Imagine um restaurante que serve buffet a preço fixo. Come-se à vontade por 15 euros. Durante anos corre bem, porque a maioria dos clientes come com moderação. Um dia o cozinheiro melhora a receita, a fama espalha-se, e os clientes passam a repetir três e quatro vezes. A sala está cheia como nunca. E o restaurante começa a perder dinheiro em cada refeição. Quanto mais sucesso, mais prejuízo.
Foi exatamente isto que aconteceu a uma das empresas de Inteligência Artificial mais bem financiadas do mundo. A Harvey, americana, vende IA para advogados e está avaliada em 15,6 mil milhões de dólares. Cobra aos escritórios uma assinatura fixa por utilizador. Mas os modelos que usa por baixo, da OpenAI e da Anthropic, paga-os por consumo. Receita fixa em cima, custo variável em baixo. Em março lançou uma atualização dos seus agentes. Ficaram tão bons que os clientes passaram a usá-los vinte vezes mais. Segundo a Bloomberg, a margem bruta caiu de 50% no início do ano para menos 50% em junho.
Traduzido para contas de mercearia. Um cliente paga 100 euros por mês. Em janeiro, servi-lo custava 50 euros em modelos. Sobravam 50. Em junho, com os agentes a trabalhar sem parar, o mesmo cliente custava 150. A empresa continuava a receber 100. Perdia 50 euros por cada cliente e cada cliente novo agravava a conta. Um negócio que crescia a toda a velocidade em direção ao abismo.
A solução veio em agosto. A Harvey construiu um modelo próprio a partir de um modelo de pesos abertos, o Kimi K3, do laboratório chinês Moonshot, afinou-o para o mundo jurídico e passou a correr nele a maior parte do trabalho. Muito mais barato, e sob controlo. A margem voltou a ser positiva. Dois pormenores merecem atenção. A margem recuperou porque mudaram o motor, não porque subiram o preço aos clientes. E o modelo próprio não substituiu tudo. Para as tarefas mais difíceis continuam a recorrer aos modelos de fronteira, mais caros. Ferramenta barata para o corrente, ferramenta cara para o excecional.
Nem todos aplaudem. Um investidor da Menlo Ventures chamou a isto cosplay, no sentido de teatro, argumentando que treinar modelos próprios exige talento raro e dinheiro que a maioria não tem. Tem parte da razão. Mas o padrão repete-se noutras empresas do setor, e a semana em que o caso veio a público foi também a semana em que a OpenAI desligou o Sora, o seu gerador de vídeo, que custava cerca de um milhão de dólares por dia e rendeu pouco mais de dois milhões em toda a sua vida. Nem tudo são rosas, e a IA não dispensa nenhuma das regras de sempre.
E que regras são essas? As que qualquer empresário português conhece de cor. Um negócio tem de ser sustentável, tem de gerar valor real para quem paga e tem de estar equilibrado entre o que entra e o que sai. A IA não altera isto. Acelera-o. Os erros aparecem em meses em vez de anos, e os acertos também.
A maioria das nossas empresas não vai treinar modelos. Mas muitas já compram serviços construídos como o da Harvey, ou estão a montar agentes internos pagos ao consumo. Há por isso três perguntas que passam a ser obrigatórias. Primeira, se pago por consumo e cobro fixo, o que acontece à minha margem se o uso crescer dez vezes? Segunda, se compro a um fornecedor, o que acontece ao meu preço quando ele descobrir que eu uso muito? A Microsoft acabou de passar o seu novo agente autónomo para faturação por uso, e não foi por acaso. Terceira, estou a usar o modelo mais caro para tarefas que um modelo simples resolvia? Na mesma semana, o preço dos modelos de topo caiu quase para metade e apareceu um modelo americano a dez cêntimos por milhão de tokens. Há escolhas a fazer e não são todas iguais.
Um agente que trabalha sozinho, dia e noite, é uma coisa maravilhosa. Mas não tem custo fechado. É o cliente do buffet que nunca se levanta da mesa.
Com ou sem IA, um negócio vive de três coisas. Ser sustentável, gerar valor e ter as contas equilibradas. A diferença é que, com IA, quem se esquece disto descobre-o em meses e não em anos
