Pontos-Chave
- A precificação por usuário de IA frequentemente mascara desperdício significativo — organizações tipicamente pagam por 500 usuários mas obtêm valor de apenas 200 usuários ativos
- A verdadeira estrutura de custos da IA (computação, tokens, recuperação) varia dramaticamente por usuário, tornando modelos por usuário desalinhados com a entrega real de valor
- Modelos baseados em uso alinham melhor os gastos com o valor do negócio, garantindo que você pague apenas pela IA que sua equipe consome ativamente
Vamos fazer uma conta que provavelmente ninguém na sua organização fez ainda.
Sua empresa tem 500 funcionários. Você está avaliando ferramentas de IA. A que sua equipe gosta custa R$ 150 por usuário por mês.
Isso dá R$ 900.000 por ano.
Mas aqui está o que a conta não mostra: em seis meses, talvez 100 dessas pessoas usarão a ferramenta regularmente. Outras 150 farão login ocasionalmente. As 250 restantes esquecerão que ela existe.
O custo efetivo por usuário ativo quando apenas 40% dos usuários estão sendo realmente utilizados — mais que o dobro do preço de tabela.
Você está pagando R$ 900.000. Você está obtendo valor de talvez R$ 300.000 em usuários.
O resto é desperdício — mas é desperdício invisível, enterrado em uma linha de orçamento que parece estar funcionando como pretendido. Esta é a economia oculta da precificação por usuário de IA, e está custando às empresas muito mais do que elas percebem.
Como chegamos aqui
A precificação por usuário fazia sentido para software tradicional. Quando você comprava uma licença de CRM ou uma suíte de produtividade de escritório, você estava comprando acesso a uma ferramenta estática. Cada usuário consumia aproximadamente os mesmos recursos. O custo marginal para servir o usuário #500 era quase idêntico ao do usuário #5.
Então os fornecedores cobravam por usuário, os clientes orçavam por usuário, e todos entendiam o modelo.
Então a IA chegou, e todos simplesmente... continuaram usando o mesmo modelo de precificação. Isso fez a transição parecer familiar. As empresas sabiam como orçar. Os fornecedores sabiam como vender.
Mas a economia da IA é fundamentalmente diferente, e forçá-la em um modelo por usuário cria problemas que se acumulam com o tempo.
O desalinhamento de incentivos do fornecedor: Quando fornecedores te prendem em contratos por usuário, sua receita está garantida independentemente do sucesso da sua implantação. Eles são incentivados a vender licenças, não a impulsionar o engajamento profundo e diário que realmente transforma seu negócio.
A verdadeira estrutura de custos da IA
Aqui está o que realmente acontece quando alguém usa uma ferramenta de IA:
Recursos de computação: Cada consulta consome recursos de computação. Grandes modelos de linguagem rodam em infraestrutura GPU cara, e essa infraestrutura custa dinheiro toda vez que processa uma solicitação. Perguntas simples custam menos. Análises complexas custam mais.
Processamento de tokens: Modelos de IA cobram por tokens — grosso modo, palavras — tanto de entrada quanto de saída. Uma pergunta rápida pode usar algumas centenas de tokens. Uma análise de documento pode usar dezenas de milhares.
Custos de recuperação: Quando a IA pesquisa sua base de conhecimento para encontrar informações relevantes, isso também não é gratuito. Recuperação mais sofisticada significa melhores respostas, mas também custos mais altos.
Um usuário intensivo que executa 50 consultas complexas por dia pode consumir 100x os recursos de alguém que faz uma pergunta simples por semana. Mas com precificação por usuário, eles pagam o mesmo valor.
Essa desconexão entre preço e custo cria incentivos estranhos para todos os envolvidos.
O que a precificação por usuário realmente te custa
Além do preço de tabela, a precificação por usuário de IA tem vários custos ocultos que não aparecem na sua análise inicial.
