A Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma tecnologia experimental para se tornar um componente permanente da infraestrutura corporativa. Assistentes inteligentes, agentes autônomos, copilotos de produtividade, modelos generativos e APIs de grandes modelos de linguagem estão sendo incorporados rapidamente aos processos empresariais. No entanto, essa expansão está ocorrendo em um ritmo muito superior à capacidade das organizações de governarem esses novos ativos digitais.
O relatório State of ITAM Report 2026, da Flexera, revela um cenário preocupante: embora 84% das organizações considerem a adoção e o acompanhamento de aplicações de IA um desafio significativo, apenas 31% afirmam possuir visibilidade adequada sobre os softwares de IA utilizados internamente. Ao mesmo tempo, 59% relatam aumento do desperdício financeiro associado a investimentos em Inteligência Artificial.
Os números sugerem que estamos diante de um fenômeno semelhante ao ocorrido durante a primeira grande onda de computação em nuvem. Naquele momento, organizações passaram a consumir recursos de infraestrutura sob demanda antes mesmo de desenvolver mecanismos adequados de controle, monitoramento e otimização de custos. O resultado foi a proliferação de ambientes subutilizados, máquinas virtuais esquecidas e gastos inesperados.
A diferença é que, desta vez, o problema possui uma dimensão ainda mais complexa.
Da Shadow IT à Shadow AI
Durante muitos anos, equipes de governança lutaram contra o chamado Shadow IT, caracterizado pelo uso de soluções tecnológicas não aprovadas oficialmente pelos departamentos de TI.
Em 2026, uma nova categoria emerge: a Shadow AI.
Funcionários contratam assinaturas individuais de assistentes generativos, equipes de desenvolvimento utilizam múltiplos copilotos simultaneamente, departamentos adotam ferramentas de criação de conteúdo baseadas em IA e aplicações SaaS passam a incorporar recursos inteligentes de forma praticamente invisível para os gestores responsáveis por licenciamento e conformidade.
O resultado é um ambiente onde a inovação avança rapidamente, mas a governança permanece atrasada.
O surgimento do AI Asset Management
Historicamente, programas de ITAM (IT Asset Management) concentravam-se na gestão de hardware, licenças de software tradicionais e contratos corporativos.
Entretanto, os resultados do relatório indicam o surgimento de uma nova disciplina que poderá ganhar relevância nos próximos anos: o AI Asset Management (AIAM).
Mais do que inventariar aplicações, o AIAM envolveria práticas específicas para administrar ativos relacionados à Inteligência Artificial, incluindo:
- Inventário de modelos e aplicações de IA utilizados pela organização;
- Rastreamento de custos associados ao consumo de APIs e tokens;
- Gestão de contratos com fornecedores de modelos fundacionais;
- Monitoramento de agentes autônomos;
- Avaliação contínua de riscos regulatórios e de privacidade;
- Medição de retorno sobre investimento em projetos de IA;
- Definição de políticas de uso responsável e governança algorítmica.
Embora o termo ainda não apareça formalmente nos estudos de mercado, os dados apresentados pela Flexera sugerem que essa evolução já está em andamento.
FinOps e ITAM convergem para um novo modelo de gestão
Outro aspecto importante identificado pelo estudo é a crescente aproximação entre equipes de FinOps e profissionais de gerenciamento de ativos de TI.
Segundo o relatório, 78% das organizações já possuem equipes dedicadas de FinOps, enquanto a responsabilidade pela otimização de custos em ambientes de nuvem pública está sendo compartilhada de maneira cada vez mais equilibrada entre FinOps e ITAM.
Essa convergência faz sentido.
A expansão da Inteligência Artificial aumenta significativamente a necessidade de observabilidade financeira sobre recursos computacionais, armazenamento, inferência de modelos e consumo de serviços especializados.
Mais do que reduzir despesas, organizações precisarão compreender quais investimentos em IA realmente produzem ganhos de produtividade, inovação ou vantagem competitiva.
É possível que, nos próximos anos, muitas empresas estabeleçam estruturas organizacionais semelhantes a um Technology Value Office, reunindo especialistas em governança, FinOps, gestão de ativos digitais, compras corporativas e Inteligência Artificial.
O desperdício invisível da Inteligência Artificial
O dado de que 59% das empresas perceberam crescimento do desperdício associado à IA merece atenção especial.
Diferentemente dos desperdícios tradicionais observados na computação em nuvem, os custos invisíveis da Inteligência Artificial podem assumir diversas formas:
- Assinaturas premium subutilizadas;
- Contratação redundante de múltiplos copilotos;
- Agentes autônomos executando tarefas de baixo valor agregado;
- Chamadas excessivas a APIs de modelos de linguagem;
- Processos de treinamento ou ajuste fino sem retorno mensurável;
- Licenças corporativas superdimensionadas.
Em um cenário de incertezas econômicas e pressão constante por eficiência operacional, a otimização de gastos continua sendo a principal prioridade das equipes de Software Asset Management, superando amplamente outras iniciativas avaliadas pela pesquisa.
