Custos com IA para desenvolvimento de software estão cada vez mais altos e insustentáveis

O sonho da IA no desenvolvimento de software começa a ruir

Em teoria, usar modelos de IA para gerar código em uma empresa de software parecia uma ideia revolucionária. A promessa era simples: reduzir custos com mão de obra, eliminar salários e benefícios, ou forçar equipes a produzirem mais com a ajuda da tecnologia. De qualquer forma, parecia um cenário perfeito para cortar despesas. No entanto, a realidade está mostrando que os custos com IA estão muito além do esperado.

Despesas ocultas e surpreendentes

Empresas estão descobrindo, na prática, que os gastos com tokens de IA podem ser astronômicos. Relatos indicam que um único desenvolvedor chega a consumir mais de US$ 150 mil por mês em créditos de IA. Além disso, as empresas de tecnologia que oferecem essas ferramentas estão sofrendo com a alta demanda, o que as levou a aumentar significativamente as taxas de uso.

Um exemplo recente veio da Anthropic, que dobrou sua estimativa de custos para o uso do seu modelo Claude Code. Antes de 16 de abril, a documentação oficial indicava que o custo médio por desenvolvedor seria de US$ 6 por dia, com 90% dos usuários gastando menos de US$ 12. Agora, os novos valores mostram que:

• Custo médio por desenvolvedor ativo: US$ 13 por dia;
• Custo mensal por desenvolvedor: entre US$ 150 e US$ 250;
• 90% dos usuários ainda gastam menos de US$ 30 por dia ativo.

Pode parecer pouco em um primeiro momento, mas quando se multiplica por centenas ou milhares de desenvolvedores, os valores se tornam insustentáveis. Muitas empresas já admitem que, em alguns casos, os gastos com IA superam os salários dos funcionários.

O paradoxo da produtividade

Enquanto as empresas aumentam os investimentos em IA, estudos recentes mostram que os resultados não acompanham. Uma pesquisa do MIT revelou que a maioria das empresas não registrou aumento real na receita após adotar ferramentas de IA. Outro estudo identificou um novo fenômeno chamado “workslop”, onde a IA gera mais trabalho do que o necessário, obrigando as equipes a corrigir e refazer tarefas posteriormente.

Bryan Catanzaro, vice-presidente de deep learning da Nvidia, afirmou à Axios que, em sua equipe, “o custo computacional já supera os gastos com salários dos funcionários”.

Respostas das empresas de IA

Diante do cenário, algumas empresas estão mudando suas estratégias para conter os custos. A Anthropic, por exemplo, encerraram testes gratuitos e restringiu o acesso a seus modelos para usuários pagantes. Já a Microsoft, por meio do GitHub Copilot, anunciou a transição para um modelo de cobrança baseado no uso, o que deve aumentar ainda mais os gastos das empresas.

Essas medidas refletem uma tendência de maior controle sobre o uso de IA, mas também levantam dúvidas sobre a viabilidade econômica dessa tecnologia a longo prazo. Com custos crescentes e benefícios questionáveis, muitas organizações estão reavaliando suas estratégias de adoção de IA no desenvolvimento de software.

“Os custos com IA estão se tornando um problema maior do que a solução que prometiam.” — Especialista em tecnologia não identificado.