A computação vai ser como o petróleo: a visão de um CEO sobre a estratégia de custos da IA

A maioria das empresas está gerenciando os custos com IA da maneira errada. Elas tratam os gastos simbólicos como um símbolo de progresso — quanto maior a conta, mais “avançada em IA” é a empresa. O CEO da Doodle, Christian Fielitz, defende o contrário: o custo da IA é uma decisão de investimento, não um símbolo de status, e as empresas que vão se dar bem serão aquelas que decidirem de forma consciente o que fazer internamente, o que terceirizar e onde manter o controle. A computação em si vai se tornar uma mercadoria — “a computação vai ser como o petróleo” —, mas isso não significa que sua conta vai diminuir. Significa que a questão estratégica passa de “quanto podemos gastar” para “o que devemos manter sob nosso controle”.

Este artigo resume a estrutura conceitual de Fielitz para pensar sobre os custos da IA, baseada na conversa que ele teve em junho de 2026 no Vlad Catcher Show.

O problema do “Strawberry Fields”: pensa em quem tá dando a orientação sobre custos

Antes de seguir o conselho de alguém sobre quanto gastar em IA, diz Fielitz, veja quem se beneficia com a resposta.

"É um pouco como dizer que você tem um campo de morangos e afirmar: 'Ei, a gente adora morangos, todo mundo deveria comer mais morangos'. Claro que, se alguém comer só 10 morangos, não é de verdade que gosta. Você deveria ter 20, 50, 500 morangos."

As pessoas que insistem em voz alta que mais tokens significam mais progresso são, na maioria das vezes, as mesmas que estão vendendo tokens. Isso não quer dizer que elas estejam erradas — mas vale a pena mencionar o motivo por trás disso. “É só comprar tokens, senão você tá fazendo tudo errado” não é uma estratégia. É um argumento de venda disfarçado de estratégia.

A lição: separa o que é importante (a IA traz uma vantagem real) do processo de vendas (você deve aproveitar o máximo possível disso, o mais rápido possível).

Por que a computação vai se tornar um produto comum — e por que isso não vai diminuir sua conta

Fielitz é bem claro sobre a tendência a longo prazo do custo bruto de computação:

"O custo marginal vai cair. A computação vai ser como o petróleo, ou como a energia que você extrai. Pra mim, essa é uma das coisas que com certeza vai acontecer."

Até aí, parece uma boa notícia para quem tá comprando. Mas tem um porém. A queda no custo da computação bruta não significa que o custo do seu uso de IA também esteja caindo — porque a economia, um nível acima, tá totalmente desequilibrada:

"Sabemos que essas estatísticas e a análise sobre os investimentos atuais em infraestrutura não estão sendo acompanhadas pelos investimentos na camada de aplicativos, nem pelo valor que está sendo gerado por meio dessa camada."

Em termos simples: tá rolando um investimento enorme em infraestrutura de IA, mas o valor gerado na camada de aplicação ainda não acompanhou esse ritmo. Quando essa lacuna for preenchida, isso geralmente vai se traduzir em preços mais altos pra quem usa o serviço. E é aí que entra a parte que todo operador deveria entender de vez.

A lição da história dos custos da nuvem: um roteiro de cinco anos atrás, se repetindo

Já vimos esse filme antes, e foi bem recentemente.

"Se você simplesmente jogar tudo cegamente nos LLMs e terceirizar seu conhecimento e sua criação para outros sistemas, vai acabar, sem querer, chegando a um ponto em que seu provedor vai aumentar o custo — o que, aliás, já aconteceu com a infraestrutura em nuvem há uns cinco anos. De repente, é tipo: ‘Nossa!’. Isso levou aos ambientes multicloud, o que, por sua vez, fez a gente pensar: ‘Ei, será que a gente deveria ter nossos próprios data centers de novo?’”

A comparação com a nuvem é o modelo mental mais útil de toda a conversa. A computação em nuvem, barata e abundante, incentivou as empresas a colocar tudo no ecossistema de um único provedor. Depois, os preços mudaram, a dependência de um único provedor ficou cara, e o pêndulo voltou a pender para o modelo multicloud e até mesmo para a volta aos data centers próprios.

A IA está no mesmo caminho, só que mais cedo. As empresas que hoje “apostam cegamente em tudo que envolve LLMs” estão criando a mesma dependência que as empresas nativas da nuvem passaram a segunda metade da década de 2010 tentando eliminar. A lição não é evitar a IA — é evitar a dependência cega.

