FinOps na era multicloud: por que o modelo precisa evoluir

Nos últimos anos, a nuvem deixou de ser apenas uma decisão tecnológica para se tornar uma variável central na estrutura de custos das empresas em geral. Em setores como bancos, varejo, fintechs, logística ou plataformas digitais, praticamente toda operação passa por escalar sua infraestrutura usando as capacidades da Nuvem. Isso significa que entender, controlar e otimizar esse consumo se tornou um tema estratégico de negócio, não apenas de tecnologia.

Vamos relembrar que o próprio conceito de FinOps emergiu a partir desse contexto, para aproximar tecnologia, finanças e negócios e tornar os gastos em Nuvem mais transparentes e eficientes. O problema é que, à medida que a Nuvem evoluiu, esse modelo na forma tradicional começou a mostrar seus limites.

Quando o FinOps surgiu, a principal preocupação era dar visibilidade aos custos. O financeiro precisava entender para onde o dinheiro estava indo em ambientes em que recursos podem ser criados ou encerrados em segundos. Para isso, consolidou-se um modelo baseado em marcações manuais conhecidas como tags, que identificam projetos, times ou aplicações responsáveis por cada recurso.

Durante algum tempo, esse modelo funcionou, mas a realidade tecnológica mudou profundamente. Hoje muitas empresas operam em ambientes multicloud com milhares de recursos dinâmicos, microsserviços, containers e workloads altamente distribuídos e também compartilhados. Tecnologias como Kubernetes, arquiteturas serverless e, mais recentemente, aplicações baseadas em Inteligência Artificial Generativa tornaram o consumo de infraestrutura muito mais complexo e volátil.

Nesse cenário, depender de processos manuais para rastrear custos se torna cada vez menos sustentável. Na prática, o que acontece em muitas organizações é que equipes de FinOps passam uma parte significativa do tempo gerenciando e corrigindo ou revendo as tags. O ambiente muda constantemente, novos recursos surgem a todo momento e o processo de tagging se torna praticamente interminável. Em vez de analisar eficiência, desperdício ou impacto financeiro, os times acabam presos a tarefas operacionais.

Esse é um dos grandes paradoxos da maturidade da nuvem, onde quanto mais avançada a arquitetura, mais difícil se torna medir seu custo real. E sem essa visibilidade, decisões estratégicas ficam comprometidas.

Um dos conceitos mais importantes nesse debate é chamado de economias unitárias, ou “unit economics”. A busca por essa métrica trata-se de medir o custo da nuvem em relação a uma unidade de valor de negócio, comparando-o com suas receitas para apurar as margens unitárias por unidade de negócio. Para exemplificar, poderia ser uma métrica para uma transação bancária, uma requisição de API ou um cliente atendido ou qualquer outro serviço digital de algum produto

Essa métrica é extremamente poderosa porque revela algo que muitas empresas ainda não conseguem enxergar. Ela mostra se a operação está se tornando mais eficiente ao longo do tempo.

Uma empresa pode crescer em volume de usuários e receita, mas se as margens unitárias não melhoram ou, pior, diminuem, existe um problema estrutural na operação. Por outro lado, quando a análise das economias unitárias mostra que a margem está em expansão, significa que a escala está gerando eficiência real e sustentável. O desafio é que muitas organizações só conseguem calcular esse indicador de forma aproximada ou com grande atraso, geralmente no fechamento mensal.

Em uma economia digital que opera em tempo real, isso já não é suficiente! À medida que aplicações se tornam mais complexas e distribuídas, o caminho natural para o FinOps é migrar de um modelo baseado em classificação manual para um modelo baseado no consumo real. Isso significa medir o uso efetivo de recursos diretamente na infraestrutura e identificar quanto cada aplicação, cliente ou transação consome de computação, armazenamento, rede e outros serviços. Com essa abordagem, o rateio deixa de ser baseado em estimativas e passa a refletir o comportamento real do sistema.

Essa mudança com novas técnicas, permite uma atuação profundamente estratégica, porque quando uma empresa consegue correlacionar custos de infraestrutura diretamente com métricas de negócio, como receitas e margens,, ela passa a tomar decisões muito mais informadas. Torna-se possível entender quais produtos são mais eficientes, quais funcionalidades são mais caras e onde estão os gargalos operacionais. Mais do que controle de gastos, isso abre espaço para uma gestão econômica mais madura da tecnologia.

Outro fator que torna essa discussão urgente é o avanço da Inteligência Artificial. Modelos de IA Generativa, treinamento de modelos e workloads intensivos em processamento tendem a elevar significativamente o consumo de computação. Ao mesmo tempo, essas cargas de trabalho são ainda mais difíceis de rastrear com os métodos tradicionais de alocação de custos. Sem mecanismos mais precisos de observabilidade financeira, empresas correm o risco de ampliar seus investimentos em infraestrutura sem entender exatamente o retorno desse consumo. No fim das contas, o que está em jogo é a maturidade da economia digital.

Durante muito tempo, a discussão sobre Nuvem esteve concentrada em disponibilidade, escalabilidade e inovação. Agora o foco se desloca cada vez mais para eficiência econômica. Não basta escalar tecnologia, é preciso escalar com Inteligência Financeira. O FinOps nasceu justamente para responder a esse desafio, mas como toda disciplina em evolução também precisa se adaptar à nova realidade da Nuvem.

A próxima fronteira do FinOps exige uma reavaliação: vamos trocar a classificação manual pela medição automática e precisa do consumo real. É na profundidade desse entendimento que a gente descobre não só o custo de operar, mas também a melhor forma de escalar e crescer seu negócio em termos de receitas e margens.

Por Silvio Pereira, CEO da RealCloud.