A inteligência artificial está criando empresas mais produtivas ou apenas negócios mais caros?

O aumento dos custos computacionais, a pressão sobre as margens e as dificuldades de governança revelam uma contradição na transformação digital. A capacidade de automatizar cresce mais rapidamente do que a capacidade de demonstrar seu valor econômico.

A startup jurídica Harvey, avaliada em US$ 15,6 bilhões, registrou um crescimento expressivo na utilização de seus sistemas de inteligência artificial, mas viu suas margens brutas deteriorarem-se de aproximadamente 50% no início de 2026 para cerca de 50% negativos em junho, segundo informações obtidas pela Bloomberg. Na Uber, o orçamento anual destinado à inteligência artificial foi consumido antes de completar quatro meses. Na Nvidia, o custo computacional de determinada equipe já superaria suas despesas com funcionários. Embora distintos, esses episódios expõem uma contradição que merece maior atenção dos administradores. A inteligência artificial pode elevar a capacidade produtiva de uma organização sem assegurar que o valor econômico dessa produção cresça na mesma proporção.

O problema ultrapassa os ajustes financeiros exigidos por uma tecnologia em expansão. Empresas que incorporam inteligência artificial estão modificando simultaneamente suas estruturas de custos, seus processos decisórios, suas relações com fornecedores e a distribuição de responsabilidades entre pessoas e sistemas automatizados. A transformação não ocorre apenas na maneira de executar atividades, mas nas condições econômicas necessárias para sustentá-las. Nesse cenário, a qualidade da administração passa a determinar se o avanço tecnológico produzirá vantagens competitivas duradouras ou compromissos financeiros progressivamente difíceis de controlar.

A reportagem publicada pela Business Week em outubro de 2026, ao discutir os riscos enfrentados por startups que deixam o Recursos Humanos fora da inteligência artificial, oferece um ponto de partida oportuno. Entretanto, limitar o problema à participação de um departamento na transformação digital pode obscurecer sua dimensão mais importante. A incorporação da inteligência artificial não representa uma mudança restrita à gestão de pessoas, à infraestrutura computacional ou ao desenvolvimento de produtos. Trata-se de uma reorganização dos fatores de produção, da estrutura empresarial e dos mecanismos pelos quais as organizações criam, distribuem e capturam valor econômico.

Durante décadas, parte da atratividade do setor de software esteve associada à possibilidade de distribuir produtos digitais para um número crescente de clientes com custos adicionais relativamente baixos. A inteligência artificial generativa introduz uma condição distinta em diversas aplicações. Cada interação pode demandar processamento computacional remunerado conforme o consumo, enquanto atividades mais complexas exigem múltiplas operações, consultas a sistemas externos e procedimentos de verificação. O crescimento da utilização, portanto, pode ampliar simultaneamente o faturamento e as despesas diretamente relacionadas à prestação do serviço.

A situação da Harvey ilustra essa tensão. Segundo reportagem publicada pela Bloomberg Línea em setembro de 2026, o consumo de tokens de inteligência artificial pela empresa aumentou vinte vezes ao longo do ano. A expansão pressionou sua estrutura de custos e estimulou o desenvolvimento de alternativas apoiadas em modelos de pesos abertos, incluindo tecnologia da chinesa Moonshot AI. A publicação informa que mudanças na arquitetura tecnológica contribuíram para recuperar margens positivas, embora a empresa não tenha confirmado publicamente os números financeiros específicos apresentados por fontes próximas ao negócio.

O episódio permite distinguir duas capacidades frequentemente tratadas como equivalentes. Escalabilidade tecnológica significa conseguir atender volumes crescentes de utilização. Escalabilidade econômica pressupõe fazê-lo em condições que preservem a viabilidade financeira do empreendimento. Uma empresa pode apresentar desempenho tecnológico excepcional, conquistar clientes e ampliar sua participação no mercado enquanto enfrenta deterioração de margem bruta, consumo crescente de caixa e necessidade permanente de financiamento. O crescimento operacional constitui uma conquista relevante, mas não comprova, isoladamente, a sustentabilidade do modelo de negócios.

