São Paulo — InkDesign News — A ascensão da inteligência artificial (IA) e o impacto de modelos de linguagem de grande escala (LLM) têm gerado debates na indústria sobre a relação entre custo e retorno sobre investimento (ROI). A adoção dessas tecnologias, especialmente em áreas de deep learning, demanda não apenas entusiasmo, mas também um olhar atento sobre a viabilidade financeira das iniciativas.
Tecnologia e abordagem
O modelo em questão, frequentemente utilizado em projetos de IA, inclui fundamentos de deep learning e LLM, que permitem que organizações tratem grandes volumes de dados e ofereçam soluções inovadoras em tempo real. Entretanto, a rápida implementação desses modelos pode levar a um aumento considerável nas despesas operacionais, desafiando os líderes a conectar gastos com resultados tangíveis. A pesquisa da Apptio indicou que 68% dos líderes de tecnologia esperam aumentar seus orçamentos em IA, mas nem sempre associam esses investimentos a retornos claros.
Aplicação e desempenho
Embora os investimentos em IA sejam promissores, a realidade é que muitos líderes de IA não conseguem demonstrar o impacto financeiro de seus projetos. Em um cenário onde empresas podem destinar, em média, $1,9 milhão em iniciativas de Generative AI em 2024, menos de 30% dos líderes afirmam que seus CEOs estão satisfeitos com o retorno obtido. Isso ressalta a necessidade de conectar custos a resultados de forma eficaz.
A escassez de uma ligação clara entre investimento e retorno coloca as empresas em um risco de investir sem compreender o valor real.
(“The lack of a clear link between investment and return puts companies at risk of investing without understanding the real value.”)— Ajay Patel, General Manager, Apptio e IT Automation, IBM
Impacto e mercado
Os riscos financeiros da IA se assemelham aos que surgiram com a adoção inicial da nuvem pública. Sem uma gestão eficaz, os custos podem escalar rapidamente, levando a um fenômeno conhecido como AI sprawl. Com mais de 40% dos projetos de IA capazes de serem cancelados até 2027, as empresas precisam não só detectar, mas entender quais iniciativas realmente justificam os investimentos.
Para mitigar esses riscos, a adoção de práticas de Technology Business Management (TBM) pode ser essencial. Essa estrutura conecta gestão de custos de TI, otimização de gastos em nuvem e gestão de portfólio estratégico, oferecendo maior clareza e transparência sobre os gastos com IA.
Um olhar atento sobre o desempenho e a aplicação de IA não só ajuda na alocação de recursos, mas também em garantir que cada dólar investido contribua efetivamente para os resultados de negócios.
À medida que as organizações navegam por este landscape complexo, elas precisam priorizar a transparência financeira e alinhamento estratégico, garantindo que suas iniciativas de IA se transformem em ativos mensuráveis e motores de valor no mercado.
Fonte: (VentureBeat – AI)
