Como a transparência e a precificação de resultados estão democratizando a IA empresarial: o fim dos custos ocultos da IA

Mais rápido que a Lei de Moore: a queda drástica nos preços da IA ​​está mudando tudo ### Pagamento por Resultados: como um novo modelo de precificação está revolucionando o mundo da IA ​​### FinOps para IA: chega de custos descontrolados – como otimizar corretamente ### IA para todos: por que a inteligência artificial está se tornando acessível para sua empresa ### Seus custos com IA estão fora de controle? A verdade por trás dos preços de GPUs e das faturas da nuvem ###

O que se entende pelo estado atual de FinOps para GenAI?

O crescimento explosivo da inteligência artificial generativa tornou o FinOps para IA generativa uma disciplina crítica para as empresas. Enquanto as cargas de trabalho tradicionais em nuvem têm estruturas de custos relativamente previsíveis, as aplicações de IA introduzem uma dimensão completamente nova de volatilidade de custos. Os principais motivos para o aumento dos custos de IA residem na própria natureza da tecnologia: a IA generativa é computacionalmente intensiva e os custos aumentam exponencialmente com a quantidade de dados processados.

Um aspecto fundamental é o consumo adicional de recursos dos modelos de IA. A execução e a consulta de dados exigem quantidades significativas de recursos computacionais na nuvem, o que resulta em custos consideravelmente mais elevados. Além disso, o treinamento de modelos de IA é extremamente dispendioso em termos de recursos e caro devido ao aumento da demanda por poder computacional e espaço de armazenamento. Por fim, as aplicações de IA frequentemente transferem dados entre dispositivos de borda e provedores de nuvem, incorrendo em custos adicionais de transferência de dados.

A natureza experimental dos projetos de IA agrava o desafio. As empresas frequentemente experimentam diferentes casos de uso, o que pode levar a uma alocação excessiva de recursos e, consequentemente, a gastos desnecessários. Devido à natureza dinâmica de como os modelos de IA são treinados e implementados, o consumo de recursos é difícil de prever e controlar.

Por que os gastos com GPUs e os custos de IA são tão difíceis de entender?

A falta de transparência em relação aos gastos com GPUs e custos de IA é um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas. A alta demanda e o aumento dos custos de GPUs frequentemente forçam as empresas a construir arquiteturas multicloud dispendiosas. Uma combinação fragmentada de soluções de diferentes fornecedores prejudica a transparência e sufoca a inovação.

A falta de transparência nos custos é particularmente evidente ao usar diferentes tipos de GPUs e provedores de nuvem. As empresas enfrentam o desafio de escolher entre investimentos em GPUs locais e serviços de GPU baseados em nuvem. Os recursos de GPU locais estão disponíveis localmente como um pool compartilhado sob demanda, evitando os custos de hardware especializado dedicado, mas usado apenas intermitentemente. No entanto, isso introduz novas complexidades na alocação e no controle de custos.

Um problema crucial reside na imprevisibilidade dos custos variáveis ​​em aplicações de IA. Quase todas as aplicações de IA dependem de modelos fundamentais, que incorrem em custos variáveis ​​significativos que aumentam com o uso do modelo. Cada chamada de API e cada token processado contribuem para esses custos, alterando fundamentalmente a estrutura de custos subjacente.

Como estão evoluindo na prática os custos de despesas do modelo?

Um dos desenvolvimentos mais notáveis ​​na indústria de IA é a drástica redução nos custos de desenvolvimento de modelos. O CEO da OpenAI, Sam Altman, relata que o custo de utilização de um determinado nível de IA diminui aproximadamente dez vezes a cada 12 meses. Essa tendência é significativamente mais forte do que a Lei de Moore, que prevê uma duplicação a cada 18 meses.

A redução de custos é claramente evidente na evolução dos preços dos modelos da OpenAI. Do GPT-4 ao GPT-4o, o preço por token diminuiu aproximadamente 150 vezes entre o início de 2023 e meados de 2024. Esse desenvolvimento está tornando as tecnologias de IA cada vez mais acessíveis a empresas menores e a uma ampla variedade de casos de uso.