A diferença entre as duas formas de escalabilidade torna-se especialmente importante quando o custo marginal da tecnologia depende de fornecedores externos. O aumento da demanda pode elevar receitas e, simultaneamente, transferir parte significativa do valor produzido para empresas responsáveis pelos modelos, pela infraestrutura computacional e pelos serviços de processamento. Essa distribuição não representa necessariamente uma distorção econômica. Fornecedores também investem, assumem riscos e precisam remunerar seu capital. A questão administrativa reside em identificar quanto valor permanece com a empresa que atende o cliente final e quais condições contratuais, comerciais e tecnológicas determinam essa parcela.

A dependência tecnológica também introduz riscos que não aparecem imediatamente nas demonstrações de resultado. Alterações de preços, condições de acesso, disponibilidade dos modelos e estratégias comerciais dos fornecedores podem modificar a competitividade de uma empresa sem que ela tenha alterado seu produto ou perdido eficiência operacional. Quando a tecnologia contratada passa a executar funções essenciais, a decisão sobre fornecedores deixa de representar apenas uma escolha de aquisição e assume relevância para a autonomia estratégica do empreendimento.

A busca por modelos próprios ou personalizados, relatada pela Bloomberg Línea, surge como resposta a parte dessas pressões. Entretanto, internalizar tecnologias não constitui solução universal. Desenvolver, adaptar e operar modelos exige infraestrutura, capital, dados adequados e profissionais especializados. Para empresas com menor volume de utilização, contratar serviços externos pode continuar sendo economicamente superior. A escolha precisa considerar custos totais, riscos operacionais, disponibilidade de alternativas e horizontes de investimento. Substituir uma dependência contratual por uma estrutura interna mais onerosa não representa, necessariamente, evolução administrativa.

A discussão ganha contornos ainda mais relevantes quando os custos computacionais passam a competir com despesas associadas ao trabalho humano. Em abril de 2026, a Veja relatou declarações de executivos da Uber e da Nvidia sobre a elevação desses gastos. O caso da Uber demonstra que ferramentas capazes de ampliar a produtividade dos desenvolvedores também podem produzir despesas superiores às estimativas originalmente aprovadas. Na Nvidia, a comparação entre computação e salários foi apresentada em relação a uma equipe específica, circunstância que impede generalizações para o conjunto das empresas.

Essas situações expõem a fragilidade de avaliações baseadas exclusivamente na substituição de horas de trabalho por operações automatizadas. A viabilidade econômica da inteligência artificial depende do custo integral de desenvolvimento ou contratação, integração, utilização, supervisão, manutenção, segurança e correção de resultados. Do outro lado, a comparação com o trabalho humano exige considerar remuneração, encargos, capacitação, qualidade das entregas e responsabilidades associadas às atividades executadas. Reduzir a avaliação ao confronto entre salários e licenças de software pode produzir decisões financeiramente inadequadas, mesmo quando sustentadas por projeções convincentes de produtividade.

O problema é agravado quando as organizações não possuem estruturas maduras de governança tecnológica. Levantamento da Sensedia, desenvolvido em parceria com a Squadra e a MIT Sloan Management Review Brasil e divulgado pelo portal TI Inside em julho de 2026, apontou que 74% das organizações pesquisadas enfrentavam custos inesperados, redundâncias técnicas ou riscos de conformidade associados à adoção descentralizada de inteligência artificial. Embora 66,2% dos executivos considerassem a tecnologia uma prioridade estratégica, apenas 7,4% das organizações haviam alcançado sua integração ampla aos processos corporativos. O estudo também informou que 80% ainda não possuíam arquiteturas agênticas estruturadas.

Os indicadores não devem ser interpretados como prova de que a inteligência artificial provoca prejuízos na maioria das empresas. Os percentuais descrevem as organizações pesquisadas e diferentes manifestações de custos, redundâncias e riscos, não necessariamente perdas financeiras comprovadas. Ainda assim, revelam um descompasso relevante entre prioridade executiva e capacidade de integração. A tecnologia avança como compromisso estratégico antes de estar plenamente incorporada aos mecanismos que permitem supervisionar sua utilização, identificar despesas, avaliar resultados e atribuir responsabilidades.

