Uma pressão estrutural sobre a margem surge porque os fabricantes de IA cobram os serviços gerenciados de TI pela atividade dos agentes, enquanto esses recebem apenas por resultados resolvidos. Empresas como ConnectWise e Super IT cobram com base no volume de tentativas automatizadas pela IA, criando um descompasso financeiro, já que os contratos com clientes pagam somente por tickets realmente solucionados.
A ConnectWise lançou um agente RMM que automatiza diagnósticos e triagem de tickets. Dados da empresa afirmam que, em um parceiro, 99% de mais de 7.000 tickets foram avaliados em 30 dias, mas essas métricas focam atividade, não resolução final. A análise da Shield Technology Partners com a plataforma Forge encontrou que taxas de sucesso maiores de modelos avançados como GPT-6 elevam o custo por ticket e que, frequentemente, o cálculo desconsidera a revisão e correção humana após erros dos agentes.
Outros fatos reforçam essa tendência. Os planos da Super IT na América do Norte cobram por níveis de atividade de agentes, e pesquisa da Cloudera aponta que apenas 27% das empresas conseguem mensurar com precisão os gastos com IA, com só 23% relatando valor líquido positivo. As métricas dos fabricantes priorizam atividade e receita recorrente, não a entrega efetiva de resultados, transferindo aos serviços gerenciados de TI o impacto de tickets não solucionados sobre as margens.
Como consequência operacional, os serviços gerenciados de TI precisam apurar o custo real por ticket resolvido — incluindo tentativas falhas e verificação humana — para precificar corretamente e proteger sua rentabilidade. Ignorar esses custos ocultos pode corroer margens e dificultar a avaliação do impacto da automação. Governança efetiva exige a atualização constante dos preços e processos para cobrir todo o custo operacional da IA.