A conta da produtividade<\/p>\n
O mercado de intelig\u00eancia artificial passou quatro anos vendendo produtividade. Agora come\u00e7a a cobrar a conta pela decis\u00e3o. Um levantamento do MIT estimou que cerca de 95% dos projetos corporativos de IA generativa n\u00e3o geraram retorno financeiro mensur\u00e1vel, e a leitura que se consolidou entre executivos \u00e9 desconfort\u00e1vel: a maior parte do investimento foi para ferramentas que produzem texto, imagem e c\u00f3digo, n\u00e3o para sistemas que ajudam a empresa a tomar decis\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\n
O sinal mais vis\u00edvel dessa virada n\u00e3o veio de uma cr\u00edtica acad\u00eamica, e sim do pr\u00f3prio centro do mercado. O an\u00fancio da OpenAI de uma estrutura dedicada a levar seus modelos para dentro das opera\u00e7\u00f5es das empresas, com investimento estimado na casa dos bilh\u00f5es de d\u00f3lares, apontou para onde o eixo se move: da gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado para a execu\u00e7\u00e3o e a decis\u00e3o.<\/p>\n
Para quem responde por resultado, a distin\u00e7\u00e3o deixou de ser sem\u00e2ntica. Um copiloto que acelera a reda\u00e7\u00e3o de um relat\u00f3rio entrega ganho de tempo. Um sistema que aponta onde est\u00e1 a exposi\u00e7\u00e3o financeira de uma opera\u00e7\u00e3o, e o que acontece se a empresa agir ou n\u00e3o agir, entrega outra coisa. A primeira categoria j\u00e1 tem dezenas de fornecedores. A segunda ainda est\u00e1 sendo desenhada.<\/p>\n
O que muda quando a IA opera dentro do mundo<\/p>\n
\u00c9 nesse deslocamento que uma deeptech catarinense decidiu se posicionar. A Grand Thera, sediada em Florian\u00f3polis, constr\u00f3i o que chama de Decision-Grade AI, intelig\u00eancia artificial de n\u00edvel de decis\u00e3o<\/u><\/a>, voltada a ambientes onde o erro \u00e9 caro e vis\u00edvel, com aplica\u00e7\u00f5es em bancos e institui\u00e7\u00f5es financeiras, empresas de tecnologia, real estate e ind\u00fastria pesada.<\/p>\n A tese da empresa parte de uma distin\u00e7\u00e3o que o pr\u00f3prio mercado come\u00e7a a fazer. IA de conte\u00fado escreve sobre o mundo. IA de decis\u00e3o opera dentro dele, simulando o impacto financeiro de uma escolha antes que ela seja executada e acompanhando esse impacto em tempo real.<\/p>\n “O problema das empresas n\u00e3o \u00e9 falta de IA, \u00e9 falta de dire\u00e7\u00e3o”, resume Fernando Negrini, CEO da Grand Thera<\/u><\/a>. “Grandes companhias j\u00e1 t\u00eam mais dados do que conseguem usar. O que elas n\u00e3o t\u00eam \u00e9 uma plataforma que transforme esse excesso de dados em uma decis\u00e3o rastre\u00e1vel, com consequ\u00eancia financeira clara antes do impacto no P&L”.<\/p>\n A diferen\u00e7a aparece com clareza quando se observa quem senta na ponta da conversa. O interlocutor de uma ferramenta de produtividade \u00e9 o time que executa. O interlocutor de um sistema de decis\u00e3o \u00e9 quem responde pela consequ\u00eancia: conselhos de administra\u00e7\u00e3o, conselheiros independentes e CFOs de opera\u00e7\u00f5es enterprise.<\/p>\n A arquitetura como argumento comercial<\/p>\n A arquitetura \u00e9 o ponto que a Grand Thera<\/u><\/a> usa para se separar da onda de copilotos e assistentes. Em vez de apoiar a decis\u00e3o apenas em modelos de linguagem, a empresa coloca a matem\u00e1tica e a computa\u00e7\u00e3o no n\u00facleo, com t\u00e9cnicas como equa\u00e7\u00f5es diferenciais estoc\u00e1sticas neurais e an\u00e1lise espectral operando como motor de decis\u00e3o, e reserva \u00e0 IA generativa o papel de intera\u00e7\u00e3o e s\u00edntese.<\/p>\n O argumento \u00e9 t\u00e9cnico, mas tem endere\u00e7o comercial claro: \u00e1reas de risco em institui\u00e7\u00f5es financeiras, conselhos de ind\u00fastrias pesadas e diretorias estrat\u00e9gicas que rejeitam a chamada caixa-preta, sistemas cujas respostas n\u00e3o podem ser auditadas nem explicadas a um comit\u00ea. Em uma sala em que cada decis\u00e3o precisa ser justificada, um sistema que n\u00e3o mostra o caminho at\u00e9 a conclus\u00e3o n\u00e3o \u00e9 aprovado, por melhor que seja a resposta.