Bret Taylor, presidente do conselho da OpenAI, disse em entrevista à CNBC que o futuro dos negócios com inteligência artificial deve ser baseado no pagamento por resultados, e não apenas pelo consumo de tokens. A fala foi publicada nesta terça-feira (6) e reportada pela Exame. Taylor também é cofundador da Sierra, empresa que vende agentes de IA para atendimento a clientes.
Token é a unidade em que os provedores medem e cobram o uso de um modelo, e é por ela que a maioria das empresas calcula hoje quanto a IA custa. Taylor defende que olhar só para esse número leva a decisões ruins. Segundo ele, a conta deveria ligar o custo da tecnologia ao valor que ela entrega ao negócio.
Modelo mais caro por token pode custar menos por tarefa
Um dos argumentos do executivo vai contra a intuição de quem contrata. De acordo com a reportagem da Exame, Taylor afirmou que modelos mais avançados podem ser mais eficientes em tarefas complexas, mesmo quando o preço por token é maior. Se o modelo mais caro resolve o problema em menos passos e com menos erros, o custo final da tarefa pode ficar abaixo do de um modelo barato que precisa de várias tentativas.
Taylor também afirmou, segundo a Exame, que os dados próprios das empresas terão peso nessa disputa. Quem consegue alimentar o agente com informação de clientes, contratos e histórico de atendimento tende a obter resultados melhores com a mesma tecnologia.
Como a Sierra cobra: só paga quem teve o caso resolvido
A Sierra aplica o que Taylor descreve. Pela reportagem, o cliente não paga por tokens, e sim por tarefas realizadas. No atendimento, a cobrança está ligada à resolução de um caso sem intervenção humana. Se a situação precisa ser encaminhada para uma pessoa, não há cobrança.
Em conversa com o podcast Inference, da Sequoia, Taylor deu a origem da ideia: se o software completa um trabalho, o modelo de negócio natural seria pagar por um trabalho bem feito. Na mesma entrevista, ele descreveu uma evolução em três etapas, do software vendido em caixa para a assinatura (SaaS) e, agora, para o pagamento por resultado. Taylor também disse que mudar o modelo de negócio é mais difícil do que melhorar a tecnologia, o que daria vantagem a startups sobre empresas já estabelecidas.
Ele comparou o movimento ao da publicidade, que deixou de medir impressões para cobrar por cliques e ações, segundo a Exame. No podcast, Taylor também observou que muitas empresas licenciaram modelos de IA e ainda não veem muito valor neles, um problema que a cobrança por resultado tenta atacar ao transferir parte do risco para o fornecedor.
O que muda na hora de negociar o contrato
Para o diretor financeiro ou de tecnologia que compra IA, a mudança altera a pergunta do contrato. Em vez de estimar o volume de tokens e torcer para o uso gerar retorno, a empresa passa a definir o que conta como tarefa resolvida e quanto vale cada uma. Essa definição exige métricas claras, como a taxa de casos encerrados sem atendente, e vira o ponto central da negociação.
O modelo também muda quem assume o risco. Na cobrança por token, o cliente paga mesmo quando a IA erra ou trava. Na cobrança por resultado, o fornecedor só recebe quando entrega, o que explica por que Taylor vê espaço para o formato em atendimento, onde o fim do caso é fácil de medir. Ainda é um modelo defendido por um fornecedor que o aplica no próprio negócio, e a fonte não traz números de receita ou adoção que comprovem sua escala.
