Gastos com IA corroem margem de médias empresas, mostra levantamento

O corte de custos operacionais e ganho eficiência era a principal promessa da inteligência artificial. Na prática, para a maioria das médias empresas, o movimento gerou o efeito oposto: o gasto médio mensal com IA nesse segmento chegou a US$ 85,5 mil em 2026, um crescimento de 36% em relação ao ano anterior, segundo dados da Bessemer Venture Partners compilados pela Editorialge, sem que essa expansão de custo viesse acompanhada de qualquer visibilidade financeira.

O resultado aparece na margem quando o mês fecha. De acordo com a Mavvrik, 84% das organizações já registraram erosão superior a 6% por não controlar custos de infraestrutura de IA. Um sinal de alerta para o modelo de assinatura, que foi desenhado para um mundo em que cada novo usuário custava quase nada para atender.

O problema é estrutural. O modelo de assinatura foi desenhado para um mundo em que cada novo usuário custava quase nada para atender: mais um servidor, mais um banco de dados. Os agentes de IA, no entanto, funcionam de forma diferente.

Cada interação consome processamento de GPU, o componente que faz a IA “pensar”, com custos que, segundo a a16z, podem ser de cinco a dez vezes maiores do que os da computação tradicional equivalente. Empresas que incluíram esses custos em planos de valor fixo passaram a subsidiar os usuários mais intensivos sem perceber, crescendo em receita e encolhendo em margem.

No topo das organizações, o cenário também preocupa. Pesquisa da DigitalRoute com mais de 600 CFOs globais revelou que 71% ainda não conseguem monetizar IA de forma eficiente, e apenas 29% têm um modelo de precificação funcionando. Diante desse cenário, a lógica de “substituir equipes por IA para cortar custos” está sendo revisitada.

“O custo da IA não aparece na folha de pagamento, mas aparece na margem, quando o mês fecha. Empresas que não têm clareza sobre o que cada processo consome por cliente estão, na prática, crescendo sem saber se estão lucrando”, afirma Thiago Pisano, CEO da 87Labs.

Modelos híbridos como saída

O mercado tem respondido com modelos híbridos, que combinam uma taxa fixa de plataforma com cobrança variável por consumo. Segundo o relatório Pricing Trends 2025 da Maxio, empresas que adotaram esse formato registraram crescimento médio de 21% ao ano.

A transição, porém, não é simples e, para quem tenta fazer internamente, também não é barata. Criar e testar novos modelos de receita exige uma nova infraestrutura de faturamento, rastreamento de uso por cliente e por funcionalidade e processos de cobrança capazes de lidar com volumes e ciclos diferentes. O problema é que poucos produtos no mercado oferecem essa maleabilidade a quem quer experimentar sem comprometer a operação.

Segundo a tknOps, empresas que adotaram precificação por uso sem essa estrutura de suporte registraram taxas de churn de até 70%, resultado direto da falta de visibilidade tanto para o fornecedor quanto para o cliente. O dado expõe um risco real: a migração de modelo feita pela metade pode ser mais destrutiva do que manter o modelo antigo.

Infraestrutura para a transição

A Payloop, plataforma de gestão de pagamentos recorrentes da 87Labs, foi desenvolvida para exatamente esse ponto de virada. A solução unifica o faturamento e automatiza o ciclo de vida dos pagamentos para médias empresas que operam com modelos de receita baseados em assinatura, consumo ou resultado, sem que precisem construir essa infraestrutura do zero.

Segundo a companhia, o tempo e o investimento para estruturar um novo modelo de receita podem ser reduzidos em até dez vezes em comparação ao desenvolvimento interno.

Com dois clientes em produção, a plataforma já registrou 30% de redução de inadimplência e reduziu em 80% o tempo estimado para que uma equipe interna estruturasse um modelo equivalente.

A plataforma surgiu da observação de que empresas com estruturas de recorrência mais complexas enfrentam dificuldades para manter o faturamento preciso e previsível à medida que escalam. O produto é voltado a negócios que precisam lançar ou adaptar modelos de cobrança sem construir toda a base financeira do zero.

“As médias empresas não precisam resolver esse problema do zero. A infraestrutura para cobrar por uso, por resultado ou por assinatura já existe. O que falta, na maioria dos casos, é integração e automação do ciclo completo. É isso que a Payloop endereça”, conclui Daniel Pisano, Head de Investimentos da 87Labs e CGO da Payloop.

Fonte: TI Inside