O fim do código barato: a IA vai custar mais até 2028

Por muito tempo circulou uma ideia simples e sedutora: a inteligência artificial generativa iria baratear — e muito — o desenvolvimento de software. Menos gente na equipe, mais entregas, custo lá embaixo. Só que os números mais recentes contam uma história bem diferente. Não é que o dinheiro esteja sumindo do setor de tecnologia. Ele está mudando de endereço.

E se você é dono de uma pequena ou média empresa, ou atua como profissional liberal usando ferramentas de IA no dia a dia, esse é exatamente o tipo de virada que vale a pena entender antes que ela bata na sua porta — ou no seu orçamento.

A previsão da Gartner: quando a conta vira

Segundo dados da consultoria Gartner, a expectativa é que, até 2028, o custo com o consumo de tokens de IA (o “combustível” que os modelos usam para processar cada solicitação) em tarefas de programação ultrapasse o salário médio de um desenvolvedor.

Ou seja: o gasto que antes era quase todo concentrado em capital humano — salários, benefícios, folha de pagamento — está migrando de forma acelerada para o capital computacional: infraestrutura, processamento e, principalmente, tokens.

Por que isso acontece? Porque muitas empresas estão saindo da fase de “testar Inteligência Artificial” para a fase de “colocar IA para trabalhar em escala”, e nessa transição o volume de uso dispara. O problema é que a conta financeira nem sempre acompanha esse ritmo. Times de desenvolvimento tendem a priorizar velocidade e conveniência — e quem não monitora de perto acaba tendo uma surpresa desagradável no fim do mês.

Curiosidade: pesquisas do setor apontam que mais de 98% dos desenvolvedores brasileiros já usam IA na rotina de trabalho. O uso virou padrão — o que ainda não virou padrão é o controle do quanto isso pode custar.

Produtividade não é sinônimo de economia

Aqui está um dos pontos mais importantes para quem gerencia um negócio: usar mais IA não significa necessariamente gastar menos.

Um exemplo real e conhecido é o da Uber, cujo orçamento anual para IA estourou logo em abril — bem no começo do ano. O modelo de cobrança por token escalou mais rápido do que o previsto, e executivos passaram a questionar se o investimento realmente se justificava, já que a melhora percebida pelo usuário final do aplicativo não era tão evidente assim.

Isso lembra bastante o que aconteceu com a computação em nuvem anos atrás. A promessa era economizar eliminando servidores físicos. O resultado, na prática, foi a chegada de faturas mensais de nuvem cada vez mais robustas — e novos desafios de gestão que ninguém tinha antes.

Para o seu negócio, o alerta é simples: antes de expandir o uso de IA em processos internos, atendimento ou automações, vale medir e acompanhar o consumo de perto — assim como se faz com qualquer outra despesa recorrente da empresa.

A IA como desculpa para demissões

Um dado que costuma gerar bastante debate: um levantamento com mais de mil gestores de contratação mostrou que 59% das empresas admitem usar a justificativa de “eficiência gerada pela IA” para mascarar demissões ou congelamento de vagas.

Por que fazer isso? Porque, segundo os próprios gestores, culpar a tecnologia é mais bem aceito pelo mercado e pela opinião pública do que admitir dificuldades financeiras ou erros de planejamento — principalmente depois do período de contratação em excesso vivido por muitas empresas nos anos anteriores.

Mas o impacto real da IA nas equipes é bem mais modesto do que o discurso sugere:

• Apenas 9% dos gestores afirmam que funções foram completamente substituídas por IA.
• 45% relatam uma redução parcial na necessidade de novas contratações.
• 45% dizem que a IA teve pouco ou nenhum efeito no tamanho das equipes.

Ou seja: na maioria dos casos, a IA não está “tomando o emprego de ninguém” — mas está sendo usada como narrativa conveniente.

O recuo das grandes empresas

Outro sinal importante: empresas que cortaram pessoal apostando fortemente em Inteligência Artificial já estão dando ré. A Ford, por exemplo, recontratou centenas de engenheiros. E internamente, Mark Zuckerberg já admitiu que a evolução dos agentes de IA foi mais lenta do que o esperado, reconhecendo que a Meta reestruturou equipes cedo demais.

Ao mesmo tempo, o CEO da AWS (Amazon Web Services) anunciou a contratação de milhares de estagiários e profissionais juniores — um movimento que aponta para uma preocupação real: se ninguém contrata gente no início de carreira agora, o mercado corre o risco de enfrentar uma escassez de profissionais seniores capacitados no futuro.

Até a sustentabilidade financeira de gigantes como a OpenAI é questionada, caso os custos de processamento e hardware continuem subindo sem entregar o retorno sobre investimento que os clientes esperam.

O que isso significa para pequenas empresas e profissionais liberais

Você não precisa ser uma big tech para sentir esse movimento — e a boa notícia é que dá para se preparar. Algumas recomendações práticas:

1. Monitore o consumo de IA como monitora qualquer outra conta. Ferramentas de automação (como as que usamos aqui na Vega Web, incluindo N8N) permitem acompanhar volume de uso e evitar surpresas na fatura.
2. Use IA com propósito, não por modismo. Nem todo processo precisa de IA rodando o tempo todo. Avalie onde ela realmente gera retorno.
3. Não descarte capital humano. Times enxutos e bem treinados, apoiados por automação bem configurada, tendem a ser mais sustentáveis no médio prazo do que apostas 100% dependentes de IA.
4. Fique de olho no ROI, não só na conveniência. O fato de uma tarefa ficar mais rápida não significa automaticamente que ela ficou mais barata.

Conclusão

A inteligência artificial não é vilã nem solução mágica — é uma ferramenta poderosa que, como qualquer outra, tem custo e precisa de gestão. O verdadeiro diferencial competitivo, nos próximos anos, não vai ser apenas “usar IA”, mas usar com inteligência financeira e estratégica.

Na Vega Web, ajudamos empresas de pequeno e médio porte a integrar automação e IA de forma equilibrada — sem perder de vista o orçamento nem a qualidade da entrega. Se você quer entender como aplicar isso na sua operação, fale com a nossa equipe.