Diversos fatores impulsionam essa redução contínua de custos. A competição entre desenvolvedores de modelos e provedores de inferência está criando uma pressão significativa sobre os preços. Modelos de código aberto da Meta e de outras empresas estão agora alcançando o desempenho do GPT-4, intensificando ainda mais a competição. Além disso, inovações de hardware, como chips especializados e ASICs, estão em constante aprimoramento, reduzindo assim os custos de inferência.

O que significa otimização de carga de trabalho no contexto da IA?

A otimização de cargas de trabalho para aplicações de IA exige uma abordagem holística que vai além da otimização tradicional em nuvem. As cargas de trabalho de IA podem variar drasticamente em sua intensidade computacional e requisitos de memória, tornando uma abordagem desinformada arriscada e potencialmente levando a erros de previsão significativos e desperdício de recursos.

A otimização dos recursos computacionais é fundamental para a otimização de custos em IA. Os custos computacionais geralmente representam a maior despesa nas operações de IA de geração de dados. Dimensionar corretamente GPUs, TPUs e CPUs é crucial: o objetivo é escolher o acelerador mais leve que ainda atenda aos requisitos de SLO (nível de desempenho de serviço) de latência e precisão. Cada upgrade para uma classe de silício superior aumenta os custos por hora de 2 a 10 vezes, sem garantir uma melhor experiência do usuário.

As estratégias de utilização de GPUs desempenham um papel central na otimização de custos. O consumo de energia não utilizado é o grande vilão silencioso dos orçamentos de IA de ponta. Clusters multilocatários e elásticos transformam capacidade ociosa em produtividade. O agrupamento e o fatiamento de MIG permitem que as GPUs A100/H100 sejam particionadas e que as quotas de namespace sejam aplicadas, resultando tipicamente em um aumento na utilização de 25% para 60%.

Como funciona, na prática, um modelo de precificação baseado em resultados?

Os modelos de precificação baseados em resultados representam uma mudança fundamental na forma como as empresas pensam sobre a monetização de tecnologias de IA. Em vez de pagar pelo acesso ou uso do software, os clientes pagam por resultados tangíveis – como vendas resolvidas com sucesso ou chamadas de suporte concluídas.

Esses modelos de precificação criam um alinhamento financeiro direto entre os fornecedores de IA e seus clientes. Quando um fornecedor só lucra se sua solução gerar resultados mensuráveis, ambas as partes compartilham a mesma definição de sucesso. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, empresas que utilizam modelos de precificação de tecnologia baseados em resultados relatam 27% mais satisfação com o relacionamento com os fornecedores e 31% mais retorno sobre o investimento em comparação com os contratos de precificação tradicionais.

A IA desempenha um papel crucial na viabilização de modelos de precificação baseados em resultados. A tecnologia fornece a análise preditiva, a automação e os insights em tempo real necessários para implementar tais modelos. Os sistemas de IA podem monitorar e mensurar o desempenho e garantir que os resultados prometidos sejam de fato alcançados.

Qual o papel da transparência na otimização de custos da IA?

A transparência é a base de qualquer estratégia eficaz de otimização de custos em IA. Sem uma visão clara da utilização de recursos, as empresas não conseguem compreender os custos reais de seus projetos de IA nem tomar decisões de otimização bem fundamentadas. A necessidade de transparência é ainda mais acentuada pela natureza experimental do desenvolvimento de IA e pela imprevisibilidade das necessidades de recursos.

Um elemento fundamental da transparência é o rastreamento granular de custos. As empresas precisam de informações detalhadas sobre os custos por modelo, por caso de uso e por unidade de negócios. Isso exige ferramentas de monitoramento especializadas que vão além do gerenciamento de custos tradicional em nuvem e que consigam capturar métricas específicas de IA, como consumo de tokens, custos de inferência e esforço de treinamento.

Implementar a transparência de custos abrange diversas áreas-chave. Isso inclui rastrear o uso de APIs e o consumo de tokens para serviços de IA baseados em nuvem, monitorar a utilização de GPUs e o consumo de energia para soluções locais e alocar custos a projetos e equipes específicos. As ferramentas modernas oferecem painéis visuais que ilustram oportunidades de redução de custos e ajudam as equipes a tomar decisões baseadas em dados.

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• Plataformas de IA independentes vs. hiperescaladores: qual solução é a certa para você?

