Por que a IA é tão cara para as empresas? Entenda valores milionários
A resposta envolve desde a coleta de dados até a manutenção constante dos modelos
A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um conceito futurista para se tornar um recurso presente no cotidiano de empresas dos mais variados setores. Do atendimento ao cliente à análise de dados complexos, as soluções de IA prometem agilidade, eficiência e vantagem competitiva.
Mas, se os benefícios são evidentes, o custo ainda assusta. Projetos robustos de inteligência artificial podem ultrapassar facilmente a marca de meio milhão de dólares — ou mais de R$ 2,9 milhões.
Isso levanta o seguinte questionamento: "Afinal, por que a IA ainda é tão cara?". A resposta envolve desde a coleta de dados até a manutenção constante dos modelos. Mas há alternativas e novas tecnologias que prometem baratear o acesso a esse tipo de solução.
1. Onde estão os custos invisíveis da IA?
Além dos investimentos mais evidentes, como infraestrutura e mão de obra especializada, projetos de IA escondem gastos que muitas vezes passam despercebidos. Um exemplo? A escalabilidade. À medida que os modelos crescem e se tornam mais complexos, os custos operacionais aumentam proporcionalmente.
Manter um único modelo de IA na nuvem pode custar entre US$ 30 mil e US$ 80 mil ao ano — o equivalente a R$ 175 mil a R$ 467 mil, dependendo da operação.
2. Coleta e preparação de dados: o trabalho mais pesado
Boa parte do custo de um projeto de IA está na base: os dados. É necessário não só coletar grandes volumes de informação como também limpá-los, organizá-los e rotulá-los corretamente. De acordo com pesquisa do Navita Enghouse - Data Science, cientistas de dados gastam cerca de 80% do tempo apenas nessa etapa.
3. Talento especializado em IA custa caro — e está em falta
Data scientists, engenheiros de machine learning, especialistas em MLOps. As funções ligadas à construção e manutenção de soluções de IA exigem alta qualificação e estão entre as mais disputadas do mercado.
Profissionais da área podem custar entre US$ 25 e US$ 49 por hora — ou R$ 146 a R$ 286 por hora, pressionando o orçamento de empresas de todos os portes.
4. Infraestrutura: o custo de treinar modelos robustos
Criar modelos eficazes exige infraestrutura potente. Isso inclui servidores, GPUs e soluções em nuvem com alta capacidade de processamento. Quanto mais sofisticado o modelo — e maior o volume de dados — mais energia computacional será necessária.
Serviços em nuvem com GPU dedicada: US$ 0,50 a US$ 10 por hora (R$ 2,92 a R$ 58,40)
Plataformas como AWS, Azure e Google Cloud: US$ 1.000 a mais de US$ 100.000 por mês — de R$ 5.840 a R$ 584 mil mensais, dependendo da necessidade da empresa.
5. A manutenção não para: atualizações, licenças e novos treinamentos
Manter um modelo funcionando com precisão exige investimento contínuo. Os algoritmos precisam ser atualizados, reavaliados e treinados de novo com dados recentes.
Modelos como o GPT-4 cobram por volume de tokens e customizações, com valores que podem chegar a US$ 100 por hora — ou R$ 584/hora para ajustes especializados.
As licenças variam de US$ 0,03 a US$ 0,12 por 1.000 tokens de entrada (R$ 0,18 a R$ 0,70) e US$ 0,06 a US$ 0,25 por 1.000 tokens de saída (R$ 0,35 a R$ 1,46), o que pode representar uma despesa considerável ao longo do tempo.
6. Quanto custa, afinal, um projeto de IA?
| Tipo de projeto | Custo estimado (USD) | Custo em reais (R$) |
|---|---|---|
| Soluções simples | US$ 5.000 | R$ 29.200 |
| Modelos intermediários | US$ 20.000 – US$ 50.000 | R$ 116.800 – R$ 292.000 |
| Projetos com segurança e resposta em tempo real | US$ 50.000 – US$ 150.000 | R$ 292.000 – R$ 876.000 |
| IA com deep learning e datasets massivos | Acima de US$ 500.000 | Acima de R$ 2.920.000 |
Além disso:
- Manutenção anual: US$ 8.999 – US$ 14.999 → R$ 52.554 – R$ 87.616
- Softwares: US$ 30.000 – US$ 45.000 → R$ 175.200 – R$ 262.800
- Mão de obra: US$ 25 – US$ 49/hora → R$ 146 – R$ 286/hora
O tamanho da empresa contratada também impacta o orçamento:
- Pequenas: US$ 20.000 a US$ 45.000 → R$ 116.800 a R$ 262.800
- Médias: US$ 50.000 a US$ 100.000 → R$ 292.000 a R$ 584.000
- Grandes: US$ 100.000 a US$ 1.500.000 → R$ 584.000 a R$ 8.760.000
7. Como reduzir os custos com IA sem abrir mão da qualidade
Apesar dos altos custos, novas ferramentas tornam o desenvolvimento de IA mais acessível. Evitar treinar modelos do zero é uma das estratégias mais eficazes para as empresas.
Técnicas que ajudam a cortar custos:
- Model Merging: junta modelos já treinados em um só, reduzindo o uso de GPU.
- DistillKit: comprime modelos para torná-los mais leves e eficientes.
- Spectrum: atualiza apenas camadas com maior impacto, reduzindo tempo e energia no treinamento.
