Na reunião de aprovação do orçamento de 2027, alguém aponta pra uma linha nova, investimento em IA, e pergunta de onde saiu aquele valor. A resposta, na maioria das vezes, é algum misto de benchmark de mercado, conversa com fornecedor e desconto de segurança aplicado por instinto. Isso já é avanço em relação a tratar gasto de IA como despesa solta espalhada em outras linhas, mas ainda deixa uma pergunta sem resposta: essa linha tem algum histórico de acurácia, ou é um número redondo escolhido porque precisava ter algum valor ali.
O problema não é ter a linha, é não conhecer o histórico de acurácia dela
Toda outra linha do orçamento carrega, ao longo dos ciclos, um histórico de erro conhecido. A empresa sabe, mais ou menos, o quanto a própria previsão de vendas costuma errar, o quanto a própria previsão de custo variável costuma errar. A linha de IA não tem esse histórico ainda, e sem histórico não tem como calibrar expectativa de desvio. Orçar um número sem saber o próprio erro típico é orçar no escuro, mesmo que o número pareça bem fundamentado na hora da aprovação.
O que o relato do "dia 100" ensina, com a ressalva certa
Um profissional que acompanha implementação de IA em larga escala em empresas relatou que o gasto total, olhando cem dias depois do início, costuma ficar entre 4 e 8 vezes o orçamento do piloto original, e que boa parte desse crescimento não tem explicação clara nem depois de acontecer. Vale registrar com clareza: esse número é relato de campo do próprio profissional, declarado por ele mesmo como observação pessoal, não é pesquisa publicada com metodologia aberta, e não deve ser tratado como benchmark de mercado. Mas o padrão que ele descreve, custo que escala rápido e que ninguém rastreia por quê, é exatamente o tipo de coisa que a acurácia de orçamento deveria capturar e hoje não captura.
Sua empresa vai comparar, no fechamento de 2027, o que foi orçado pra IA contra o que foi realmente gasto, linha por linha, ou a linha de IA vai ser a única do orçamento que ninguém audita porque é nova demais pra cobrar precisão?
Referências
Rohit Saini, Vice President, EXL, "The Day 100 AI Bill: A Growing CFO Problem in 2026", FP&A Trends, 23 de julho de 2026. O autor declara explicitamente que os números apresentados refletem observação de campo própria, não pesquisa publicada com amostra: fpa-trends.com
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