O mercado de inteligência artificial passou quatro anos vendendo produtividade. Agora começa a cobrar a conta pela decisão. Um levantamento do MIT (Massachusetts Institute of Technology) estimou que cerca de 95% dos projetos corporativos de IA generativa não geraram retorno financeiro mensurável, e a leitura que se consolidou entre executivos é desconfortável: a maior parte do investimento foi para ferramentas que produzem texto, imagem e código, não para sistemas que ajudam a empresa a tomar decisões críticas. O anúncio da OpenAI de uma estrutura dedicada a levar seus modelos para dentro das operações das empresas, com investimento estimado na casa dos bilhões de dólares, apontou para onde o eixo se move: da geração de conteúdo para a execução e a decisão.
É nesse deslocamento que uma deeptech catarinense decidiu se posicionar. A Grand Thera, sediada em Florianópolis, constrói o que chama de Decision-Grade AI, inteligência artificial de nível de decisão, voltada a ambientes onde o erro é caro e visível com aplicações em bancos e instituições financeiras, empresas de tecnologia, real estate e indústria pesada. A tese da empresa parte de uma distinção que o próprio mercado começa a fazer. IA de conteúdo escreve sobre o mundo. IA de decisão opera dentro dele, simulando o impacto financeiro de uma escolha antes que ela seja executada e acompanhando esse impacto em tempo real.
“O problema das empresas não é falta de IA, é falta de direção”, resume Fernando Negrini, CEO da Grand Thera. “Grandes companhias já têm mais dados do que conseguem usar. O que elas não têm é uma plataforma que transforme esse excesso de dados em uma decisão rastreável, com consequência financeira clara antes do impacto no P&L”.
A empresa contabiliza cerca de R$1,2 milhão em contratos fechados e em execução, ainda na fase inicial da estruturação comercial no Brasil e nos Estados Unidos, além de um pipeline de novas oportunidades comerciais em andamento. O movimento acompanha a crescente tração do mercado de enterprise AI e sugere uma demanda latente por sistemas capazes de apoiar decisões críticas em áreas diretamente expostas a risco de alto impacto financeiro e eficiência operacional.
A arquitetura é o ponto que a Grand Thera usa para se separar da onda de copilotos e assistentes. Em vez de apoiar a decisão apenas em modelos de linguagem, a empresa coloca a matemática e a computação no núcleo, com técnicas como equações diferenciais estocásticas neurais e análise espectral operando como motor de decisão, e reserva à IA generativa o papel de interação e síntese. O argumento é técnico, mas tem endereço comercial claro: áreas de risco em instituições financeiras, conselhos de indústrias pesadas e diretorias estratégicas que rejeitam a chamada caixa-preta, sistemas cujas respostas não podem ser auditadas nem explicadas a um comitê. A proposta da Grand Thera é rodar dentro da própria infraestrutura do cliente, sem enviar dados confidenciais para sistemas externos, o que remove uma das principais objeções de adoção nesses setores.
O timing joga a favor da narrativa. O mercado global de Enterprise AI, categoria em que players como Palantir, C3.ai e Wonderful AI já operam, é projetado para superar a casa das centenas de bilhões de dólares nos próximos anos. No Brasil, porém, a categoria ainda não tem um nome dominante em português, com porta-voz nacional e caso local verificável. É a lacuna que a Grand Thera aposta em ocupar antes que um importado a preencha.
Para Negrini, a virada de ciclo é menos sobre a tecnologia em si e mais sobre a expectativa das empresas. “O copiloto foi útil para acelerar tarefas, mas ninguém aprova uma decisão de alto impacto financeiro porque um ‘chat’ sugeriu. Em decisão crítica, a pergunta não é o que a IA respondeu, e sim como ela chegou lá e o que acontece com o resultado se a decisão for tomada”, afirma. “O próximo ciclo da IA corporativa não vai ser vencido por quem gera o texto mais convincente, e sim por quem aponta a melhor decisão.”
A aposta é grande e ainda depende de execução: transformar substância técnica e casos iniciais em presença de mercado, reputação e escala comercial nos dois países. Mas o movimento da Grand Thera ilumina uma inflexão que vai além 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 decisões é possível confiar na IA?