IA para programar ficou mais cara? Gartner alerta que empresas precisarão controlar custos para manter ganhos de produtividade

TECNOLOGIAS

Redação

7/17/20264 min read

Crescimento no uso de inteligência artificial para desenvolvimento de software pode elevar gastos acima do salário médio de programadores até 2028, segundo a Gartner

A inteligência artificial mudou profundamente a forma como equipes de tecnologia desenvolvem software. Ferramentas capazes de escrever código, revisar aplicações, criar testes automatizados e acelerar tarefas repetitivas passaram rapidamente da fase experimental para o uso diário em milhares de empresas.

Mas uma nova projeção da Gartner acende um alerta importante: a promessa de redução de custos pode dar lugar a uma nova preocupação financeira. Segundo a consultoria, até 2028 o custo das ferramentas de codificação baseadas em IA poderá ultrapassar o salário médio de um desenvolvedor de software, impulsionado pelo crescimento do consumo de tokens e pela adoção de modelos de cobrança baseados no uso efetivo da tecnologia.

Para empresas de e-commerce, que dependem cada vez mais de desenvolvimento contínuo de plataformas, integrações e automações, a notícia reforça a necessidade de equilibrar inovação e eficiência operacional.

A IA acelerou o desenvolvimento de software

Nos últimos dois anos, ferramentas de IA para programação ganharam espaço em praticamente todas as etapas do desenvolvimento de sistemas. Hoje, desenvolvedores utilizam inteligência artificial para:

gerar trechos de código;
revisar aplicações;
documentar projetos;
criar testes automatizados;
identificar bugs;
acelerar integrações.

Segundo a Gartner, muitas organizações já deixaram a fase de experimentação e estão implementando agentes de IA em larga escala dentro das equipes de engenharia.

Essa adoção trouxe ganhos significativos de produtividade, mas também revelou um novo desafio: controlar o crescimento dos custos.

O que está tornando a IA mais cara?

Grande parte das ferramentas atuais deixou de utilizar modelos de assinatura fixa por usuário e passou a adotar cobranças baseadas em consumo.

Nesse formato, cada interação realizada com a IA utiliza tokens, unidades que representam o volume de texto processado pelos grandes modelos de linguagem (LLMs).
Quanto maior o uso, maior o consumo de tokens — e, consequentemente, maior a conta.

Segundo a Gartner, muitas empresas ainda não possuem mecanismos eficientes para monitorar esse consumo, dificultando previsões orçamentárias e a medição do retorno sobre o investimento.

O crescimento do uso amplia os custos

A própria evolução da inteligência artificial contribui para esse cenário.
À medida que as equipes passam a confiar mais nas ferramentas, aumenta o número de solicitações feitas diariamente, bem como a complexidade das tarefas delegadas aos agentes de IA.

Outro fator apontado pela Gartner é que muitos desenvolvedores priorizam velocidade e conveniência, utilizando modelos mais robustos mesmo quando tarefas simples poderiam ser executadas por soluções menores e mais econômicas.
Sem políticas claras de governança, o consumo tende a crescer mais rapidamente do que os ganhos de produtividade.

O conceito de "engenharia de contexto" ganha importância

Entre as recomendações da Gartner está a adoção de práticas de context engineering (engenharia de contexto).
A ideia consiste em fornecer à inteligência artificial apenas as informações realmente necessárias para executar cada tarefa, reduzindo o volume de tokens processados sem comprometer a qualidade das respostas.
Além de diminuir custos, essa abordagem tende a melhorar a precisão dos resultados gerados pela IA.

Empresas precisarão criar políticas de uso

O estudo também recomenda que organizações deixem de tratar a IA como uma ferramenta de uso livre e passem a estabelecer regras claras para sua utilização.
Entre as principais recomendações estão:

definir quando agentes de IA devem ser utilizados;
escolher modelos menores para tarefas simples;
monitorar continuamente o consumo de tokens;
revisar processos que geram uso excessivo;
implementar mecanismos de governança e controle.

Segundo a Gartner, essas práticas serão fundamentais para evitar que os custos cresçam acima da produtividade entregue pelas ferramentas.

O impacto para o e-commerce

Embora a pesquisa seja direcionada às equipes de desenvolvimento, seus efeitos atingem diretamente empresas de comércio eletrônico. Lojas virtuais dependem constantemente de tecnologia para:

integrar marketplaces;
automatizar operações;
criar novos recursos;
melhorar a experiência do usuário;
desenvolver soluções baseadas em IA.

Se o custo dessas ferramentas aumentar significativamente, empresas precisarão revisar seus investimentos em tecnologia e buscar maior eficiência no uso da inteligência artificial.

Ao mesmo tempo, abandonar essas soluções dificilmente será uma alternativa viável, já que elas continuam oferecendo importantes ganhos de produtividade.

A nova fase da IA exige gestão, não apenas adoção

A corrida pela inteligência artificial entrou em uma nova etapa.
Nos primeiros anos, o foco esteve na adoção das ferramentas. Agora, o desafio passa a ser utilizá-las de forma inteligente, sustentável e financeiramente eficiente.
Isso exige governança, monitoramento e planejamento.

Empresas que conseguirem equilibrar produtividade e controle de custos estarão mais preparadas para aproveitar o potencial da IA sem comprometer seus orçamentos.

O que os gestores podem aprender

O alerta da Gartner deixa alguns aprendizados importantes para líderes de tecnologia e operações:

A inteligência artificial continuará sendo estratégica para o desenvolvimento de software.
Custos de uso precisam ser monitorados com o mesmo rigor aplicado a outras despesas de tecnologia.
Nem toda tarefa exige os modelos mais avançados — e mais caros.
Governança e políticas de uso serão diferenciais competitivos.
O retorno sobre investimento dependerá da qualidade da gestão, e não apenas da adoção da tecnologia.

O futuro será de IA mais eficiente, não necessariamente mais barata

A inteligência artificial continuará transformando o desenvolvimento de software e impulsionando a inovação no e-commerce.
Entretanto, o mercado caminha para uma realidade em que produtividade e eficiência financeira precisarão caminhar juntas.

Ferramentas de IA continuarão acelerando projetos, reduzindo tempo de desenvolvimento e ampliando a capacidade das equipes. Mas, à medida que seu uso se intensifica, controlar o consumo de recursos será tão importante quanto explorar todo o potencial da tecnologia.

Para o e-commerce, a lição é clara: investir em IA seguirá sendo essencial, mas o verdadeiro diferencial competitivo estará em utilizá-la de forma estratégica, governada e orientada por resultados.