Esse descompasso representa um problema clássico de coordenação organizacional sob condições tecnológicas novas. Departamentos podem contratar ferramentas diferentes para necessidades semelhantes, desenvolver soluções incompatíveis ou utilizar informações corporativas sem padrões consistentes de integração. Cada decisão isolada pode parecer racional diante de uma demanda operacional específica. Consideradas conjuntamente, entretanto, essas iniciativas podem ampliar redundâncias, dependências e custos de manutenção. O resultado é uma organização que acumula recursos tecnológicos sem necessariamente desenvolver capacidade proporcional de utilizá-los de maneira integrada.

A constatação obriga a reconsiderar o significado de maturidade digital. Possuir grande quantidade de sistemas, agentes automatizados ou profissionais utilizando inteligência artificial não equivale a dispor de uma arquitetura organizacional capaz de coordená-los. A maturidade depende de critérios para selecionar aplicações, controlar despesas, integrar dados, avaliar qualidade, administrar riscos e revisar decisões. Esses mecanismos não existem à margem da administração. Constituem parte de suas responsabilidades fundamentais, ainda que exijam novas competências técnicas e modelos de governança.

A dimensão humana dessa transformação tampouco pode ser dissociada de seus resultados econômicos. O Panorama do Bem-Estar Corporativo 2027, produzido pela Wellhub a partir de uma pesquisa com 5.021 trabalhadores de dez países, identificou que 40% dos profissionais classificados como pioneiros na utilização de inteligência artificial percebiam aumento da própria carga de trabalho, contra 15% dos iniciantes. O levantamento também registrou sintomas diários de burnout em 24% dos pioneiros e 16% dos iniciantes. Por se tratar de informações declaradas pelos participantes, os resultados indicam associações e percepções, não comprovam que a tecnologia tenha causado diretamente essas condições.

O estudo, apesar dessa limitação, acrescenta uma variável frequentemente subestimada nas projeções de retorno dos investimentos. A implantação da inteligência artificial exige aprendizagem, supervisão, adaptação de processos e transferência de conhecimento. Entre os pioneiros pesquisados, 79% afirmaram orientar colegas sobre o uso da tecnologia paralelamente às próprias responsabilidades. Parte do esforço necessário para tornar os sistemas produtivos pode, portanto, ocorrer fora dos procedimentos formais de planejamento, sem adequada mensuração de tempo e custo.

Quando uma organização contabiliza apenas o valor contratado de uma plataforma e o tempo economizado na execução de tarefas, corre o risco de subestimar os recursos efetivamente consumidos pela transformação. A aprendizagem organizacional, a revisão de entregas, a reorganização das equipes e a preservação de competências precisam integrar a avaliação econômica. A redução de determinada atividade não implica necessariamente redução equivalente do trabalho total, assim como a eliminação de um custo identificável não assegura queda proporcional das despesas operacionais.

Isso não diminui o potencial da inteligência artificial. Ao contrário, permite compreender as condições necessárias para convertê-lo em resultados. Sistemas inteligentes podem reduzir tempos de resposta, melhorar a utilização de informações, apoiar decisões complexas e criar produtos antes economicamente inviáveis. Algumas aplicações poderão produzir retornos expressivos, inclusive em atividades nas quais os custos computacionais sejam elevados. A comparação relevante não está no preço absoluto da tecnologia, mas na relação entre seus benefícios adicionais, os recursos consumidos e os riscos assumidos.

Para isso, a decisão empresarial precisa ultrapassar os indicadores de adoção. O número de usuários, a quantidade de tarefas automatizadas e o volume de processamento demonstram utilização, mas não são medidas suficientes de criação de valor. Margem de contribuição, custo por operação concluída com qualidade, retorno sobre o capital investido, geração de caixa, retenção de clientes e exposição a dependências críticas permitem examinar dimensões econômicas mais relevantes. Mesmo esses indicadores precisam ser interpretados conforme o setor, o estágio de desenvolvimento da empresa e os objetivos estabelecidos.

A responsabilidade por essa avaliação não pode permanecer fragmentada entre departamentos. Tecnologia da Informação compreende características e limitações dos sistemas; Finanças examina custos, investimentos e resultados; Recursos Humanos acompanha competências e organização do trabalho; Operações identifica exigências de execução; e a direção empresarial responde pelas escolhas estratégicas. A integração dessas capacidades não representa mera cooperação administrativa. É uma condição para que decisões tecnologicamente possíveis também sejam economicamente justificáveis e organizacionalmente sustentáveis.