<\/p>\n H\u00e1 ainda uma segunda obje\u00e7\u00e3o cl\u00e1ssica desses setores, e ela \u00e9 menos sobre confian\u00e7a e mais sobre per\u00edmetro. A proposta da Grand Thera \u00e9 rodar dentro da pr\u00f3pria infraestrutura do cliente, sem enviar dados confidenciais para sistemas externos, o que remove uma das principais barreiras de ado\u00e7\u00e3o em ambientes regulados.<\/p>\n Uma categoria sem nome dominante no Brasil<\/p>\n O timing joga a favor da narrativa. O mercado global de Enterprise AI, categoria em que players como Palantir, C3.ai e Wonderful AI j\u00e1 operam, \u00e9 projetado para superar a casa das centenas de bilh\u00f5es de d\u00f3lares nos pr\u00f3ximos anos.<\/p>\n No Brasil, por\u00e9m, a categoria ainda n\u00e3o tem um nome dominante em portugu\u00eas, com porta-voz nacional e caso local verific\u00e1vel. \u00c9 a lacuna que a Grand Thera aposta em ocupar antes que um importado a preencha. Vale registrar o que esse tipo de disputa costuma decidir: em categorias novas, quem nomeia o problema tende a definir os crit\u00e9rios pelos quais o mercado compara as solu\u00e7\u00f5es depois.<\/p>\n O que sustenta a aposta<\/p>\n A empresa contabiliza cerca de R$ 1,2 milh\u00e3o em contratos fechados e em execu\u00e7\u00e3o, ainda na fase inicial da estrutura\u00e7\u00e3o comercial no Brasil e nos Estados Unidos, al\u00e9m de um pipeline de novas oportunidades comerciais em andamento. O movimento acompanha a tra\u00e7\u00e3o crescente do mercado de enterprise AI e sugere demanda latente por sistemas capazes de apoiar decis\u00f5es cr\u00edticas em \u00e1reas diretamente expostas a risco de alto impacto financeiro.<\/p>\n O filtro, no caso da companhia, funciona nos dois sentidos: cerca de R$ 800 mil em propostas foram deliberadamente n\u00e3o convertidas por demandarem desenvolvimento sob medida, um modelo de software house que foge do padr\u00e3o de Enterprise SaaS da empresa. Em um est\u00e1gio no qual a maioria das companhias aceita qualquer receita, recusar contrato \u00e9 uma declara\u00e7\u00e3o de foco.<\/p>\n A pergunta mais cara<\/p>\n Para Fernando Negrini, a virada de ciclo \u00e9 menos sobre a tecnologia em si e mais sobre a expectativa das empresas. “O copiloto foi \u00fatil para acelerar tarefas, mas ningu\u00e9m aprova uma decis\u00e3o de alto impacto financeiro porque um ‘chat’ sugeriu. Em decis\u00e3o cr\u00edtica, a pergunta n\u00e3o \u00e9 o que a IA respondeu, e sim como ela chegou l\u00e1 e o que acontece com o resultado se a decis\u00e3o for tomada”, afirma. ” O pr\u00f3ximo ciclo da IA corporativa n\u00e3o vai ser vencido por quem gera o texto mais convincente, e sim por quem aponta a melhor decis\u00e3o<\/u><\/a> “.<\/p>\n A aposta \u00e9 grande e ainda depende de execu\u00e7\u00e3o: transformar subst\u00e2ncia t\u00e9cnica e casos iniciais em presen\u00e7a de mercado, reputa\u00e7\u00e3o e escala comercial nos dois pa\u00edses. Mas o movimento ilumina uma inflex\u00e3o que vai al\u00e9m de uma empresa. Depois do ciclo em que a pergunta era o que a IA consegue gerar, o mercado passa a fazer uma pergunta mais dura, e mais cara: em quais medidas e decis\u00f5es \u00e9 poss\u00edvel confiar na intelig\u00eancia artificial?<\/p>\n A OESP<\/b> n\u00e3o \u00e9(s\u00e3o) respons\u00e1vel(is) por erros, incorre\u00e7\u00f5es, atrasos ou quaisquer decis\u00f5es tomadas por seus clientes com base nos Conte\u00fados ora disponibilizados, bem como tais Conte\u00fados n\u00e3o representam a opini\u00e3o da OESP<\/b> e s\u00e3o de inteira responsabilidade da PulseBrand<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A conta da produtividade O mercado de intelig\u00eancia artificial passou quatro anos vendendo produtividade. Agora come\u00e7a a cobrar a conta pela decis\u00e3o. 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