O imposto do rollout. Você não pode dar acesso a todos a R$ 150 por cabeça, então começa com uma equipe piloto. Depois expande para outro departamento. Depois outro. Cada expansão requer aprovação de orçamento, ciclos de procurement e capital político. Quando a IA chega a toda sua organização, você gastou meses em atrito burocrático que um modelo de precificação diferente teria evitado completamente.
O problema do racionamento. Alguém tem que decidir quem recebe usuários e quem não recebe. Isso significa que alguém está decidindo quem tem acesso a ferramentas de produtividade e quem não tem. Seus trabalhadores do conhecimento mais bem pagos provavelmente recebem usuários. Seus funcionários da linha de frente — os que atendem chamadas de clientes, processam pedidos e fazem onboarding de novos funcionários — provavelmente não. As pessoas que mais poderiam se beneficiar da assistência de IA são frequentemente as últimas a obtê-la.
O efeito shelfware: Você está pagando por 500 usuários, mas não tem nenhum mecanismo para realocar licenças não utilizadas para pessoas que poderiam realmente usá-las. Aquela coordenadora de marketing que pediu acesso, usou duas vezes e esqueceu? Você ainda está pagando pelo lugar dela. E provavelmente nem sabe disso.
O teto de orçamento. Em algum ponto, você atinge o número máximo de usuários que o financeiro vai aprovar. Você fica preso nesse número mesmo se a demanda exceder, mesmo se o ROI justificar mais. O modelo de precificação cria um teto artificial para a criação de valor.
O problema da IA sombra. Funcionários que não conseguem usuários encontram soluções alternativas. Eles usam contas pessoais do ChatGPT. Eles colam dados da empresa em ferramentas gratuitas. Eles encontram maneiras de obter assistência de IA que a TI não pode ver, governar ou proteger. Sua precificação por usuário acabou de empurrar dados sensíveis para fora do seu controle.
A conta que ninguém faz
Aqui está um exercício que vale a pena fazer antes da sua próxima compra de IA.
Olhe para suas ferramentas de software atuais que cobram por usuário. Para cada uma, calcule a porcentagem de usuários licenciados que usam ativamente a ferramenta cada mês. Para a maioria dos softwares empresariais, esse número está entre 40% e 70%.
Agora aplique a mesma porcentagem à sua precificação de IA. Se você está pagando por 500 usuários e espera 50% de uso ativo, você está realmente pagando R$ 300 por usuário ativo, não R$ 150.
Mas piora. Entre os usuários ativos, o engajamento varia muito. Algumas pessoas usam IA constantemente. Algumas usam uma vez por semana. Quando você leva isso em conta, o custo efetivo por uso significativo pode ser R$ 500 ou mais por usuário.
Você teria aprovado essa compra a R$ 500 por usuário? Provavelmente não. Mas é isso que você está realmente pagando.
A alternativa: precificação baseada em uso
Existe outro modelo que está ganhando força, especialmente entre empresas nativas de IA: cobrar pelo que as pessoas realmente usam.
A lógica é simples. A IA tem custos marginais reais. A precificação baseada em uso alinha o preço que você paga com o valor que você recebe e os custos que o fornecedor incorre. Usuários intensivos pagam mais porque obtêm mais. Usuários leves pagam menos. Não usuários não pagam nada.
Isso muda a economia de várias maneiras importantes.
Removendo barreiras de entrada: Este modelo cria uma dinâmica "experimentar antes de comprar" dentro da sua própria organização. Como não há penalidade inicial por adicionar um usuário, você pode conceder acesso a toda a empresa imediatamente. Isso permite a descoberta orgânica de casos de uso que você nunca antecipou.
Todos podem ter acesso. Quando adicionar um usuário não custa nada até que ele realmente use a ferramenta, você pode dar a toda sua organização acesso desde o primeiro dia. Sem racionamento. Sem decidir quem merece inovação. Todos podem descobrir o que a IA faz por eles.
Custo acompanha valor. Se uma equipe está usando IA intensamente, é presumivelmente porque está obtendo muito valor. Você paga mais, mas obtém mais. Se uma equipe não está usando, você não está pagando por isso. O orçamento flui naturalmente para onde está o valor.