Como as empresas podem identificar custos ocultos da IA?

Os custos ocultos da IA ​​representam um dos maiores desafios para as empresas que implementam inteligência artificial. Zachary Hanif, da Twilio, identifica duas categorias principais de custos ocultos da IA: técnicos e operacionais. Tecnicamente, a IA difere fundamentalmente do software tradicional porque um modelo de IA reflete o estado do mundo em um momento específico e é treinado com dados que se tornam menos relevantes com o tempo.

Embora o software tradicional possa funcionar com atualizações ocasionais, a IA requer manutenção contínua. Todo investimento em IA precisa de um plano claro de manutenção e controle, com intervalos de retreinamento definidos, indicadores-chave de desempenho (KPIs) mensuráveis ​​para avaliação de desempenho e limites definidos para ajustes. Operacionalmente, muitas empresas carecem de metas claras e resultados mensuráveis ​​para seus projetos de IA, bem como de governança definida e infraestrutura compartilhada.

Identificar custos ocultos exige uma abordagem sistemática. As empresas devem primeiro identificar todos os custos diretos e indiretos associados à implementação e operação de soluções de IA. Isso inclui licenças de software, custos de implementação, custos de integração, custos de treinamento de funcionários, preparação e limpeza de dados e custos contínuos de manutenção e suporte.

Quais são os desafios na mensuração do ROI (retorno sobre o investimento) em IA?

Medir o retorno sobre o investimento (ROI) em investimentos em IA apresenta desafios únicos que vão além dos investimentos tradicionais em TI. Embora a fórmula básica do ROI permaneça a mesma – (Retorno – Custos do Investimento) / Custos do Investimento × 100% – os componentes dos projetos de IA são mais complexos de definir e mensurar.

Um dos principais desafios reside na quantificação dos benefícios da IA. Embora a redução direta de custos por meio da automação seja relativamente fácil de mensurar, os benefícios indiretos da IA ​​são mais difíceis de compreender. Estes incluem a melhoria na qualidade das decisões, o aumento da satisfação do cliente, a redução do tempo de lançamento no mercado e o aprimoramento da inovação. Essas melhorias qualitativas, embora possuam um valor comercial significativo, são difíceis de traduzir em termos monetários.

O fator tempo representa outro desafio. Projetos de IA geralmente têm efeitos a longo prazo que se estendem por vários anos. Por exemplo, uma empresa que investe € 50.000 em um sistema de atendimento ao cliente baseado em IA pode economizar € 72.000 anualmente em custos com pessoal, resultando em um ROI de 44% e um período de retorno de aproximadamente oito meses. No entanto, a relação custo-benefício pode mudar ao longo do tempo devido à deriva do modelo, à evolução das necessidades de negócios ou aos avanços tecnológicos.

Como está se desenvolvendo a democratização da IA ​​empresarial?

A democratização da IA ​​empresarial está ocorrendo em múltiplos níveis e sendo impulsionada significativamente pela drástica redução no custo das tecnologias de IA. A redução contínua de dez vezes ao ano nos custos dos modelos está tornando os recursos avançados de IA acessíveis a uma gama mais ampla de empresas. Esse desenvolvimento está permitindo que pequenas e médias empresas (PMEs) implementem soluções de IA que antes eram exclusivas de grandes corporações.

Um fator crucial para a democratização é a disponibilidade de ferramentas e plataformas de IA fáceis de usar. As ferramentas de IA para pequenas empresas tornaram-se cada vez mais acessíveis e econômicas, projetadas para atender a necessidades específicas sem exigir uma equipe de cientistas de dados. Esse desenvolvimento permite que pequenas equipes alcancem resultados de nível empresarial, desde o atendimento a consultas de clientes até a otimização de campanhas de marketing.

O impacto dessa democratização é considerável. Estudos mostram que pequenas e médias empresas (PMEs) podem aumentar sua produtividade em até 133% por meio do uso direcionado de IA, com um aumento médio de 27%. Empresas que já utilizam tecnologias de IA se beneficiam particularmente em áreas como gestão de recursos humanos e planejamento de recursos.

Qual a importância dos investimentos em IA sustentável?

