Nem toda ferramenta de inteligência artificial fala com a mesma pessoa dentro de uma empresa. Um assistente que acelera a redação de um relatório conversa com o time que executa. Um sistema pensado para apoiar uma decisão de alto impacto financeiro, no entanto, precisa responder a quem carrega a consequência dessa decisão: conselhos de administração, conselheiros independentes e CFOs de operações enterprise.
É essa diferença de interlocutor que a Grand Thera, deeptech sediada em Florianópolis, usa para se posicionar no que chama de Decision-Grade AI, com aplicações em bancos e instituições financeiras, empresas de tecnologia, real estate e indústria pesada.
Por que o conselho entra na conversa
"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 Fernando Negrini, CEO da companhia.
Em setores como o financeiro, a distinção não é só uma questão de hierarquia. Áreas de risco em instituições financeiras e conselhos de indústrias pesadas costumam rejeitar sistemas de inteligência artificial do tipo caixa-preta, cujas respostas não podem ser auditadas nem explicadas a um comitê. Numa sala em que cada decisão precisa ser justificada, uma resposta sem caminho até a conclusão não passa pela aprovação, por melhor que pareça.
O que sustenta essa exigência
Para dar conta desse nível de exigência, a Grand Thera reserva à inteligência artificial generativa apenas o papel de interação e síntese, e coloca no núcleo da decisão técnicas de matemática e computação, como equações diferenciais estocásticas neurais e análise espectral. A tecnologia roda dentro da própria infraestrutura do cliente, sem enviar dados confidenciais para sistemas externos, o que remove uma das principais barreiras de adoção em ambientes regulados.
"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", resume Negrini.
Disciplina como sinal de maturidade
A companhia 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 em andamento. No mesmo período, recusou cerca de R$ 800 mil em propostas que fugiam do padrão de Enterprise SaaS definido pela companhia, por exigirem desenvolvimento sob medida. Para conselhos que avaliam fornecedores de inteligência artificial, esse tipo de recusa costuma ser um indício de maturidade: fornecedores dispostos a aceitar qualquer escopo tendem a comprometer a consistência do produto entregue depois.
Outro ponto que interessa a quem decide sobre risco é a forma como o sistema opera ao longo do tempo, não apenas no momento da resposta. A proposta da Grand Thera é simular o impacto financeiro de uma escolha antes que ela seja executada e acompanhar esse impacto depois que a decisão é tomada, o que muda o tipo de acompanhamento que um conselho consegue exigir de uma diretoria.
Um critério de validação para o conselho
A recomendação prática para conselhos e CFOs que avaliam adotar inteligência artificial em decisões de maior risco é simples: verificar se o fornecedor entrega uma resposta rastreável, com o caminho até a conclusão exposto e passível de auditoria, e não apenas uma sugestão pronta sem explicação. "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", diz Negrini.