Orçamentos de IA corporativa continuam crescendo mesmo com preocupações de custos

Os orçamentos de IA corporativa não só continuam crescendo, mas se consolidam como novos investimentos, não cortes em outros softwares. Dados da RBC Capital Markets mostram que 91% das empresas criaram orçamentos exclusivos para IA e LLMs, com mais da metade já em produção e 35% esperando entrar nessa fase nos próximos seis meses. Ainda que 47% tenham ultrapassado os planos iniciais de gasto com tokens, 90% avaliam esses custos como 'gerenciáveis', e a maioria planeja aumentar ainda mais o consumo. Isso contrasta com relatos reais de faturas insustentáveis, como o caso da Microsoft, que cancelou licenças do Claude Code por custos operacionais excessivos, e da Uber, onde gastos com infraestrutura de IA superaram folhas de pagamento.

O mercado global reflete essa aceleração: projeções apontam US$ 2 trilhões em gastos com IA em 2026, com receita gerada pela tecnologia (US$ 25 bilhões no Q1 de 2026, fora da China) superando pela segunda vez seguida os custos de depreciação de data centers e chips. No Brasil, 28% dos investimentos corporativos já estão vinculados à IA, com expectativa de 45% até 2028, e ganhos médios de 24,5% em indicadores corporativos associados à adoção.

Isso importa porque mostra que a IA deixou de ser um experimento isolado e virou uma camada estrutural de TI corporativa, com orçamento próprio, prioridade estratégica e impacto mensurável em produtividade, lançamento de produtos e receita. Empresas que tratam IA como centro de custo, não como alavanca de valor, ficam para trás: 58% dos executivos globais veem agentes e IA generativa como as tecnologias mais estratégicas para os próximos dois anos. O dado crítico não é o gasto em si, mas o fato de que 95% das organizações ainda não conseguem medir ROI em IA generativa, o que torna a governança de dados, a otimização de prompts e a escolha de modelos (como GPT-4 Turbo, Claude Sonnet 4 ou Gemini 1.5 Pro) decisões técnicas com impacto direto no balanço.

Para desenvolvedores, isso significa que a engenharia de IA virou parte central do ciclo de vida de software. Não basta integrar uma API: é preciso monitorar token usage, rotear requisições entre modelos (ex.: usar Claude Haiku para tarefas leves e GPT-4 Turbo para análise complexa), otimizar prompts para reduzir custo por inferência e garantir que dados estejam limpos e contextualizados, afinal, 88% das organizações já usam IA regularmente, mas muitas esbarram em dados desorganizados. Mudanças como a migração do GitHub Copilot para créditos baseados em uso (junho de 2026) são sinais claros de que a cobrança por consumo exige arquitetura consciente, não apenas integração funcional.