Gerar uma imagem, analisar uma planilha, escrever um rascunho de discurso, todas essas pequenas tarefas de IA se acumulam como a conta de um almoço de negócios, mas, em muitos casos, em vez de usar o cartão corporativo, você está consumindo um crédito mensal destinado à IA.
Com a previsão de que os gastos globais com IA ultrapassem US$ 2 trilhões em 2026, segundo a Gartner , a mensagem é clara: o orçamento para IA é imprescindível. Os orçamentos de software corporativo estão crescendo no ritmo mais acelerado dos últimos anos. A maioria das organizações sabe como orçar o SaaS tradicional com licenças e multiplicação simples, mas isso não se aplica à precificação de IA baseada em créditos.
O uso varia e a adoção pode ser imprevisível. Uma plataforma que custa US$ 5.000 no primeiro mês pode custar US$ 50.000 no sexto mês, caso sua equipe cresça conforme o esperado.
Por isso, mais de 90% dos CIOs afirmam que o gerenciamento de custos limita sua capacidade de obter valor da IA. Além disso, a Gartner prevê que “se os CIOs não entenderem como os custos da IA de geração de recursos são dimensionados, poderão cometer erros de 500% a 1.000% nos cálculos de orçamento ”. A estrutura apresentada neste post ajuda você a evitar isso.
Quer esteja a planear o orçamento para a sua primeira ferramenta de IA ou a tentar organizar uma infraestrutura existente, a metodologia abaixo irá ajudá-lo a construir um modelo de custos que seja realmente viável no mundo real.
Índice
Por que o preço por assento não funciona mais?
A precificação por assento é simples. Os custos são fixos, previsíveis e fáceis de analisar em uma planilha. No entanto, a transição da precificação por assento para a precificação por IA baseada em créditos ou precificação baseada no uso (UBP) está acontecendo rapidamente e por bons motivos.
A Metronome e a Greyhouse Capital descobriram que cerca de 77% das maiores empresas de software tinham algum nível de UBP (Business Business Platform) em 2025.
De sistemas de CRM a plataformas de marketing e ferramentas de suporte ao cliente, muitas das principais plataformas agora cobram com base em ações realizadas, conversas concluídas, tarefas de IA executadas ou um modelo híbrido de consumo e uso.
Preços baseados no uso versus preços baseados em assentos
Minha colega de equipe, Amy Rigby, recentemente fez uma análise aprofundada sobre os motivos pelos quais as plataformas de IA estão migrando para a precificação baseada em créditos.
Ela observa que os benefícios da precificação baseada em crédito para fornecedores de IA incluem proteções contra os custos variáveis de operação da IA e a queda natural na receita que ocorre à medida que os usuários se tornam mais eficientes com seus produtos. Mas isso não significa que os usuários estejam sendo prejudicados.
Rigby explica: “Os créditos resolvem dois problemas de uma só vez: permitem que os fornecedores precifiquem proporcionalmente ao custo de entrega de cada tarefa e garantem que os clientes paguem pelo valor que recebem.”
Em outras palavras, o preço baseado no consumo (PBC) é como pagar por um serviço público, como eletricidade ou água. Você paga pelo que usa, não pelo que não usa. Isso significa que o preço baseado no consumo oferece grandes economias potenciais para os usuários que controlam seu consumo, mas também perdas potenciais para aqueles que não o fazem.
(Seguir as diretrizes orçamentárias deste post evitará isso.)
A precificação baseada em créditos oferece esses benefícios ao levar em consideração três variáveis que a precificação baseada no usuário não considera:
- Incerteza de volume. Os créditos consumidos dependem da frequência com que as equipes usam a ferramenta. Isso é difícil de prever antes que a adoção comece e, mesmo depois disso, é difícil prever as flutuações.
- Variabilidade do fluxo de trabalho. Algumas tarefas de IA consomem muito mais créditos do que outras. Um rascunho de conteúdo simples pode custar dois créditos, mas edições significativas ou um fluxo de trabalho complexo com vários passos envolvendo um agente podem custar vinte. Compreender essas diferenças, juntamente com sua estratégia, também afeta a alocação de orçamento.
- Curvas de adoção. O consumo de crédito normalmente aumenta com o tempo à medida que as equipes descobrem novos casos de uso. O uso inicial raramente reflete o uso meses depois.
