A menos que você tenha vivido embaixo de uma pedra, não há como negar a extensão com que a IA permeou as organizações—35% das empresas já desenvolveram fluxos de trabalho baseados em IA se não estiverem automatizando completamente aspectos de seus negócios.
No entanto, as infraestruturas de TI são uma questão diferente. Embora prometa capacidades transformadoras, a IA também pode ser considerada uma caixa de Pandora, de certa forma.
Debaixo da superfície dessa inovação, existe uma teia complexa de custos ocultos que frequentemente passam despercebidos até começarem a impactar orçamentos e operações. As organizações devem navegar por esses custos para alcançar uma abordagem equilibrada entre inovação e sustentabilidade financeira. Vamos analisar quão viável a IA realmente é.
Investimentos em infraestrutura e hardware
As cargas de trabalho de IA exigem imensa potência computacional, muitas vezes superando as capacidades da infraestrutura de TI padrão. Isso é especialmente verdadeiro para modelos de ponta multi-agente da Microsoft e da OpenAI, mas a maioria dessas soluções não é destinada à organização média.
Com a OpenAI lançando um nível de assinatura de $200/mês, está se tornando cada vez mais claro que confiar em terceiros não é tão financeiramente prudente quanto se pensava inicialmente. Então, qual é a alternativa, então?
Uma opção é que as empresas aluguem servidores GPU hospedados em data centers e descarreguem sua infraestrutura de IA. É o ‘ponto ideal’ entre ferramentas de terceiros e a implementação totalmente interna. No entanto, isso ainda significa que um terceiro assume pelo menos parte da responsabilidade. E quanto a ir totalmente local?
Um Nvidia H100 vai custar cerca de $28.000, enquanto um servidor contendo 8 GPUs H200 custa mais de $250.000.
Sem mencionar que você vai precisar de sistemas de refrigeração avançados para gerenciar a significativa produção de calor, e esses sistemas sozinhos podem representar uma parte substancial das despesas operacionais. Fontes de energia aprimoradas e espaço físico expandido—às vezes exigindo instalações de data centers inteiramente novas—acrescentam ao ônus financeiro.
Além desses custos diretos, você também deve considerar o 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 supera as previsões orçamentárias iniciais, criando obrigações financeiras de longo prazo que devem ser cuidadosamente gerenciadas. E isso é apenas a parte de hardware.
Custos de aquisição e gerenciamento de dados
Depois de ter 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, as despesas relacionadas à anotação dos dados, seguidas pela estruturação e armazenamento, são frequentemente subestimadas.
Dados não estruturados ou de má qualidade podem levar a ineficiências e erros no treinamento de IA, tornando necessários investimentos em equipes de engenharia de dados ou ferramentas para preparar conjuntos de dados. Você pode utilizar ferramentas de manipulação de dados como Trifacta ou Alteryx para agilizar o processo, automatizando tarefas de limpeza repetitivas.
No entanto, essas ferramentas têm taxas de licenciamento e exigem operadores qualificados para maximizar sua utilidade. Além disso, você pode considerar a alavancagem de 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 os regulamentos 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 geralmente cobram taxas adicionais por recursos avançados de segurança ou armazenamento específico por região.
As organizações devem equilibrar esses requisitos com suas restrições orçamentárias, revisitando continuamente estratégias de armazenamento para evitar despesas excessivas. Isso sem mencionar treinamento, testes de pergunta e resposta 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 pronta. Assim, a personalização do software de IA para se alinhar com necessidades comerciais específicas exige esforços significativos de desenvolvimento. Esses esforços incluem a integração de sistemas de IA com ambientes de TI existentes, o que frequentemente envolve a modificação de sistemas legados para garantir 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 dos 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. Condições do mundo real frequentemente mudam, tornando os LLMs propensos a deriva do modelo se forem deixados sem supervisão.
Monitorar o desempenho, reentrenar modelos e adaptar-se a novos conjuntos de dados demanda supervisão operacional contínua, o que se traduz em maiores despesas operacionais. E se um novo e melhor API for lançado? Cada hora importa, o que pode levar a um ciclo vicioso de testes constantes, benchmarking e troca de processos.
A IA opera dentro de um complexo panorama legal e ético. Garantir conformidade com regulamentos de proteção de dados como GDPR ou HIPAA, requer auditorias minuciosas e o estabelecimento de estruturas de governança robustas. A falta de conformidade pode resultar em multas pesadas, danos à reputação ou até desafios legais.
Auditorias, certificações e adesão a diretrizes éticas de IA frequentemente são tratadas como reflexões tardias, levando a implementações apressadas e custosas posteriormente. Abordar 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 fornecendo ambientes escaláveis e flexíveis, ela introduz dependências ocultas. Claro, você pode não ser sobrecarregado pelos custos de hardware, mas e quanto à segurança?
Ao mesmo tempo, as organizações que dependem muito de serviços em nuvem podem enfrentar desafios no controle de custos, especialmente com modelos de precificação dinâmica que cobram com base em métricas de uso. Uma dependência excessiva da automação em nuvem sem um gerenciamento rigoroso 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 permanece inestimável para a adoção de IA. O desafio está em otimizar seu uso enquanto se mitigam os riscos financeiros. Pense ao longo das linhas de gerenciamento de dados em nuvem híbrida, tanto como um meio de diversificação quanto um esforço leve em direção à descentralização em prol da segurança.
Implicações de segurança
Os 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—os hackers sabem que você tem alimentado a IA com uma quantidade significativa de dados e eles não hesitam em usá-la para fins de engenharia social. Em alguns casos, empresas com muita presença de IA precisam realocar mais fundos para garantir a segurança da infraestrutura. Da mesma forma, os ataques adversariais, nos quais atores maliciosos manipulam modelos de IA, representam uma ameaça única. Ainda não se sabe como se pode estabelecer completamente uma proteção adequada.
Aproveitando o potencial da IA
A IA é uma ferramenta poderosa para modernizar as infraestruturas de TI, impulsionar a inovação e obter vantagens competitivas. No entanto, seus custos ocultos exigem um planejamento cuidadoso, orçamentação e gerenciamento contínuo.
Ao abordar esses desafios de forma 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 obtermos modelos mais potentes e avançados.