Os investimentos em IA sustentável estão ganhando importância, pois as empresas precisam considerar tanto o impacto ambiental quanto a viabilidade econômica a longo prazo de suas iniciativas de IA. O consumo de energia das aplicações de IA tornou-se enorme – estima-se que o treinamento do GPT-3 tenha gerado mais de 550 toneladas de CO₂, comparável às emissões anuais de CO₂ de mais de 100 carros. Até 2030, a demanda de energia dos data centers na Europa deverá aumentar para 150 terawatts-hora, aproximadamente cinco por cento do consumo total de eletricidade europeu.

Ao mesmo tempo, a IA oferece oportunidades significativas para soluções sustentáveis. A IA pode reduzir drasticamente o consumo de energia das fábricas, tornar os edifícios mais eficientes em termos de emissões de CO₂, diminuir o desperdício de alimentos e minimizar o uso de fertilizantes na agricultura. Essa natureza dual da IA ​​— sendo tanto parte do problema quanto parte da solução — exige uma abordagem criteriosa para os investimentos em IA.

As estratégias de investimento em IA sustentável abrangem diversas dimensões. Primeiro, o desenvolvimento de modelos de IA com eficiência energética por meio de técnicas como compressão, quantização e destilação de modelos. Segundo, o uso de fontes de energia renováveis ​​para o treinamento e operação de sistemas de IA. Terceiro, a implementação dos princípios da IA ​​Verde, que servem como guia para todo o desenvolvimento e implementação de IA.

Como a precificação por resultados afeta os modelos de negócios?

A precificação baseada em resultados está revolucionando os modelos de negócios tradicionais ao redefinir a distribuição de risco e recompensa entre fornecedores e clientes. A IA está impulsionando uma mudança dos modelos de precificação estáticos, baseados em assentos, para estruturas de precificação dinâmicas e orientadas a resultados. Nesse modelo, os fornecedores são pagos somente quando entregam valor, alinhando, assim, os incentivos de empresas e clientes.

A transformação é evidente em três áreas principais. Primeiro, o software está se tornando uma força de trabalho: a IA está transformando o que antes eram negócios puramente baseados em serviços em ofertas de software escaláveis. Serviços tradicionais que exigem mão de obra humana — como suporte ao cliente, vendas, marketing ou administração financeira de back-office — agora podem ser automatizados e comercializados como produtos de software.

Em segundo lugar, o número de licenças de usuário deixou de ser a unidade fundamental do software. Se a IA puder lidar com grande parte do suporte ao cliente, por exemplo, as empresas precisarão de um número significativamente menor de agentes de suporte humanos e, consequentemente, de menos licenças de software. Isso força as empresas de software a repensarem fundamentalmente seus modelos de precificação e alinhá-los aos resultados que entregam, em vez do número de pessoas que acessam o software.

Qual o papel das métricas de ROI mensuráveis?

Métricas de ROI mensuráveis ​​formam a espinha dorsal de estratégias de investimento em IA bem-sucedidas, permitindo que as empresas quantifiquem o verdadeiro valor de suas iniciativas de IA. Definir Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) específicos é crucial para o cálculo preciso do ROI. KPIs importantes incluem o custo por unidade antes e depois da implementação da IA, sendo uma redução significativa de custos um forte indicador de um ROI positivo.

A economia de tempo proporcionada por processos automatizados pode ser diretamente considerada no ROI (Retorno sobre o Investimento), visto que o tempo economizado pode ser monetariamente valorizado. A redução das taxas de erro e a melhoria da qualidade também têm um impacto indireto no ROI, pois aumentam a satisfação do cliente e fortalecem a fidelização a longo prazo. Além disso, deve-se mensurar a extensão em que os funcionários utilizam soluções de IA e como isso afeta sua produtividade.

Um exemplo prático ilustra o cálculo do ROI: Uma empresa investe € 100.000 em uma solução de IA para sua central de atendimento de vendas. Após um ano, a taxa de conversão de leads em vendas aumenta em 5%, resultando em uma receita adicional de € 150.000. A eficiência da equipe de vendas aumenta em 10%, o que corresponde a uma economia de € 30.000 em custos com pessoal. O custo por lead qualificado diminui em 20%, resultando em uma economia de € 20.000 em marketing. O benefício total chega a € 200.000, resultando em um ROI de 100%.

