Gartner prevê custos de codificação com inteligência artificial em
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TL;DR
O Gartner prevê que os custos de codificação com inteligência artificial vão superar o salário médio dos desenvolvedores até 2028, principalmente pelo aumento do consumo de tokens em modelos de linguagem. A falta de governança e a precificação por consumo desafiam o controle financeiro das empresas, que precisam implementar modelos operacionais rigorosos para conter gastos.
Gartner prevê aumento significativo nos custos de codificação com inteligência artificial
De acordo com a Gartner, Inc., empresa global de pesquisas e consultoria em tecnologia, os custos de codificação com inteligência artificial (IA) devem ultrapassar o salário médio dos desenvolvedores até 2028. Esse crescimento está diretamente ligado ao aumento expressivo no consumo de tokens por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e à adoção crescente de modelos de licenciamento baseados em consumo.
O que são tokens e por que impactam os custos?
Tokens são as unidades de dados processadas por sistemas de inteligência artificial generativa (GenAI). O volume de tokens consumidos influencia diretamente o custo operacional das ferramentas de codificação com IA, especialmente em sistemas tarifados conforme o consumo. Segundo Nitish Tyagi, Diretor Analista Sênior do Gartner, muitas organizações subestimam o impacto financeiro do uso crescente dessas ferramentas, pois desenvolvedores tendem a priorizar rapidez e conveniência, o que pode levar ao aumento descontrolado dos custos.
Como a precificação baseada em consumo afeta os orçamentos?
A Gartner destaca que a transição dos modelos de licenciamento por usuário para modelos baseados em consumo tem criado dificuldades para prever e controlar os gastos com IA. Muitos fornecedores ainda não oferecem transparência suficiente sobre o cálculo do consumo de tokens, limitando a capacidade das empresas de fazer planejamentos financeiros precisos.
Essa falta de controle pode resultar em orçamentos estourados e na dificuldade de avaliar se os custos estão alinhados ao valor trazido pelas ferramentas. “A maioria das organizações ainda não possui maturidade para medir custos versus impacto nos negócios”, afirma Tyagi, ressaltando a preocupação crescente dos líderes de engenharia diante do aumento das despesas com IA.
Quais são os desafios operacionais e de governança?
Além da precificação, a forma como os agentes de codificação com IA são usados influencia o crescimento dos custos. Problemas comuns incluem autonomia excessiva sem governança, uso de janelas de contexto muito amplas e falta de mecanismos de feedback para otimizar o consumo de tokens.
Os fornecedores ainda não oferecem recursos maduros para otimização nativa dos custos, o que contribui para o aumento das despesas. Conforme mais desenvolvedores adotam essas ferramentas, usuários ocasionais tendem a se tornar frequentes, elevando ainda mais o consumo de tokens e os gastos totais.
Quais recomendações para controlar os custos?
Para mitigar os impactos financeiros, a Gartner recomenda a implementação de um modelo operacional disciplinado para o uso da IA, incluindo:
- Framework de decisão orientado por casos de uso: Definir claramente quando e como os agentes de codificação devem ser utilizados, classificando as tarefas segundo o grau de autonomia permitido.
- Alinhamento da seleção de modelos à complexidade da tarefa: Dividir o trabalho em tarefas menores para uso eficiente de modelos menores e reservar modelos mais avançados para atividades complexas e de alto valor.
- Práticas de engenharia de contexto: Treinar desenvolvedores para otimizar o input fornecido, eliminando dados irrelevantes e resumindo conteúdos para reduzir o consumo de tokens sem perder qualidade.
- Governança e controle de custos: Implementar limites de consumo, políticas de escalonamento e monitoramento automatizado para garantir o uso disciplinado das ferramentas.
- Revisões regulares do uso de tokens: Incorporar análises nos ciclos de desenvolvimento para identificar ineficiências e aprimorar práticas de uso.
Eventos e recursos adicionais
Temas como adoção da inteligência artificial, inovação tecnológica e transformação digital serão discutidos na Conferência Gartner CIO & IT Executive, que ocorrerá de 21 a 23 de setembro em São Paulo. Clientes Gartner têm acesso a relatórios detalhados como “How to Optimize Token Consumption for AI Coding Agents” e ferramentas para avaliação da maturidade em engenharia de software.
Além disso, líderes de engenharia podem se beneficiar das práticas recomendadas disponíveis na plataforma Gartner for Software Engineering Leaders para alinhar equipes, otimizar processos e desenvolver produtos inovadores.
O papel do Gartner na inteligência artificial
O Gartner é reconhecido como autoridade global em inteligência artificial, oferecendo insights independentes e orientações para executivos C-Level e fornecedores de tecnologia que buscam implementar estratégias baseadas em IA. Com um amplo portfólio de especialistas, estudos de caso e ferramentas, o Gartner apoia a tomada de decisões estratégicas para desbloquear todo o potencial da inteligência artificial.
Para mais informações sobre soluções que auxiliam no controle de custos e no uso inteligente de tecnologia, empresas podem explorar opções como o Precisa Custos, que oferece ferramentas para gestão financeira e planejamento estratégico. Também é possível acompanhar tendências em inteligência artificial por meio de relatórios e softwares listados em Melhores Softwares de Inteligência Artificial (2026).
Veja mais: https://portalsoftware.com.br/noticia
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Perguntas frequentes
O que são tokens no contexto da codificação com inteligência artificial?
Tokens são unidades de dados processadas por modelos de inteligência artificial generativa, cujo consumo impacta diretamente o custo das ferramentas de codificação com IA.
Por que os custos de codificação com IA estão aumentando tanto?
O aumento do consumo de tokens por agentes de codificação baseados em IA e a adoção de modelos de licenciamento por uso geram elevação significativa dos custos.
Quais desafios as empresas enfrentam para controlar esses custos?
Falta de transparência nos modelos de precificação, ausência de governança no uso das ferramentas e dificuldade de monitorar consumo de tokens são os principais desafios.
Como as organizações podem gerenciar melhor os custos de codificação com IA?
Implementando modelos operacionais disciplinados que incluem frameworks de decisão, otimização do contexto de uso, governança rígida e revisões regulares do consumo de tokens.
