A menos que você tenha vivido embaixo de uma pedra, não há como negar a extensão em que a IA permeou as organizações—35% das empresas já desenvolveram fluxos de trabalho baseados em IA se não automatizando completamente aspectos de seus negócios.
No entanto, as infraestruturas de TI são diferentes. Mesmo que prometa capacidades transformadoras, a IA também pode ser considerada uma caixa de Pandora, de certa forma.
Debaixo da superfície dessa inovação está uma complexa teia de custos ocultos que muitas vezes passam despercebidos até começarem a impactar os orçamentos e operações. As organizações devem navegar por esses custos para alcançar uma abordagem equilibrada entre inovação e sustentabilidade financeira. Vamos ver o quão viável a IA realmente é.
Investimentos em infraestrutura e hardware
As cargas de trabalho de IA exigem uma enorme potência computacional, muitas vezes excedendo as capacidades da infraestrutura de TI padrão. Isso é especialmente verdadeiro para modelos de ponta de vários agentes da Microsoft e da OpenAI, mas a maioria dessas soluções não é destinada à organização média.
Com a OpenAI lançando um plano de assinatura de $200/mês, está ficando cada vez mais claro que depender de terceiros não é tão financeiramente prudente quanto inicialmente se pensava. Então, qual é a alternativa, então?
Uma opção é para as empresas alugarem servidores GPU hospedados em data centers e transferirem sua infraestrutura de IA. É o ‘ponto ideal’ entre ferramentas de terceiros e ir totalmente local. Ainda assim, isso significa que um terceiro assume pelo menos parte da responsabilidade. E quanto a ir totalmente local?
Uma Nvidia H100 vai custar cerca de $28.000, enquanto um servidor contendo 8 GPUs H200 ultrapassa os $250.000.
Sem mencionar que você vai precisar de sistemas avançados de refrigeração para gerenciar a significativa produção de calor, e esses sistemas sozinhos podem representar uma parte substancial das despesas operacionais. Fontes de alimentação atualizadas e espaço físico expandido – às vezes exigindo instalações de data center totalmente novas – aumentam o ônus financeiro.
Além desses custos diretos, você também deve considerar tempo de inatividade ou atrasos durante a fase de integração, impactando ainda mais a produtividade e os orçamentos. O custo cumulativo dessas atualizações muitas vezes ultrapassa as previsões orçamentárias iniciais, criando obrigações financeiras de longo prazo que devem ser gerenciadas com cuidado. E isso é apenas a parte de hardware.
Custos de aquisição e gestão de dados
Uma vez que você tenha a infraestrutura correta, é hora de treinar e ajustar os modelos que você irá utilizar. O treinamento de modelos de IA requer vastas quantidades de dados, frequentemente provenientes de sistemas internos e fornecedores terceirizados. Enquanto o custo de aquisição de conjuntos de dados proprietários é minúsculo, os gastos relacionados à anotação dos dados, seguidos pela estruturação e armazenamento, são frequentemente subestimados.
Dados não estruturados ou de baixa qualidade podem levar a ineficiências e erros no treinamento de IA, exigindo investimentos em equipes de engenharia de dados ou ferramentas para preparar conjuntos de dados. Você pode usar ferramentas de manipulação de dados como Trifacta ou Alteryx para otimizar o processo automatizando tarefas repetitivas de limpeza.
No entanto, essas ferramentas têm taxas de licenciamento e requerem operadores qualificados para maximizar sua utilidade. Além disso, você pode considerar aproveitar plataformas específicas de ML como o Databricks para gerenciar e estruturar dados de forma eficiente, mas os custos ainda estão presentes.
À medida que os conjuntos de dados crescem, os custos de armazenamento aumentam — especialmente quando regulamentações de conformidade exigem retenção de longo prazo ou formatos específicos. Soluções de armazenamento de alto desempenho como Amazon S3 ou Azure Blob Storage podem atender às necessidades de escalabilidade e conformidade, mas frequentemente cobram a mais por recursos avançados de segurança ou armazenamento específico da região.
Organizações precisam equilibrar esses requisitos com suas restrições orçamentárias, revisitando continuamente as estratégias de armazenamento para evitar gastos excessivos. Isso sem mencionar o treinamento, testes de perguntas e respostas e o tempo gasto ajustando-se aos novos modelos lançados.