O que fazer internamente e o que terceirizar: uma estrutura baseada em pontos de controle

Então, o que a gente faz com isso, na verdade? A resposta de Fielitz reinterpreta o custo da IA como uma questão de controle, e não de consumo:

"Controlar os custos da IA — saber o que você pode terceirizar e o que deve manter internamente de forma deliberada como ponto de controle, como vantagem competitiva — é uma conversa muito importante. A gente discute isso o tempo todo."

Uma maneira prática de aplicar essa estrutura:

• Terceiriza o produto básico. As funcionalidades de modelos de uso geral, em que os custos de mudança são baixos e não se cria nenhuma vantagem proprietária, podem ficar a cargo de fornecedores externos. Esse é o “petróleo” — compra no mercado.

• Mantenha os pontos-chave sob controle interno. Tudo o que for uma vantagem competitiva genuína, ou que envolva dados que você não pode se dar ao luxo de entregar a terceiros, deve ficar sob controle rigoroso. No caso do Doodle, a segurança e a privacidade exigem isso: “Algumas coisas, mesmo que quiséssemos terceirizar, precisamos manter sob controle rigoroso.”

• Transforme custo em investimento. Quando você decide internalizar uma função, não está apenas absorvendo um custo — está adquirindo um ponto de controle. “Você transforma o custo em um investimento de verdade e diz: ‘Ok, vamos manter o controle disso’.”

A questão está na palavra “deliberadamente”. O problema não é terceirizar ou internalizar — é fazer qualquer uma dessas coisas por padrão, em vez de por escolha.

Quando a IA custa mais do que os humanos que ela deveria ajudar a poupar

Também existe uma armadilha de custos no curto prazo que é fácil deixar passar no meio de todo esse entusiasmo:

"Se você simplesmente deixar as pessoas usarem os LLMs — e não só as ferramentas de IA —, vai ver que os custos já são, na verdade, mais altos do que com os humanos."

O uso não gerenciado de IA por usuário pode, sem você perceber, acabar custando mais do que o trabalho humano que ela deveria complementar. Isso não é um argumento contra a IA; é um argumento a favor de monitorá-la. Se você não consegue ver quanto a IA está custando por fluxo de trabalho em comparação com o valor que ela está gerando, você não consegue gerenciá-la — e “temos orgulho da nossa conta de IA” vira uma frase bem cara.

O paradoxo no fim da linha: quem vai comprar quando não sobrar mais ninguém?

Fielitz encerra a discussão sobre custos com uma pergunta que reformula todo o debate sobre os gastos com IA:

"Se tudo for IA e não houver mais humanos nas empresas — quem vai consumir o seu produto? Porque são os agentes que compram dos agentes… então não se esqueça disso."

É meio brincadeira e meio a questão mais importante na estratégia de IA corporativa. O valor de automatizar tudo depende da existência de alguém para quem vender. Uma economia de agentes fazendo transações entre si, sem demanda humana por trás, não é um mercado — é um ciclo fechado. A implicação para a estratégia de custos: otimizar para um valor humano duradouro, não para a automação máxima. O objetivo de liberar tempo não é tirar as pessoas; é deixá-las fazer o trabalho que só as pessoas podem fazer.

Conclusão

Fielitz toma cuidado para não exagerar na própria certeza: “Não estamos dizendo que vamos descobrir a resposta. Só estou dizendo que estamos tendo discussões ativas e tentando analisar a questão.” Essa humildade é o ponto principal. A estratégia de custos de IA em 2026 não é uma equação resolvida — é uma disciplina:

1. Dicas de descontos dadas por quem vende os insumos. (O campo de morangos.)

2. Espere que a computação se torne um produto comum — mas espere que os preços do seu provedor mudem de qualquer jeito. (A lacuna entre infraestrutura e aplicativos.)

3. Lembra da nuvem. A dependência cega acaba custando caro; se prepare para isso agora.

4. Escolha seus pontos de controle com cuidado. Terceirize o que é comum, internalize o que te dá vantagem e transforme custo em investimento.

5. Uso da ferramenta. Uma IA não gerenciada pode custar mais do que os humanos que ela auxilia.

6. Mantenha as pessoas por dentro do que tá rolando — afinal, elas também são seus clientes.

Trate os gastos com IA da mesma forma que você trataria qualquer investimento sério: com uma estratégia, um plano de controle e uma visão clara do valor que vai receber em troca.

Este trecho foi extraído da entrevista que Christian Fielitz deu em junho de 2026 no Vlad Catcher Show.