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Empresas brasileiras migram da experimentação para a governança e otimização de custos na adoção de Inteligência Artificial.

Adoção de IA no Brasil entra em ‘fase mais profissional’ com foco em custos

Empresas brasileiras migram da experimentação para a governança e otimização de custos na adoção de Inteligência Artificial.

· 3 min de leitura · NEXUS A.I. do PIRANOT

Pontos-chave

  • Empresas brasileiras migram da experimentação para governança e controle de custos na adoção de IA
  • Aplicações de IA sem supervisão da TI expõem empresas a riscos operacionais e de segurança
  • Produtividade de desenvolvedores aumenta com IA, mas qualidade do código exige supervisão humana

A adoção de inteligência artificial nas empresas brasileiras entrou em uma “fase mais profissional”, com foco em governança e controle de custos, afirmou Eduardo Campos, vice-presidente da Microsoft Brasil, em 15 de maio de 2026. A plataforma da empresa já reúne mais de 11 mil modelos de IA.

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A proliferação de aplicações de IA criadas por áreas de negócio, sem supervisão direta da TI, levantou questões de segurança e observabilidade, segundo a Microsoft. Agentes autônomos, capazes de executar tarefas a partir de comandos em texto, expõem as empresas a riscos operacionais quando não há controle centralizado.

O custo de execução dessas tarefas é medido em tokens, unidades que fragmentam o processamento. Há relatos de empresas que consumiram todo o orçamento de tokens em poucos meses. Para evitar surpresas, as companhias passaram a definir limites de uso, como quantidade mensal de pedidos ou número de agentes por área.

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Mais de 11 mil modelos e governança de riscos

A Microsoft oferece um ecossistema com mais de 11 mil modelos de IA, incluindo opções como ChatGPT e Claude. A diversidade ajuda a otimizar tarefas específicas, mas exige planejamento cuidadoso. As plataformas da empresa notificam ações maliciosas executadas via agentes e informam os responsáveis de TI sobre potenciais riscos.

Produtividade dispara, mas qualidade do código varia

“A produtividade de desenvolvedores que utilizam IA disparou”, disse Eduardo Campos. No entanto, a qualidade do código gerado pode variar, o que mantém a supervisão humana como etapa essencial. O ganho de eficiência não se restringe ao desenvolvimento: agentes de IA automatizam tarefas repetitivas e analisam grandes volumes de dados em áreas como atendimento ao cliente, análise financeira e supply chain.

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A transição para uma fase mais profissional mostra que as empresas estão tratando a IA como componente estratégico, com políticas internas claras e ferramentas de observabilidade. A cotação do dólar em R$ 5,0654 no dia 15 de maio de 2026 e a taxa Selic em 14,50% ao ano (dados do Banco Central de 17 de junho) reforçam a necessidade de eficiência e controle de gastos em um cenário econômico volátil.


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