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Uma crescente preocupação com custos e governança no uso de agentes de inteligência artificial está levando grandes empresas a uma “fase mais profissional” baseada em projetos estruturados e escala na implementação de ferramentas. Quem faz a avaliação é Eduardo Campos, vice-presidente da área de Soluções Tecnológicas da Microsoft Brasil (MSFT34).
Nos últimos anos, a órbita das conversas sobre IA generativa migrou dos chats para o uso de agentes: sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma e que podem ser criados apenas com indicações em texto do usuário. Acontece que, em algumas corporações, a possibilidade de desenvolver ferramentas sem usar códigos de programação favoreceu a proliferação de aplicações criadas por áreas de negócio que não eram de tecnologia da informação.
“Essas ferramentas de pouco código permitem que não haja dependência da área de tecnologia, mas ao mesmo tempo, também não tem todo o suporte da área de tecnologia para uma parte superimportante: os freios de segurança e observabilidade”, comenta Campos.
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Plataformas desenvolvidas pela Microsoft notificam ações maliciosas que posam tentar ser executadas via agentes, por exemplo. Além disso, as ferramentas notificam responsáveis pelas áreas de TI sobre potenciais riscos no uso. “Estamos evoluindo agora para uma fase mais profissional. Projetos mais estruturados, com escala e governança.”
Curiosamente, a proliferação do uso de IA em empresas começou justamente nas áreas de desenvolvimento de software, onde foram anotados grandes ganhos em produtividade. “Essa produtividade dos desenvolvedores disparou, não necessariamente a qualidade. O pessoal saiu fazendo um monte de código”, afirma o executivo.
Até que entrou em cena o elemento de custo. Para executar suas tarefas, agentes de IA usam os modelos de linguagem por meio dos quais são criadas — o ChatGPT e o Copilot, por exemplo. O custo para que ele execute uma atividade é representado em tokens, espécies de fragmentação das demandas feitas à IA. Para cada token, há um custo.
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“Como as empresas começaram a dar escala para atender milhões de clientes usando ferramentas de IA, o consumo de token passa a ser um elemento avaliado”, aponta Campos. Uma das formas de reduzir o custo é disponibilizar opções para que as companhias escolham as mais otimizados para tarefas específicas: a Microsoft oferece, por exemplo, mais 11 mil delas em sua plataforma, como ChatGPT, Claude (da Anthropic) ou soluções próprias.
Outra solução pelo lado de custos é definir limites para o uso de IA em diversas áreas de negócio das companhias: uma quantidade mensal de pedidos que alguém pode fazer ou agentes que uma área pode criar, por exemplo. “Há várias histórias no mercado de empresas que tinham determinado orçamento de tokens e consumiu tudo em poucos meses”, conta Campos.
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