Existe, portanto, uma questão mais profunda do que a participação do RH nas iniciativas de inteligência artificial. A própria administração precisa desenvolver capacidade para governar sistemas que modificam os processos pelos quais a empresa opera, aprende e decide. Não basta acrescentar tecnologia às estruturas existentes nem transferir aos especialistas em computação decisões cujas consequências ultrapassam seus domínios profissionais. O avanço tecnológico exige transformação administrativa correspondente, porque altera o objeto sobre o qual a gestão atua.

A discussão também precisa alcançar o modelo de competitividade que está sendo construído. Empresas que utilizam os mesmos fornecedores, modelos e infraestruturas podem conquistar ganhos operacionais semelhantes. Quando uma capacidade tecnológica se difunde rapidamente, parte de sua contribuição deixa de constituir diferencial competitivo exclusivo. Nessas circunstâncias, tornam-se especialmente relevantes a qualidade dos processos, o conhecimento acumulado, o relacionamento com clientes, a capacidade de integração e as condições econômicas de utilização. A tecnologia permanece importante, mas sua disponibilidade generalizada não garante, por si só, vantagem sustentável.

Os casos recentes de pressão sobre custos e margens não autorizam anunciar o fracasso econômico da inteligência artificial. Também não justificam aceitar sem reservas a expectativa de que sua adoção inevitavelmente produzirá empresas menores, mais eficientes e mais lucrativas. As duas conclusões seriam precipitadas. O que os acontecimentos demonstram é a necessidade de investigar empiricamente os resultados da transformação e reconhecer que a capacidade tecnológica de executar atividades não equivale à capacidade administrativa de produzir valor com elas.

A inteligência artificial está alterando a composição dos fatores de produção, ampliando possibilidades operacionais e reorganizando relações econômicas entre empresas, trabalhadores e fornecedores. Os benefícios dessa mudança poderão ser expressivos, mas sua distribuição dependerá das condições de concorrência, dos modelos de negócios e da qualidade das decisões administrativas. Crescimento de utilização, expansão de faturamento e aumento de produtividade constituem resultados relevantes, embora insuficientes para demonstrar rentabilidade, autonomia estratégica ou sustentabilidade.

O desafio contemporâneo não consiste em decidir se as empresas devem ou não utilizar inteligência artificial. Consiste em estabelecer quando, como e em quais condições sua utilização contribui efetivamente para os objetivos empresariais. Essa responsabilidade pertence à gestão e exige domínio simultâneo das possibilidades tecnológicas, das restrições econômicas e das consequências organizacionais.

A experiência das empresas que enfrentam custos computacionais crescentes sugere que a transformação digital precisa ser avaliada menos pela intensidade dos investimentos e mais pela consistência dos resultados. A questão decisiva não é quantas atividades a inteligência artificial consegue executar, mas quanto valor permanece na organização depois de remunerados os recursos necessários para executá-las.

Se a empresa amplia sua capacidade produtiva, aumenta a utilização de sistemas inteligentes e conquista novos clientes, mas passa a comprometer uma parcela crescente de suas receitas com processamento, integração e dependências tecnológicas, seus dirigentes precisam examinar se o crescimento representa fortalecimento econômico ou apenas expansão operacional.

Referências
https://www.bloomberglinea.com.br/negocios/custos-de-ia-da-openai-e-da-anthropic-levam-startups-a-buscar-modelos-mais-baratos/
https://veja.abril.com.br/coluna/planeta-ia/em-algumas-empresas-gastos-com-ia-ja-superam-custos-com-funcionarios/

74% das empresas enfrentam custos inesperados com IA e 80% não possuem arquiteturas agênticas estruturadas, aponta Sensedia

https://reports.bywellhub.com/pt-br-panorama-bem-estar-corporativo-2027/deepdive/?ajs_aid=cb5c7907-7bb2-4a24-a4f3-146cafdab21a&__eventn_id=cb5c7907-7bb2-4a24-a4f3-146cafdab21a