O Gartner projeta que os custos de inferência por fluxo de trabalho agêntico (agentic workflow) aumentarão mais de cinco vezes até 2028, segundo comunicado divulgado pelo Gartner Newsroom. A previsão indica uma mudança estrutural na economia da inteligência artificial corporativa, à medida que as organizações migram de interações pontuais com modelos generativos para arquiteturas de agentes autônomos capazes de executar cadeias complexas de tarefas, com múltiplas chamadas a modelos, ferramentas e sistemas.
A estimativa reflete a transição do custo centrado em treinamento para o custo centrado em inferência em escala operacional, com implicações diretas para planejamento orçamentário, arquitetura de infraestrutura e estratégias de adoção de IA nas empresas.
Contexto de Mercado & Capacidades da Solução
Os workflows agênticos representam uma evolução da IA generativa para sistemas que operam com autonomia supervisionada. Diferentemente de uma única consulta a um large language model (LLM), um workflow agêntico envolve orquestração de etapas sequenciais e paralelas, incluindo raciocínio iterativo, uso de ferramentas externas, consulta a bases de conhecimento, execução de código e coordenação entre múltiplos agentes especializados.
Essa capacidade permite resolver problemas operacionais complexos de ponta a ponta, como resolução de solicitações, análise de dados, automação de processos e suporte à decisão, com maior contextualização e persistência. Do ponto de vista de infraestrutura, cada etapa do workflow gera novas inferências, aumento no consumo de tokens de entrada e saída, maior demanda por computação, memória e latência, além da necessidade de integração com APIs, sistemas de registro e camadas de governança.
O contexto de mercado aponta para a consolidação da inferência como principal vetor de custo recorrente da IA em produção, exigindo das organizações uma abordagem de engenharia e gestão operacional distinta daquela aplicada a projetos-piloto ou provas de conceito.
Considerações Estratégicas para Lideranças
Para lideranças de tecnologia, finanças e operações, a projeção do Gartner reforça a necessidade de incorporar a gestão de custos de inferência ao planejamento estratégico de IA. Entre os critérios centrais de avaliação estão a arquitetura de orquestração de agentes, a eficiência na seleção e roteamento de modelos, a observabilidade de custos por workflow e a governança de uso.
A adoção de práticas de FinOps para IA, a definição de políticas de uso por caso de negócio, a avaliação de trade-offs entre modelos proprietários e de código aberto, e a implementação de controles de qualidade, segurança e conformidade são elementos fundamentais para garantir escalabilidade sustentável. A integração com a infraestrutura existente, a interoperabilidade com plataformas de dados e a capacidade de mensurar retorno sobre investimento por processo automatizado tornam-se critérios determinantes para a priorização de iniciativas.
Eficiência Operacional & Métricas
Conforme a projeção oficial do Gartner, o custo de inferência por workflow agêntico deverá registrar crescimento superior a cinco vezes até 2028. A métrica considera o custo computacional agregado de todas as inferências necessárias para a conclusão de um fluxo de trabalho completo, e não apenas o custo unitário por chamada a modelo.
O aumento projetado está associado à maior complexidade dos workflows, ao uso intensivo de técnicas de raciocínio em múltiplas etapas, ao encadeamento de agentes e ao volume crescente de tokens processados para manter contexto e precisão. Para as operações, o dado estabelece um parâmetro objetivo para modelagem financeira, dimensionamento de capacidade e definição de indicadores de eficiência, como custo por tarefa concluída, custo por resolução e custo por transação automatizada.
Próximos Passos & Evolução do Mercado
A evolução esperada para o mercado até 2028 inclui o amadurecimento de técnicas de otimização de inferência, como compressão de modelos, destilação, roteamento inteligente, cache de contexto e arquiteturas de inferência mais eficientes. Paralelamente, observa-se o desenvolvimento de plataformas de orquestração e observabilidade voltadas à gestão de agentes em produção, com foco em controle de custos, desempenho e confiabilidade.
A perspectiva é de que as organizações avancem para modelos de governança que equilibrem capacidade agêntica, eficiência econômica e gestão de riscos, com maior disciplina na mensuração de valor gerado por workflow. A trajetória indica que a competitividade em IA agêntica estará cada vez mais associada à capacidade de operar com eficiência em escala, com arquitetura bem definida e gestão rigorosa do ciclo de vida da inferência.