Auditorias continuam sendo motivo de preocupação
A governança de ativos permanece fortemente influenciada pelas auditorias de software.
Quase metade das organizações pesquisadas recebeu auditorias no último ano, sendo a Microsoft o fornecedor mais frequentemente associado a essas verificações.
Embora auditorias específicas relacionadas ao uso de Inteligência Artificial ainda sejam pouco frequentes, é razoável imaginar que elas se tornarão comuns nos próximos anos.
Questões envolvendo direitos de uso, compartilhamento de dados, retenção de informações, treinamento de modelos proprietários e rastreabilidade de inferências provavelmente passarão a integrar os processos de conformidade corporativa.
Cognitive Scaling: quando a governança precisa acompanhar a inteligência ampliada
A Inteligência Artificial está produzindo um efeito que pode ser descrito como Cognitive Scaling: a capacidade de ampliar exponencialmente a produção intelectual, operacional e decisória de indivíduos e organizações por meio da colaboração entre seres humanos e sistemas inteligentes. Cognitive Scaling é um dos pilares centrais de pesquisa do InfoChoice Research Lab, constituindo uma base conceitual para investigações sobre governança de Inteligência Artificial, Artificial Intelligence Asset Management (AIAM), otimização de ativos inteligentes e modelos sustentáveis de ampliação da capacidade cognitiva nas organizações.
Se antes uma equipe precisava de semanas para produzir análises, relatórios ou protótipos, hoje agentes de IA podem executar parte significativa dessas atividades em questão de minutos. O mesmo profissional passa a operar com uma capacidade cognitiva ampliada, apoiado por múltiplos modelos, copilotos e agentes especializados.
No entanto, essa expansão da capacidade produtiva gera um efeito colateral pouco discutido: o crescimento acelerado do inventário de ativos inteligentes.
Cada assinatura corporativa de IA, cada agente autônomo implementado, cada modelo contratado via API e cada fluxo automatizado representa um novo elemento que precisa ser monitorado, auditado, otimizado e alinhado às estratégias de negócio.
Em outras palavras, o Cognitive Scaling não amplia apenas a inteligência organizacional. Ele amplia também a complexidade da governança.
As empresas que conseguirem escalar simultaneamente inteligência, visibilidade e disciplina operacional estarão melhor posicionadas para transformar a IA em uma vantagem competitiva sustentável.
AI Asset Management (AIAM): uma proposta conceitual da InfoChoice
Os resultados apresentados pela Flexera sugerem que os modelos tradicionais de gerenciamento de ativos estão se aproximando de seus limites operacionais.
Apenas 31% das organizações afirmam possuir visibilidade sobre aplicações de IA, enquanto 59% relatam aumento do desperdício associado a essas tecnologias. Esse descompasso indica a necessidade de um novo modelo de gestão.
A InfoChoice propõe o conceito de Artificial Intelligence Asset Management (AIAM), entendido como uma evolução natural das disciplinas de ITAM, SAM e FinOps para a era da Inteligência Artificial.
O AIAM pode ser estruturado em cinco pilares fundamentais:
1. Descoberta
Inventariar modelos, agentes, copilotos, APIs e aplicações baseadas em IA presentes no ambiente corporativo.
2. Observabilidade Financeira
Monitorar custos de inferência, consumo de tokens, assinaturas e contratos de serviços inteligentes.
3. Governança e Compliance
Garantir conformidade regulatória, rastreabilidade de decisões algorítmicas e aderência às políticas internas.
4. Otimização Contínua
Eliminar redundâncias, redimensionar contratos e avaliar o retorno obtido pelos investimentos realizados.
5. Inteligência Estratégica
Identificar oportunidades de inovação, produtividade e geração de valor a partir do portfólio de ativos inteligentes.
Embora ainda em estágio inicial, o AIAM pode representar uma das próximas fronteiras da governança corporativa em ambientes altamente digitalizados.
Considerações finais
A próxima década provavelmente não será definida pelas empresas que simplesmente adotarem Inteligência Artificial, mas por aquelas capazes de administrar, otimizar e governar seus ecossistemas de ativos inteligentes.
Se a computação em nuvem exigiu o surgimento do FinOps, a era da Inteligência Artificial poderá demandar o amadurecimento de uma nova disciplina: o Artificial Intelligence Asset Management (AIAM).
O desafio das organizações não será apenas escalar o uso da IA, mas desenvolver mecanismos capazes de acompanhar esse processo de Cognitive Scaling, garantindo que inteligência ampliada, eficiência operacional e sustentabilidade financeira avancem juntas.
Para empresas que desejam transformar IA em resultados concretos de negócio, a pergunta deixa de ser “Como implementar Inteligência Artificial?” e passa a ser:
Como administrar de forma inteligente os ativos inteligentes que estamos criando?
Fonte: State of ITAM Report 2026 – Flexera.
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