Analisando esses pontos, a mudança para o UBP faz sentido, mas isso não significa que a mudança será fácil.
Para construir um modelo de custos previsível, comece calculando ou desenvolvendo uma previsão de uso precisa, que você poderá então comparar com os níveis e preços dos produtos.
Como criar uma previsão de uso de referência
Siga os passos abaixo para calcular uma previsão de uso realista e planejar seu orçamento de créditos de IA.
1. Execute um teste piloto de IA.
A melhor coisa que você pode fazer antes de elaborar um orçamento completo para IA é realizar um projeto piloto, ou um teste controlado em pequena escala, antes da implementação completa.
Embora diferentes tarefas de IA exijam créditos diferentes, executar um projeto piloto (procure por planos gratuitos, testes ou demonstrações) fornece dados reais de consumo para estimar seus gastos com IA, em vez de depender de estimativas do fornecedor ou simplesmente fazer suposições.
Um bom piloto consegue isso incluindo três elementos-chave:
- Um grupo de usuários representativo. Inclua tanto usuários avançados quanto usuários moderados. Se o seu projeto piloto incluir apenas entusiastas, seus dados de consumo provavelmente não refletirão como sua equipe realmente usará as ferramentas. Com isso em mente…
- Defina um escopo. Escolha um ou dois casos de uso comuns com entradas e saídas claras para sua equipe executar. Por exemplo: “Use IA para redigir e-mails de acompanhamento para todos os leads recebidos neste mês.” Simplesmente dizer à sua equipe para “brincar um pouco” não ajuda ninguém.
- Rastreamento instrumentado. Monitore o consumo de crédito por tarefa, por usuário e por fluxo de trabalho. Não se limite a verificar o uso total no final do mês. Esses pequenos detalhes ajudam você a obter a maior precisão possível.
Após um projeto piloto, você pode calcular o custo médio por tarefa para cada caso de uso. Esse número se torna então a base para sua previsão em larga escala.
Por exemplo, se o seu projeto piloto mostrar que a criação de uma imagem de banner para um site custa um crédito, e você planeja lançar 30 novas páginas no próximo mês, precisará reservar pelo menos 30 créditos para esse projeto.
Ferramentas como o Breeze AI da HubSpot , que potencializa as funcionalidades dos agentes no Marketing Hub, Sales Hub e Service Hub, permitem que você comece gratuitamente (ideal para um projeto piloto) e oferecem painéis de controle que facilitam o acompanhamento do consumo de créditos no nível da tarefa e do fluxo de trabalho durante sua execução.
Dica profissional: Durante o seu projeto piloto de IA, identifique os seus “casos de uso mais importantes” ou seja, aqueles que exigem o maior investimento de recursos. Em meus anos de experiência prática em marketing, percebi que um pequeno número de tarefas de alto volume geralmente consome a maior parte do tempo de execução e do orçamento. Com a IA, funciona de forma semelhante. Identificar esses casos logo no início pode evitar muita confusão e subestimação no futuro.
2. Aplique um modelo de três cenários à sua previsão.
Uma vez que você tenha dados piloto, poderá elaborar uma previsão mais precisa. Adotar um modelo de três cenários é uma abordagem comum e sensata: cenário base, cenário otimista e cenário pessimista.
- Cenário base: Adoção moderada, consistente com as taxas de utilização do projeto piloto. Considere um aumento gradual durante o primeiro trimestre, seguido de uma estabilização.
- Melhor cenário (alta adoção): Implantação em equipe mais ampla, mais casos de uso, maior consumo por usuário. Este é o seu limite máximo para criação de valor e investimento.
- Na pior das hipóteses: baixa adesão, fluxos de trabalho limitados e uso próximo aos níveis do projeto piloto. Isso protege contra gastos excessivos caso a implementação seja interrompida.
Para cada cenário, o cálculo é o seguinte:
Gasto mensal estimado = (nº de usuários) × (tarefas por usuário por mês) × (média de créditos por tarefa) × (custo por crédito)
Utilizando essa metodologia, uma equipe de marketing de 20 pessoas, cada uma executando 15 tarefas de conteúdo com IA por mês, a uma média de 3 créditos por tarefa e US$ 0,01 por crédito, geraria um gasto mensal estimado de US$ 90 somente nesse fluxo de trabalho.
