O dinheiro pode desaparecer muito rapidamente quando ninguém está a olhar. E é exatamente isso que está a acontecer em muitas organizações que adoptaram agentes de inteligência artificial nas suas operações diárias. Um estudo recente revelou que uma em cada cinco empresas não consegue monitorizar, em tempo real, os custos gerados por esses agentes. O problema é mais sério do que parece à primeira vista.
O que é um agente de IA e porque é que custa dinheiro?
Para perceber o problema, é preciso primeiro entender o que é um agente de IA. Ao contrário de um simples chatbot que responde a perguntas, um agente de IA é um programa que age de forma autónoma, toma decisões, executa tarefas em sequência e, muitas vezes, chama outros serviços ou ferramentas externas para completar um objetivo. É como contratar um assistente que, sem pedir autorização, pode fazer telefonemas, encomendar materiais e reservar viagens, tudo em nome da empresa.
Cada uma dessas ações tem um custo associado. Os modelos de linguagem que alimentam esses agentes cobram por cada bloco de texto processado, os chamados tokens. Quando um agente entra num ciclo de tarefas repetitivas ou comete um erro que o faz recomeçar o processo várias vezes, os custos multiplicam-se de forma exponencial, e muitas vezes sem qualquer alerta para as equipas responsáveis.
A analogia do táxi sem taxímetro visível
Pensemos numa corrida de táxi. O passageiro entra no carro, define o destino e confia que o taxímetro está a contar corretamente. Agora imaginemos que o taxímetro está escondido no porta-bagagens e o passageiro só descobre o valor total ao chegar ao destino. É precisamente esta a situação de muitas empresas com os seus agentes de IA. Elas definem o objetivo, o agente parte em missão, mas o custo acumula-se num contador invisível que ninguém monitoriza em tempo real.
O estudo em causa mostra que 20% das organizações estão nesta situação. Só descobrem o valor gasto no final do mês, quando a fatura do fornecedor de serviços de IA já chegou. Nessa altura, pouco ou nada se pode fazer para reverter o prejuízo.
Porque é que a monitorização em tempo real é tão difícil?
A complexidade técnica dos sistemas de agentes é um dos principais obstáculos. Quando um único agente coordena outros subagentes, cada um a usar ferramentas diferentes, os custos fragmentam-se por dezenas de chamadas de sistema simultâneas. Agregar toda essa informação num painel centralizado e em tempo real exige infraestrutura dedicada que muitas empresas simplesmente ainda não têm.
Além disso, a velocidade de adoção destas tecnologias tem sido superior à velocidade de desenvolvimento de boas práticas de governança. As equipas de tecnologia correm para implementar agentes que resolvam problemas de negócio, mas as equipas de finanças e operações ficam para trás na criação de mecanismos de controlo adequados.
O que podem as organizações fazer para se proteger?
A boa notícia é que existem estratégias concretas para mitigar este risco. A primeira e mais importante é definir limites de gasto máximo por agente, por tarefa e por período de tempo, os chamados guardrails financeiros. Da mesma forma que um cartão de crédito pode ter um teto de despesa diário, um agente de IA pode e deve ter um orçamento máximo configurado antes de entrar em funcionamento.
A segunda estratégia passa por implementar alertas automáticos. Quando um agente ultrapassa 50% do orçamento previsto para uma tarefa, o sistema deve notificar imediatamente a equipa responsável. Não no fim do mês. No momento em que acontece.
Por último, as organizações mais maduras estão a investir em ferramentas de observabilidade específicas para agentes de IA, plataformas que registam cada chamada, cada decisão e cada custo de forma granular. Estas ferramentas transformam o contador invisível num painel transparente que qualquer gestor consegue interpretar.
O que isto significa para o futuro da adoção de IA?
Este cenário não é razão para abandonar os agentes de IA. Os benefícios de automação, produtividade e escalabilidade são reais e documentados. O que este estudo deixa claro é que a adoção responsável exige tanto investimento em governança como em tecnologia. Implementar um agente sem mecanismos de controlo financeiro é o equivalente a abrir uma torneira sem verificar se o cano aguenta a pressão.
À medida que os agentes de IA se tornam mais autónomos e mais capazes, a capacidade de os monitorizar e controlar em tempo real deixa de ser uma vantagem competitiva e passa a ser uma necessidade básica de qualquer organização que queira escalar com segurança.
Fonte: Notícia Original
