Sua empresa precisa de uma solução de agente de IA. Mas há uma decisão crítica pela frente: comprar uma solução pronta ou investir tempo e recursos para desenvolver uma própria?
Essa pergunta costuma confundir os tomadores de decisão porque não existe uma resposta única para todos. É importante saber que escalar soluções de IA é mais caro e desafiador do que parece. Com o uso de IA nos negócios crescendo rapidamente e oportunidades por toda parte, muitas empresas entram em projetos às pressas. 88% dos projetos-piloto de IA não chegam à versão final.
Antes que sua empresa ou seu time decida entre comprar ou desenvolver, conheça os benefícios e as armadilhas.
Agentes de IA desenvolvidos internamente têm dificuldade no mundo real
Soluções próprias podem cumprir tarefas em ambientes controlados, mas não se comparam a agentes comerciais que usam os Large Language Models (LLMs) mais recentes e contam com recursos de engenharia para iterações e manutenção contínuas. Agentes desenvolvidos internamente costumam gerar respostas de qualidade inferior porque a Retrieval Augmented Generation (RAG) usada para criá-los perde eficácia com um volume maior de buscas em documentos.
Um exemplo recente dos desafios de uma solução própria é o da Klarna, que decidiu criar sua própria plataforma de suporte ao cliente apenas com IA. A OpenAI ajudou a desenvolver essa plataforma de agentes de IA. Depois de alguns meses, os clientes ficaram frustrados com a baixa qualidade das respostas geradas pelo sistema. Após a implantação, a OpenAI não conseguiu oferecer mais suporte de engenharia para gerenciar a plataforma de forma eficaz. A Klarna está recontratando atendentes humanos para consertar a situação.
Tempo até o valor: a vantagem de comprar
Uma das diferenças mais visíveis entre desenvolver e comprar é o tempo necessário para gerar valor mensurável. Segundo a Gartner, projetos internos costumam levar cerca de 8 meses para chegar à produção. Considerando o tempo para projetar pipelines de dados, montar a infraestrutura e integrar a solução, os prazos se estendem ainda mais.
Os fornecedores não enfrentam muitos desses problemas. A McKinsey aponta que usar uma plataforma de IA consolidada pode acelerar a implantação em até 10 vezes. Os clientes da Maven AGI entram em produção em dias ou semanas, e não em meses.
Entendendo o custo total de propriedade
Mesmo com infraestrutura pronta e um time de engenharia interno, desenvolver sua própria plataforma de agentes de IA traz custos de oportunidade significativos. O time de engenharia precisa desacelerar ou interromper o desenvolvimento dos produtos principais para redirecionar recursos de engenharia, design e produto à construção de um agente interno. Cada sprint gasta nessa infraestrutura é uma sprint a menos para evoluir o produto principal, encantar os usuários ou lançar recursos que geram crescimento e receita.
Começar do zero sem recursos de engenharia nem infraestrutura pode ser bastante desafiador. Só os salários de engenharia variam de US$ 380.000 a US$ 530.000 por ano, sem contar benefícios. Custos indiretos e serviços de nuvem costumam ficar entre US$ 5.000 e US$ 20.000 por mês. Além disso, auditorias de segurança podem estender o cronograma de desenvolvimento em 9 a 18 meses. Os custos do primeiro ano costumam somar entre US$ 1.000.000 e US$ 2.000.000, enquanto as despesas contínuas com manutenção, atualização de modelos, conformidade e escalabilidade podem elevar os custos anuais para US$ 500.000 a US$ 1.000.000 ou mais.
Quando desenvolver faz sentido estratégico
Para algumas empresas com orçamentos robustos de P&D e muito talento em engenharia, criar uma plataforma própria de agentes de IA é uma opção viável. Empresas como Bloomberg e JPMorgan Chase desenvolveram seus próprios modelos de IA, adaptados a seus dados e fluxos de trabalho proprietários, com resultados impressionantes.
Uma das vantagens de desenvolver uma plataforma interna é o controle total sobre personalização, recursos e experiência do usuário. A IA é um componente central da vantagem competitiva dessas empresas, e sua estrutura organizacional foi pensada para sustentar investimentos de longo prazo. Mas isso costuma ser a exceção, não a regra.
Por que muitas empresas escolhem uma abordagem híbrida
Muitas grandes empresas estão adotando uma abordagem híbrida, integrando plataformas confiáveis de fornecedores a componentes personalizados. Essa estratégia aproveita os pontos fortes das soluções de fornecedores e minimiza o esforço de engenharia interna.
A Maven permite que as empresas desenvolvam o que quiserem por meio do nosso portal de desenvolvimento. Nossos clientes já criaram suas próprias instâncias de chat, integrações personalizadas com o WhatsApp e muito mais.
Comprar uma solução de IA agêntica ou adotar uma abordagem híbrida é a estratégia mais eficaz para empresas. Converse com o time da Maven sobre qualquer uma das opções e agende uma demonstração.
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