Custo por resultado: a métrica que o conselho aceita

A pauta chega ao conselho em uma linha: quanto estamos gastando com inteligência artificial. O time traz o slide que sabe montar, com o gasto mensal em dólares, o preço por milhão de tokens negociado e uma seta para baixo mostrando que o preço unitário caiu. Um conselheiro pergunta quanto isso entregou. Silêncio, porque aquele slide mede o insumo comprado, do mesmo jeito que a conta de energia mede kWh sem dizer quantas peças saíram da linha.

A conversa então descarrilha para o lugar mais confortável e menos útil, que é discutir se o preço do fornecedor está bom. A pergunta de governança fica sem dono: cada coisa que essa máquina entrega custa quanto, e sobra margem depois disso?

O que muda quando a unidade muda

O BCG resume o alvo em uma frase que cabe em ata: o objetivo de otimização levado à diretoria é o custo por resultado bem-sucedido, e o retorno se mede por RoAI, o retorno econômico dividido pela soma do custo da inteligência humana com o custo dos tokens daquela entrega. Guarde a segunda parte, porque é ela que separa um número honesto de um número de vitrine. Quando um projeto corta o custo de token pela metade e dobra o tempo de revisão humana, o RoAI piora enquanto o slide de custo por token melhora.

Daí saem duas consequências na sua mesa. A taxa de sucesso vira número financeiro, e deixa de viver numa apresentação de qualidade separada: se o sistema tenta cem vezes e entrega setenta, o custo por resultado divide o gasto das cem tentativas pelas setenta entregas aceitas. E alguém precisa definir por escrito o que conta como aceito, antes de qualquer conta. A pesquisa State of FinOps de fevereiro de 2026 mostra a agenda indo nessa direção: definir unit economics subiu cinco posições e chegou a vinte por cento das menções como prioridade, enquanto otimização de carga de trabalho e redução de desperdício caiu para vinte e cinco por cento.

Vale abrir a conta com os números do caso acima, porque o formato dela é o que você repete com os seus próprios dados antes da próxima reunião.

Volume do mês: 38.000 pedidos submetidos ao assistente. Taxa de sucesso de 61%, o que dá 23.180 autorizações concluídas sem revisão manual. Fatura de IA do fluxo, já com as tentativas que falharam dentro dela: US$ 26.000. A parte de máquina custa, portanto, US$ 1,12 por autorização aceita, e é este o número que o time levaria ao conselho se ninguém pedisse o resto.

O resto é o trabalho humano que sobrou. Os 14.820 pedidos que caíram na fila de revisão consomem 11 minutos cada um, o que dá 2.717 horas no mês. Valorada a hora carregada do analista de auditoria médica a R$ 60 (premissa deste caso, não dado de mercado), são R$ 163.020, ou cerca de US$ 32.100 pela PTAX de venda de R$ 5,0807 de 23/07/2026, que é a cotação oficial do dólar divulgada pelo Banco Central e a referência para converter fatura em dólar sem embaralhar câmbio com consumo.

Custo por resultado bem-sucedido: US$ 58.100 divididos por 23.180 autorizações aceitas, o que dá cerca de US$ 2,51 por autorização concluída. Desse total, 55% correspondem à revisão humana e 45% ao token, proporção que por si só derruba qualquer plano de economia apontado apenas para a tabela do fornecedor.

Refaça a mesma conta no trimestre anterior, com o mesmo volume, aprovação automática de 74% e fatura de US$ 41.000: 28.120 autorizações aceitas, 9.880 pedidos na fila, 1.811 horas de revisão, R$ 108.680 de custo humano ou cerca de US$ 21.400, e custo por resultado de cerca de US$ 2,22. De um trimestre para o outro, a fatura do fornecedor caiu 37% e cada autorização ficou 13% mais cara. As duas frases são verdadeiras ao mesmo tempo, e só uma delas responde à pergunta do conselho. A cotação foi mantida igual nas duas pontas de propósito, porque efeito de câmbio se mede depois e em linha separada, sob pena de contaminar a leitura da operação. Todos os valores vêm do caso ilustrativo acima.