretor de Opera\u00e7\u00f5es na Faiston<\/em><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n \n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" …<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":470174,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"fifu_image_url":"https:\/\/s3.us-east-1.wasabisys.com\/wasabi.cse360.com.br\/email-editor-files\/895c5b77-9742-4608-259a-08da5093f3fa\/10f06e25-5812-434f-ac44-652155d27568.webp","fifu_image_alt":"","footnotes":""},"categories":[8717],"tags":[58,12885],"class_list":["post-470173","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artigos-de-opiniao","tag-noticias","tag-verdeamarelo","wpcat-8717-id"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/470173","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=470173"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/470173\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":470285,"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/470173\/revisions\/470285"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/media\/470174"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=470173"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=470173"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/verde-amarelo.net\/verdeamarelo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=470173"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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