Se implantar inteligência artificial com escala tornou-se prioridade absoluta nas corporações ao redor do mundo, uma questão central ainda inquieta os conselhos de administração: qual é, afinal, o custo real da IA para as empresas? No Brasil, há diversos casos de companhias que iniciaram suas jornadas e consumiram o orçamento projetado para um ano em menos de 3 meses. Essa insustentabilidade do ponto de vista financeiro esteve no centro de uma conversa entre Susan Jones, Chief Digital Officer (CDO) da Diageo, e James Waters, Chief Business Officer (CBO) da Booking.com, durante o HumanX Amsterdam 2026. Os executivos revelaram que calcular essa conta vai muito além da fatura de licenças de software ou de servidores em nuvem.

Ao contrário dos softwares tradicionais, nos quais a substituição de um sistema gera um corte imediato e previsível de despesas, a medição do retorno sobre o investimento (ROI) em IA generativa exige uma perspectiva mais ampla.

Para James Waters, buscar respostas em métricas simplistas é um erro comum. “Já vi pessoas tentarem medir o avanço dizendo que determinado percentual das linhas de código foi escrito por IA, mas isso não faz sentido. O volume de linhas de código e a resolução efetiva de problemas não estão diretamente relacionados”, afirmou o executivo da Booking.com.

A conta do investimento passa também pela atratividade da própria empresa no mercado. De acordo com Waters, o uso de IA impacta diretamente na retenção de talentos e na preservação da base de clientes. “A IA não vai tirar o seu emprego, mas alguém que a abraçar e aprender mais rápido que você pode tirar. A IA não vai levar embora seus clientes, mas uma empresa que a utilize de forma mais inteligente que a sua pode levar”, destacou.

Outro gargalo financeiro recorrente é o desperdício com desenvolvimentos internos redundantes. Waters admitiu que, no início da jornada, a Booking.com investiu na criação de sistemas de orquestração próprios dos quais se arrependeu mais tarde, já que os grandes provedores de LLMs passaram a oferecer essas mesmas funcionalidades. “Se eu soubesse o que sei hoje, teria comprado isso pronto para focar nos problemas específicos dos nossos clientes e nos nossos dados proprietários”, ponderou.

Guardrails automatizados

Na Diageo, o avanço da automação exigiu a estruturação de uma camada rigorosa de governança para proteger a reputação global de suas marcas e garantir o cumprimento de regulamentações no setor de bebidas alcoólicas.

Para resolver esse desafio, a multinacional desenvolveu o Virtual Content Studio, apoiado pela ferramenta de criação batizada de Pencil. Segundo Susan Jones, em vez de depender exclusivamente da revisão humana para interpretar leis locais complexas em mais de 200 países, a empresa embutiu as travas regulatórias e éticas diretamente dentro do software. “Isso nos trouxe uma garantia muito forte, em vez de deixar a responsabilidade inteiramente com as pessoas para entenderem todo o cenário regulatório”, explicou a CDO.

A proposta da empresa não foi utilizar a tecnologia para simplesmente baratear a produção ou inundar o mercado com anúncios, mas sim viabilizar projetos que antes eram descartados por falta de tempo ou orçamento. “Nós tentamos usar a IA como um trampolim para a criatividade. A ferramenta se chama Pencil justamente porque a ideia é dar um lápis para alguém ser criativo”, pontuou Susan.

A executiva reforça que a autonomia da máquina tem limites bem claros na operação. Susan explica que parte do processo estabelecido determina que os humanos são os decisores. Nunca há nada que vá a público sendo apenas gerado e enviado pelo sistema. “É sempre o profissional de marketing quem decide se aquela é a articulação correta para a nossa marca no seu mercado”, garantiu.

Gestão de mudança e capacitação

A experiência de ambas as empresas demonstra que a maior parcela do custo operacional da IA não está nos servidores, mas na transformação cultural e na reorganização dos processos de trabalho. Um debate que tem ganhado espaço nos eventos. Muitas das falhas ou da falta de avanço dos projetos nas empresas estão relacionadas a problemas de cultura, comunicação, colaboração entre áreas, entendimento e propósito da aplicação, ou seja, muito além da tecnologia em si.

James Waters confirmou que a adesão interna depende do comportamento humano, algo que era totalmente ignorado nos primeiros projetos ou mesmo tratado como algo secundário e ligado à insegurança de alguns grupos. “Gosto da frase que diz que os humanos são como correntes elétricas: seguem o caminho de menor resistência. A menos que haja um motivo reflexivo para seguir pelo caminho difícil, as pessoas vão pelo mais fácil. Se você torna a nova ferramenta mais fácil de usar do que o processo anterior, elas vão usar. Se for mais difícil, provavelmente não usarão”, analisou.

Antes da IA, o processo

Exigir que os colaboradores dominem a inteligência artificial sem alterar suas rotinas diárias é uma receita para o fracasso. Para superar a curva de aprendizado, a Booking.com chegou a pausar os projetos tradicionais das equipes de tecnologia por períodos inteiros. “Nós dissemos aos times de produto e tecnologia que parassem de trabalhar nas pendências habituais e pensassem em como a IA poderia ajudar de uma forma diferente. É preciso reservar esse tempo, porque atualmente é mais difícil para as pessoas acompanharem o ritmo do que para a própria tecnologia continuar avançando”, afirmou Waters.

Aplicar modelos avançados sobre fluxos de trabalho ultrapassados é outro atalho para o prejuízo e que as empresas agora começam a dar a atenção devida. Susan Jones alertou que automatizar rotinas ruins não gera valor, ate porque a IA não vai melhorar o processo errático, apenas torná-lo mais rápido. “No começo, tentamos experimentos que colocavam a IA por cima de processos que já existiam, e isso não funcionou. Você realmente precisa dar um passo atrás e pensar no que é um processo razoável, se os dados estão organizados da forma correta nos pontos certos para apoiar as decisões e, só então, aplicar a IA por cima disso”, concluiu a CDO da Diageo.

O custo real da inteligência artificial no ambiente corporativo não é traduzido por uma cifra única em um balanço financeiro. Ele é composto pela capacidade da liderança em evitar investimentos redundantes em software, reestruturar processos internos obsoletos e, acima de tudo, garantir tempo e recursos para capacitar suas equipes humanas em direção à inovação responsável.