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Como as empresas podem desenvolver uma estratégia de FinOps para IA?

O desenvolvimento de uma estratégia FinOps eficaz para IA requer uma abordagem estruturada em oito etapas, que considere tanto os princípios tradicionais de FinOps em nuvem quanto os desafios específicos da IA. O primeiro passo é estabelecer uma base sólida por meio da formação de uma equipe interdisciplinar composta por profissionais das áreas de finanças, tecnologia, negócios e produtos. Essa equipe deve trabalhar em estreita colaboração para compreender e gerenciar os aspectos singulares das cargas de trabalho de IA.

A segunda etapa concentra-se na implementação de sistemas abrangentes de visibilidade e monitoramento. As cargas de trabalho de IA exigem monitoramento especializado que vai além das métricas tradicionais da nuvem e inclui métricas específicas de IA, como consumo de tokens, desempenho do modelo e custos de inferência. Essa visibilidade granular permite que as organizações identifiquem os fatores de custo e reconheçam oportunidades de otimização.

A terceira etapa envolve a implementação da alocação de custos e da responsabilização. Os projetos de IA devem ser atribuídos a unidades de negócios e equipes claramente definidas para estabelecer a responsabilidade financeira. A quarta etapa inclui o estabelecimento de orçamentos e controles de despesas, incluindo a implementação de limites de gastos, cotas e detecção de anomalias para evitar aumentos inesperados de custos.

Qual será o impacto da redução de custos nos novos modelos de negócio?

A drástica redução de custos nas tecnologias de IA – dez vezes ao ano – está abrindo as portas para modelos de negócios e casos de uso totalmente novos, que antes não eram economicamente viáveis. Sam Altman, da OpenAI, vê nesse desenvolvimento o potencial para uma transformação econômica semelhante à introdução do transistor – uma grande descoberta científica que se adapta bem a diferentes escalas e permeia quase todos os setores da economia.

A redução de custos permite que as empresas integrem recursos de IA em áreas onde antes eram muito caros. Preços mais baixos levam a um aumento significativo no uso, criando um ciclo virtuoso: maior uso justifica mais investimentos na tecnologia, resultando em custos ainda menores. Essa dinâmica democratiza o acesso a recursos avançados de IA e permite que empresas menores concorram com rivais maiores.

Altman prevê que os preços de muitos bens cairão drasticamente à medida que a IA reduzir os custos de inteligência e mão de obra. Ao mesmo tempo, porém, bens de luxo e alguns recursos limitados, como a terra, poderão ter seus preços aumentados ainda mais drasticamente. Essa polarização cria novas dinâmicas de mercado e oportunidades de negócios que as empresas podem aproveitar estrategicamente.

Como será o futuro da otimização de custos com IA?

O futuro da otimização de custos impulsionada por IA é moldado por diversas tendências convergentes. O gerenciamento de custos em nuvem com IA já consegue reduzir despesas em até 30% e possibilita insights em tempo real e alocação eficiente de recursos. Esse desenvolvimento se acelerará ainda mais com a integração do aprendizado de máquina às ferramentas de otimização de custos.

Uma tendência fundamental é o desenvolvimento de recomendações de compra mais inteligentes e ferramentas de transparência de custos. A AWS e outros provedores de nuvem estão aprimorando continuamente suas ferramentas de gerenciamento de custos para oferecer melhores insights e recomendações. Por exemplo, a ferramenta de recomendação da AWS identifica as opções de compra ideais com base no consumo histórico, facilitando assim o planejamento proativo de estratégias de redução de custos.

O futuro também prevê uma maior padronização das métricas de custo de IA. O desenvolvimento do FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 permite que as empresas exportem dados de custo e uso em um formato uniforme. Isso simplifica significativamente a análise dos gastos com nuvem e a identificação de oportunidades de otimização.

Qual o papel da evolução tecnológica na redução de custos?

A evolução contínua das tecnologias subjacentes desempenha um papel central na drástica redução de custos na indústria de IA. Inovações significativas em hardware estão impulsionando a queda de custos, com chips especializados e ASICs como o Inferentia da Amazon e novos participantes como a Groq. Embora essas soluções ainda estejam em desenvolvimento, já demonstram melhorias drásticas tanto em preço quanto em velocidade.

