A pesquisa de outubro de 2026 da VentureBeat Intelligence registrou que 56% dos participantes qualificados relataram uma mudança em cobranças ou planos de software ligada à IA. Outros 38% citaram estouros de custos como motivo para adiar, reduzir ou cancelar um projeto de IA. Os resultados descrevem as respostas de uma amostra autoselecionada, não todas as empresas.
A pesquisa recebeu 172 respostas, das quais 156 foram qualificadas. Participaram pessoas de organizações com pelo menos 100 funcionários e consultores que atendem a empresas desse porte. Os três percentuais abaixo se referem a esses participantes e aos 12 meses anteriores à pesquisa.
O que a pesquisa de outubro registrou
| Medida | Resultado relatado | O que os participantes disseram |
| Mudança em cobrança ou plano de software | 56% | Relataram ao menos uma sobretaxa de IA, aumento na renovação atribuído à IA ou mudança de recursos existentes para um plano mais caro. |
| Projetos afetados por estouro de custos | 38% | Disseram que custos excedentes levaram a empresa a adiar, reduzir ou cancelar um projeto de IA. |
| Falta de capacidade de computação | 12% | Citaram a falta de capacidade computacional como motivo para adiar, reduzir ou cancelar um projeto de IA. |
Entre os participantes que relataram uma mudança de preço ou de plano, 40% disseram que o custo adicional equivalia a pelo menos 10% dos gastos anuais de software da organização.
Como o acesso amplo pode mudar um orçamento projetado
A McKinsey descreveu o caso de um banco cuja previsão de gasto anual com IA passou de US$ 3 milhões para mais de US$ 25 milhões depois que os funcionários receberam acesso irrestrito a ferramentas e modelos. É um exemplo ilustrativo de um cliente, não um parâmetro para estimar o gasto de outras empresas.
Ao ampliar o acesso, acompanhar o consumo ajuda a entender como as despesas evoluem. O custo por tarefa concluída e aceita, a taxa de sucesso e o retrabalho dão uma leitura mais útil do que o preço de uma licença ou de um token isolado.
O preço do token não é o custo do fluxo de trabalho
O preço de um token mede uma unidade de consumo do modelo. Já o custo de inferência por fluxo de trabalho considera a execução de um processo com agentes de IA. Uma tarifa menor por token, portanto, não garante uma redução no custo para concluir o trabalho.
A Gartner projetou que os custos dos tokens cairiam 95% até 2030 e que o custo de inferência por fluxo de trabalho agêntico seria mais de cinco vezes maior até 2028. São previsões com métricas e horizontes diferentes, conforme a Gartner.
Em um ensaio publicado em maio de 2026, Mark Smith argumentou que a cobrança por software de IA poderia migrar de licenças por usuário para unidades de trabalho, decisões ou resultados. Ele também apontou que modelos híbridos podem somar cobrança por usuário e por consumo, e que preços ligados a resultados exigem critérios para medir e atribuir valor. Essa é a análise de Smith sobre possíveis modelos de cobrança.