= 20 usuários × 15 tarefas × 3 créditos × US$ 0,01 = US$ 9,00 por usuário/mês → US$ 180/mês para esse fluxo de trabalho
Execute esse cálculo para cada tipo de fluxo de trabalho separadamente. Em seguida, some os resultados. Isso lhe dará uma previsão de baixo para cima, baseada em dados reais de uso, em vez de estimativas de fornecedores.
3. Teste de estresse para picos e sazonalidade.
Previsões mensais estáveis raramente se confirmam. A maioria das equipes experimenta picos sazonais de uso devido a períodos de campanhas, lançamentos de produtos e outras atividades pontuais no final do trimestre, para citar apenas alguns exemplos. Portanto, inclua essas exceções em seu modelo.
Uma margem de segurança razoável é de 15 a 25% acima da sua estimativa mensal base. Algumas organizações preferem modelar os meses de pico separadamente, alocando mais crédito ao quarto trimestre ou a períodos com grande volume de campanhas.
A pesquisa da McKinsey sobre o orçamento de tecnologia na era da IA observa que os custos de implementação de IA tendem a aumentar com o tempo, à medida que as organizações escalam o uso e expandem para novos fluxos de trabalho. Inclua em seu modelo uma previsão de crescimento de 10 a 20% trimestre a trimestre, a menos que você tenha fortes indícios de que a adoção atingirá um platô em breve.
4. Vincule os gastos com crédito aos resultados de negócios.
E aqui está o ponto fraco da maioria dos orçamentos de IA: eles monitoram os custos, mas não o valor.
O departamento financeiro aprova créditos no valor de US$ 50.000. Seis meses depois, a pergunta é: “Gastamos o que orçamos?”. Uma pergunta melhor seria: qual é o nosso custo por resultado?
A solução? Definir a economia unitária para cada fluxo de trabalho principal. Aqui estão alguns exemplos comuns por equipe:
- Suporte ao cliente: Custo por chamado resolvido por IA. Compare com o custo de um chamado atendido por um atendente humano.
- Marketing: Custo por conteúdo publicado com auxílio de IA ou custo por lead gerado a partir de campanhas com pesquisa de IA.
- Vendas: Custo por registro de contato enriquecido por IA ou custo por sequência personalizada por IA.
- Operações: Custo por tarefa automatizada concluída, comparado ao tempo humano que ela substituiu.
A pesquisa da McKinsey sobre a escalabilidade da IA confirma que o acompanhamento de KPIs bem definidos como esses é a prática mais fortemente correlacionada com o impacto da IA nos resultados financeiros. Sem métricas, o gasto com crédito parece um custo. Com elas, parece um investimento com retorno mensurável.
Os agentes de IA do Breeze da HubSpot , incluindo o Agente de Prospecção, o Agente de Conteúdo e o Agente de Clientes, são projetados para automatizar tarefas repetitivas e de alto volume ao longo da jornada do cliente.
5. Analise e ajuste o modelo ao longo do tempo.
Assim como a maioria das coisas em marketing e negócios, seu orçamento para IA precisa evoluir. Entre a inflação e novos casos de uso, sua previsão orçamentária de hoje nem sempre será adequada para o próximo ano, muito menos para o próximo trimestre.
Fique atento a estes sinais de que seu orçamento precisa ser revisado:
- Os gastos estão consistentemente 30% ou mais abaixo da previsão. Você pode estar subutilizando a plataforma ou reservando mais do que o necessário.
- Os gastos estão frequentemente atingindo as reservas de contingência. Suas premissas de base são muito conservadoras para a adoção atual.
- Novas equipes estão solicitando acesso. Novas solicitações de acesso por parte das equipes indicam crescimento. Expanda o orçamento de forma proativa, em vez de reativa.
- O custo por resultado está melhorando. A melhoria do custo por resultado indica que o modelo está funcionando. Considere expandir o investimento nos fluxos de trabalho que apresentam os melhores retornos.
Para identificar esses sinais precocemente, incorpore uma frequência regular de revisões ao seu processo:
- Mensalmente: Analisar os gastos reais em comparação com os gastos previstos. Sinalizar as variações acima de 20%. Identificar quais fluxos de trabalho causaram o desvio.
