Por que a adoção de IA será híbrida
Estudo divulgado no início deste ano pela Lenovo aponta que uma solução de IA implantada on-premises possui uma vantagem de custo de até 8x quando comparada a uma implementação feita na nuvem (IaaS), e até 18x em comparação com a utilização de modelos LLMs de ponta, acessíveis via API.
Ainda que recentemente tenha havido reduções superiores a 50% no preço por token de alguns modelos de LLM oferecidos pela Anthropic e pela OpenAI, e que o estudo da Lenovo omita custos relevantes na alternativa on-premises — como mão de obra especializada e licenças de software —, é evidente que, especialmente em implementações de médio e longo prazo com alto volume de consumo de tokens, uma abordagem híbrida de IA deve ser seriamente considerada.
Além disso, o custo não é a única variável relevante nessa equação. A soberania de dados representa outro fator crítico a ser considerado, especialmente em um momento em que o uso da inteligência artificial passa a receber atenção crescente de instituições governamentais ao redor do mundo e em que frameworks de governança de IA começam a ser implementados em diversas jurisdições. Nesse contexto, a gestão adequada dos dados torna-se ainda mais estratégica — sobretudo para empresas que atuam nos setores financeiro, de saúde e governamental, onde requisitos regulatórios de privacidade e localização de dados são particularmente rigorosos.
A esses fatores somam-se considerações de natureza técnica, como latência e capacidade dos modelos. Determinadas demandas — especialmente aquelas que envolvem grandes volumes de dados — podem não ser adequadas para processamento em nuvem, seja por restrições de desempenho ou pelo tempo de resposta exigido, tornando a infraestrutura on-premises a opção mais indicada. Por outro lado, como os modelos disponibilizados via API tendem a incorporar as inovações mais recentes, tarefas de maior complexidade e sofisticação podem exigir, necessariamente, o recurso à nuvem.
Sob qualquer ângulo de análise, a adoção da inteligência artificial nas empresas tende a seguir um modelo híbrido. De forma geral, as etapas de exploração, prototipação e testes se beneficiam dos modelos disponíveis via nuvem: são fáceis de implementar, acessíveis em custo, seguros para experimentação e permitem resultados rápidos. À medida que esses sistemas e aplicações amadurecem e migram para ambientes de produção, a tendência é que passem a rodar sobre infraestrutura on-premises, onde o controle, o desempenho e a eficiência de custo em larga escala se tornam determinantes.
Não por acaso, observamos o surgimento de plataformas de IA voltadas a orquestrar essa abordagem híbrida. Trata-se de soluções agnósticas, capazes de se integrar a qualquer modelo ou provedor disponível no mercado, que permitem aos agentes alternar dinamicamente seu modelo LLM subjacente conforme variáveis como custo por token, volume de dados ou natureza da tarefa executada, e que implementam uma camada de segurança via guardrails sobre qualquer LLM em uso pela plataforma — ou que venha a ser incorporado no futuro.
A questão, portanto, não é escolher entre nuvem e on-premises, mas sim construir uma estratégia de IA que tire proveito do melhor de cada abordagem. Empresas que compreenderem essa dinâmica — e investirem na governança, na arquitetura e nas ferramentas certas para orquestrá-la — estarão melhor posicionadas para escalar sua jornada de IA com segurança, eficiência e sustentabilidade econômica no longo prazo.