Adoção não é punida. Com precificação por usuário, adoção bem-sucedida significa pressão de orçamento. "Todos querem acesso" se torna um problema a resolver. Com precificação baseada em uso, adoção é apenas... adoção. Escala naturalmente.
Orçamento se torna previsível de uma forma diferente. Você pode definir tetos de gastos que garantem seu custo mensal máximo. Você conhece seu teto. O que varia é quanto valor você extrai dentro desse teto.
O checklist do CFO
Se você está avaliando ferramentas de IA, aqui estão as perguntas a fazer:
Qual é o verdadeiro custo por usuário ativo? Não aceite o preço de tabela. Estime taxas de adoção realistas e faça as contas do custo efetivo.
O que acontece quando queremos expandir? Há um caminho natural para rollout em toda a empresa, ou cada expansão vai exigir uma nova batalha de orçamento?
Como lidamos com uso variável? Se uma equipe usa IA dez vezes mais que outra, o modelo de precificação acomoda isso? Ou estamos subsidiando usuários leves com o orçamento de usuários intensivos?
Qual é o custo da não adoção? Se 40% dos usuários ficam sem uso, o que isso significa para nosso ROI efetivo? Como isso mudaria nossa decisão?
Há controles de gastos? Para modelos baseados em uso, podemos definir tetos? Receber alertas? Prevenir custos descontrolados?
O que os funcionários estão fazendo sem acesso? Se limitamos usuários, as pessoas estão encontrando soluções alternativas? Qual é o custo de segurança da IA sombra?
Uma forma diferente de pensar sobre isso
A verdadeira pergunta não é "quanto custa a IA?" É "quanto custa a IA em relação ao valor que ela cria?"
A precificação por usuário torna esse cálculo mais difícil do que precisa ser. Você paga um valor fixo independentemente de quanto valor extrai. O preço é previsível, mas o ROI é opaco.
A precificação baseada em uso vincula o custo diretamente à atividade. Se você está pagando mais, é porque as pessoas estão usando mais. Se estão usando mais, presumivelmente estão encontrando valor. O preço varia, mas a relação entre custo e valor é clara.
Você pode pagar perfeitamente previsíveis R$ 900.000 por ano por uma ferramenta que entrega R$ 250.000 em valor. A linha de orçamento parece limpa. O ROI é terrível.
Para CFOs acostumados à previsibilidade dos modelos por usuário, baseado em uso pode parecer incerto. Mas custos previsíveis não são a mesma coisa que valor previsível.
A transição
A indústria está se movendo em direção à precificação baseada em uso, lentamente. As principais plataformas de nuvem já funcionam assim. Serviços de IA baseados em API funcionam assim. O modelo por usuário é um resquício de uma era quando a economia do software era diferente.
Se você está avaliando ferramentas de IA hoje, provavelmente tem opções. Alguns fornecedores ainda cobram por usuário. Outros migraram para modelos baseados em uso. Alguns oferecem abordagens híbridas.
A resposta certa depende da sua organização. Se você está confiante de que cada usuário será usado intensamente, por usuário pode funcionar bem. Se você espera adoção variável — que é a realidade para a maioria das organizações — modelos baseados em uso merecem consideração séria.
No mínimo, faça as contas. Contas reais, não contas do fornecedor. Leve em conta taxas de adoção realistas. Considere o custo do racionamento e o custo das licenças não utilizadas. Inclua o problema da IA sombra.
Quando você faz esses números, o modelo por usuário "previsível" frequentemente parece muito menos atraente do que na primeira slide da apresentação de vendas.
JoySuite usa precificação baseada em uso com usuários ilimitados. Toda sua organização obtém acesso desde o primeiro dia — sem racionamento, sem decidir quem merece inovação. Você paga pela IA que realmente usa, com recursos completos e o Escudo de Orçamento para que os custos nunca te surpreendam.
