por Mary Ballesta
Embaixadora da IA4FIN e líder do pilar Estratégia de escala, dados e economia de ecossistemas
Durante muito tempo, o debate sobre IA nas organizações girou em torno de capacidade: o que ela consegue fazer, quão rápido e com que nível de precisão. Esse debate ainda existe, mas uma outra pergunta começou a emergir com força em 2026, mais incômoda e mais urgente: quanto custa, e quem está de fato no controle desse custo?
Recentemente, a Uber deu uma resposta involuntária a essa pergunta. Em 2026 a empresa esgotou seu budget anual de IA em quatro meses. Não foi um erro de planejamento isolado, mas sim a consequência lógica de dois paradoxos que nenhuma organização ainda sabe resolver bem: o primeiro é quando a IA opera com autonomia, ela consome tokens por conta própria, executando decisões encadeadas, chamando APIs, processando dados, sem que nenhum humano tenha autorizado cada ação individualmente. O gasto emerge da soma de milhares de microdecisões invisíveis, cada uma delas abaixo do radar.
O segundo: o paradoxo é o inverso e igualmente problemático: quando a empresa reage colocando teto de gasto e exigindo aprovação, ela retoma o controle, mas perde a direção. Sem saber o que cada token gerou de valor, o controle é arbitrário. Governança e racionamento têm resultados muito diferentes, e as organizações que confundem os dois descobrirão a diferença quando for tarde.