Desenvolvimento e integração de software
Apesar do que qualquer outra startup possa dizer, a implementação de IA não é plug-and-play. Pelo menos se você não quiser uma solução genérica. Assim, personalizar o software de IA para se alinhar com as necessidades específicas do negócio exige esforços significativos de desenvolvimento. Esses esforços incluem a integração de sistemas de IA com os ambientes de TI existentes, o que muitas vezes envolve a modificação de sistemas legados para garantir a compatibilidade.
O desenvolvimento personalizado incorre não apenas em despesas iniciais, mas também em custos recorrentes para atualizações e otimização. Ao mesmo tempo, você precisará treinar a equipe e projetar o framework para novos fluxos de trabalho.
Muitas organizações subestimam o tempo e a expertise necessários para preencher a lacuna entre algoritmos de IA de ponta e aplicações funcionais e confiáveis. Como resultado, isso leva a gargalos de desenvolvimento e perda de coesão.
Riscos operacionais e de conformidade de modelos de IA
Com um único prompt do ChatGPT custando 900% mais energia do que uma pesquisa no Google, não é segredo que a IA é ávida por energia. Sem mencionar que os modelos de IA requerem monitoramento contínuo e ajustes finos para permanecerem eficazes. As condições do mundo real frequentemente mudam, tornando os LLMs propensos a deriva do modelo se deixados sem supervisão.
Monitorar o desempenho, retrinar modelos e se adaptar a novos conjuntos de dados exigem supervisão operacional contínua, o que se traduz em maiores despesas operacionais. E se um novo e melhor API for lançado? Cada hora conta, o que pode levar a um ciclo vicioso de testes constantes, benchmarking e troca de processos.
A IA opera dentro de um cenário legal e ético complexo. Garantir a conformidade com regulamentos de proteção de dados como GDPR ou HIPAA requer auditorias minuciosas e o estabelecimento de estruturas de governança robustas. A não conformidade pode resultar em multas pesadas, danos à reputação ou até desafios legais.
Auditorias, certificações e adesão a diretrizes éticas de IA muitas vezes são tratadas como reflexões tardias, levando a implementações apressadas e custosas posteriormente. Atender a esses requisitos de forma proativa envolve contratar especialistas legais e de conformidade, realizar revisões regulares e implementar ferramentas automatizadas de conformidade.
Dependência da automação em nuvem
Enquanto a automação em nuvem simplifica a implantação de IA ao fornecer ambientes escaláveis e flexíveis, ela introduz dependências ocultas. Claro, você pode não estar sobrecarregado pelos custos de hardware, mas e a segurança?
Ao mesmo tempo, organizações que dependem fortemente de serviços em nuvem podem enfrentar desafios no controle de custos, particularmente com modelos de precificação dinâmica que cobram com base em métricas de uso. A dependência excessiva da automação em nuvem sem uma gestão rigorosa de custos pode levar a estouros orçamentários, já que você não está no controle.
No entanto, abandonar completamente a automação em nuvem não é uma solução. A flexibilidade que ela oferece na escalabilidade de recursos e na integração com outros sistemas de TI continua sendo inestimável para a adoção de IA. O desafio reside em otimizar seu uso enquanto se mitigam os riscos financeiros. Pense em termos de gerenciamento de dados em nuvem híbrida, tanto como um meio de diversificação quanto um leve esforço em direção à descentralização em prol da segurança.
Implicações de segurança
Sistemas de IA são alvos atraentes para ciberataques devido aos seus dados de alto valor e capacidades de tomada de decisão. Como resultado, manter a segurança das aplicações de IA requer investimentos em ferramentas avançadas de cibersegurança, testes de penetração e monitoramento contínuo.
O ponto é—hackers sabem que você tem alimentado a IA com uma quantidade significativa de dados e eles não hesitam em usá-los para fins de engenharia social. Em alguns casos, empresas que dependem fortemente de IA precisam realocar mais fundos para garantir a segurança da infraestrutura. Da mesma forma, ataques adversariais, onde atores maliciosos manipulam modelos de IA, representam uma ameaça única. Ainda não se sabe como estabelecer uma proteção adequada de forma completa.
Aproveitando o potencial da IA
A IA é uma ferramenta poderosa para modernizar infraestruturas de TI, impulsionar inovações e obter vantagens competitivas. No entanto, seus custos ocultos exigem planejamento cuidadoso, orçamentação e gestão contínua.
Ao abordar esses desafios de maneira holística, você pode aproveitar o potencial da IA enquanto mantém a estabilidade financeira e operacional. Sem mencionar que as coisas só vão melhorar à medida que tivermos modelos mais potentes e avançados.