Consultoria aponta que a maior complexidade dos agentes de inteligência artificial pode elevar os custos totais de processamento, mesmo com a queda no preço dos modelos.
O custo de processamento associado a fluxos de trabalho executados por agentes de inteligência artificial pode aumentar mais de cinco vezes até 2028, segundo uma nova previsão da consultoria Gartner.
A análise foi divulgada nesta segunda-feira (17) e chama atenção para um fenômeno que a empresa classifica como “paradoxo da inferência”: embora o custo por unidade de processamento dos modelos esteja diminuindo, a utilização de sistemas mais sofisticados pode aumentar significativamente o gasto total.
Modelos mais baratos não significam necessariamente IA mais barata
A queda no preço dos modelos de inteligência artificial poderia sugerir que utilizar IA ficará cada vez mais barato.
Segundo o Gartner, porém, essa conclusão não considera a evolução dos próprios sistemas.
À medida que a IA passa de ferramentas que apenas respondem perguntas para agentes capazes de executar tarefas em várias etapas, a quantidade de processamento necessária também aumenta.
Um chatbot convencional pode interpretar uma solicitação e fornecer uma resposta. Já um agente de IA pode precisar analisar informações, tomar decisões intermediárias, utilizar ferramentas, revisar resultados e executar novas etapas antes de concluir uma tarefa.
Agentes utilizam muito mais processamento
O Gartner afirma que encaminhar uma tarefa para um modelo de raciocínio agentivo pode aumentar os custos de inferência do provedor em pelo menos cinco vezes em comparação com uma interação básica de chatbot.
O valor pode ser ainda maior dependendo da complexidade da tarefa.
Isso acontece porque agentes precisam realizar mais etapas de raciocínio e processamento.
Na prática, uma empresa que pretende implementar agentes de IA em larga escala precisa considerar não apenas o preço por token oferecido pelos fornecedores, mas também quantos tokens serão utilizados para concluir cada tarefa.
Complexidade cresce mais rápido que a redução de preços
A consultoria identificou três tendências principais por trás desse cenário.
A primeira é a rápida redução dos custos dos modelos fundamentais.
A segunda é que essa redução torna economicamente viável utilizar modelos mais poderosos em aplicações mais sofisticadas.
A terceira é que fluxos de trabalho mais complexos consomem muito mais tokens do que interações simples.
O resultado é que a eficiência de cada unidade de processamento pode melhorar enquanto o custo total de uma aplicação aumenta.
Empresas precisam pensar em eficiência
Para empresas que estão implementando agentes de IA, a questão deixa de ser apenas “qual é o modelo mais inteligente?”
Também passa a ser:
“qual é o modelo adequado para cada etapa da tarefa?”
O Gartner recomenda, na prática, estratégias de otimização que envolvam diferentes modelos e níveis de processamento.
Tarefas simples podem ser direcionadas para modelos mais baratos, enquanto atividades que realmente exigem raciocínio avançado podem utilizar modelos mais sofisticados.
Roteamento de modelos pode reduzir custos
Uma das estratégias mencionadas pela consultoria é o chamado inference tiering, ou roteamento entre diferentes níveis de inferência.
A ideia é evitar que todas as tarefas sejam executadas automaticamente pelo modelo mais caro e complexo disponível.
Uma aplicação empresarial poderia, por exemplo, utilizar um modelo econômico para tarefas simples e acionar um modelo de raciocínio mais avançado apenas quando a situação exigir.
Essa arquitetura pode ajudar a equilibrar qualidade e custo.
O impacto para pequenas e médias empresas
A discussão não interessa apenas às grandes empresas de tecnologia.
À medida que agentes de IA começam a ser utilizados para atendimento, vendas, análise de documentos, programação, marketing e automação de processos, empresas de diferentes tamanhos podem precisar controlar o custo dessas operações.
Uma automação que parece barata durante os primeiros testes pode apresentar despesas significativamente maiores quando começa a executar milhares de tarefas.
Por isso, medir o custo por fluxo de trabalho tende a ser tão importante quanto medir a qualidade das respostas.
IA mais eficiente pode gerar mais consumo
O paradoxo apontado pelo Gartner também ajuda a explicar por que a evolução dos modelos não necessariamente reduz o gasto total com inteligência artificial.
Quando uma tecnologia fica mais barata e mais capaz, empresas podem simplesmente passar a utilizá-la em mais processos.
No caso dos agentes, isso significa que a redução do preço de cada operação pode ser acompanhada por um aumento na quantidade e na complexidade das operações realizadas.
O que muda na estratégia das empresas?
A previsão do Gartner sugere que empresas que desejam utilizar agentes de IA em escala precisarão pensar em arquitetura, roteamento, monitoramento e retorno sobre investimento.
A escolha do modelo deixa de ser uma decisão isolada do departamento de tecnologia e passa a influenciar diretamente a economia de produtos e processos.
O objetivo não será necessariamente utilizar a IA mais poderosa em todas as situações, mas encontrar a combinação adequada entre capacidade, velocidade e custo.
Fonte
A previsão foi divulgada pelo Gartner em 17 de agosto de 2026. A consultoria afirma que o custo de inferência por fluxo de trabalho agentivo deverá aumentar mais de cinco vezes até 2028.