A Amazon relata que suas instâncias Inferentia oferecem até 2,3 vezes mais throughput e até 70% menos custo por inferência do que opções comparáveis ​​do Amazon EC2. Paralelamente, a eficiência do software continua a melhorar. À medida que as cargas de trabalho de inferência escalam e mais talentos em IA se juntam à equipe, as GPUs são utilizadas de forma mais eficaz e as otimizações de software geram economias de escala e custos de inferência mais baixos.

Um aspecto particularmente importante é o surgimento de modelos menores, porém mais inteligentes. O modelo Llama 3 8B da Meta tem desempenho essencialmente igual ao do modelo Llama 2 70B, lançado um ano antes. Em menos de um ano, foi criado um modelo com quase um décimo do tamanho dos parâmetros, mantendo o mesmo desempenho. Técnicas como destilação e quantização estão possibilitando a criação de modelos cada vez mais capazes e compactos.

De que forma a democratização afeta o cenário competitivo?

A democratização das tecnologias de IA está mudando fundamentalmente o cenário competitivo e criando novas oportunidades para empresas de todos os portes. A redução contínua no custo dos modelos de IA permite que empresas menores utilizem tecnologias que antes estavam disponíveis apenas para grandes corporações com orçamentos de TI substanciais. Esse desenvolvimento está nivelando o campo de atuação, onde ideias inovadoras e sua implementação estão se tornando mais importantes do que meros recursos financeiros.

O impacto já é mensurável: pequenas e médias empresas (PMEs) podem aumentar sua produtividade em até 133% por meio do uso direcionado de IA. Esses ganhos de produtividade permitem que empresas menores concorram com rivais maiores em áreas onde tradicionalmente estavam em desvantagem. A automação baseada em IA assume tarefas rotineiras e libera tempo valioso para iniciativas estratégicas.

A democratização também está levando a uma fragmentação do mercado de serviços de IA. Enquanto alguns grandes fornecedores dominavam o mercado anteriormente, inúmeras soluções especializadas estão surgindo para setores e casos de uso específicos. Essa diversificação cria mais opções para as empresas e impulsiona a inovação por meio da concorrência. Ao mesmo tempo, apresenta novos desafios na integração de diferentes ferramentas de IA e na garantia da interoperabilidade.

Que recomendações estratégicas podem ser feitas para as empresas?

Para empresas que desejam se beneficiar da revolução de custos da IA, surgem diversos imperativos estratégicos. Primeiro, as empresas devem desenvolver uma estratégia FinOps abrangente para IA que vá além da gestão tradicional de custos em nuvem. Isso requer equipes, ferramentas e processos especializados que levem em consideração as características únicas das cargas de trabalho de IA.

Em segundo lugar, as empresas devem estabelecer a transparência como um princípio fundamental de seus investimentos em IA. Sem uma visão clara dos custos, do desempenho e do valor para o negócio, não é possível tomar decisões informadas. Isso exige investimentos em ferramentas de monitoramento, painéis de controle e sistemas de relatórios que possam capturar e exibir métricas específicas de IA.

Em terceiro lugar, as empresas devem priorizar abordagens baseadas em resultados ao avaliar e adquirir soluções de IA. Em vez de pagar por funcionalidades tecnológicas, devem avaliar e remunerar os fornecedores com base em resultados de negócios mensuráveis. Isso cria um melhor alinhamento de incentivos e reduz o risco dos investimentos em IA.

Em quarto lugar, as empresas devem considerar a sustentabilidade a longo prazo de seus investimentos em IA. Isso inclui tanto a sustentabilidade ambiental, por meio de modelos energeticamente eficientes e data centers verdes, quanto a sustentabilidade econômica, por meio da otimização contínua e da adaptação às mudanças nas estruturas de custos.

Em quinto lugar, as empresas devem encarar a democratização da IA ​​como uma oportunidade estratégica. Empresas menores agora podem implementar recursos de IA que antes eram proibitivamente caros, enquanto empresas maiores podem expandir suas iniciativas de IA para novas áreas e casos de uso. Esse desenvolvimento exige uma reavaliação das estratégias competitivas e a identificação de novas oportunidades de diferenciação e criação de valor.

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