- Trimestralmente: Reavalie suas premissas básicas. A adoção cresceu mais rápido ou mais devagar do que o esperado? Novos casos de uso estão surgindo? Ajuste a previsão para frente, não apenas para trás.
- Anualmente: Reconstrua o modelo do zero usando os dados reais do ano anterior. Este também é o momento certo para renegociar os termos do contrato com base no volume demonstrado.
Ferramentas como o Marketing Hub e o Smart CRM da HubSpot reúnem dados de uso e desempenho de todas as equipes em um só lugar, facilitando a conexão entre o consumo de crédito, a atividade do pipeline, o desempenho do conteúdo e os resultados para o cliente durante os ciclos de revisão.
Então, você já tem o processo de orçamento de crédito para IA definido, mas quem está executando-o?
Governança: Decidindo a quem pertence o orçamento de crédito.
Um dos motivos mais comuns para o fracasso de projetos é a falta de responsabilidade. Estamos falando de alguém que supervisione o processo, tome as decisões e garanta que tudo corra conforme o planejado. O orçamento de créditos de IA não é diferente.
Pense nisso: quando várias equipes usam créditos, mas ninguém é responsável pelo orçamento, é fácil que algumas ultrapassem o limite ou que surjam disputas orçamentárias. Com um responsável ou gerente de projeto designado, sua equipe tem alguém a quem recorrer para resolver problemas e tomar decisões.
De fato, o Índice de Gestão de SaaS de 2026 da Zylo constatou que as organizações sem um modelo de governança para ferramentas de IA enfrentam gastos duplicados, falhas de segurança e crescimento descontrolado de custos.
Não existe uma única resposta correta sobre quem deve ser o responsável pelo seu orçamento, mas existem três modelos comuns, cada um com suas vantagens e desvantagens:
Responsabilidade centralizada pelas operações ou finanças: Ideal quando as ferramentas de IA abrangem várias equipes e você precisa de controles de custos consistentes. A vantagem é a visibilidade e o controle. A desvantagem são os ciclos de aprovação mais lentos, o que pode frustrar as equipes que tentam agir com rapidez.
Propriedade funcional: O chefe de marketing, o vice-presidente de suporte ou o líder de vendas controla o orçamento de crédito de sua equipe. Isso é mais eficaz quando os casos de uso de IA são isolados por departamento. A vantagem é uma iteração mais rápida. A propriedade funcional cria visibilidade fragmentada e aumenta o risco de duplicação entre as equipes.
Propriedade híbrida: um gestor de orçamento central define as diretrizes e os limites de aprovação, enquanto os líderes funcionais gerenciam a alocação diária dentro desses limites. Este é o modelo mais comum em empresas de médio a grande porte e, geralmente, o mais sustentável.
Independentemente do modelo que você escolher, obtenha quatro coisas por escrito antes de agir:
- Limiares de aprovação. Qual o valor máximo de gastos que exige aprovação e de quem?
- Caminhos de escalonamento. Se uma equipe prevê exceder sua alocação de recursos, quem é notificado e com que rapidez?
- Regras de realocação. Se uma equipe gastar menos do que o previsto e outra gastar mais, qual é o processo para transferir créditos no meio do ciclo?
- Política de excedentes. Os excedentes são aprovados automaticamente, encaminhados para instâncias superiores ou pausados? Decida antes que aconteçam.
Buscando Crédito Extra: Criando um Orçamento de Crédito com IA que Realmente Funciona
Um almoço de negócios sempre deixa de ser divertido no momento em que você percebe que estourou seu orçamento com um único cliente.
O orçamento de crédito baseado em IA funciona da mesma maneira. Para obter o máximo proveito da IA baseada em crédito, execute o projeto piloto, construa o modelo, defina a economia da unidade, atribua um responsável e continue revisando até que os números contem uma história que o setor financeiro possa apoiar.
Não se trata de uma estrutura complicada. Mas é a diferença entre um investimento em IA que se multiplica ao longo do tempo e um que drena silenciosamente o orçamento — um crédito de cada vez.
Se você busca uma plataforma que torne o consumo de crédito transparente desde o primeiro dia, os agentes de IA do Breeze, da HubSpot , são projetados para se integrarem diretamente aos fluxos de trabalho que você já utiliza, fornecendo os dados de uso necessários para que o modelo acima funcione de fato.
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