Para uma empresa em estágio inicial, recusar receita costuma ser um luxo raro. A Grand Thera, companhia sediada em Florianópolis, deixou cerca de R$ 800 mil em propostas comerciais deliberadamente fora da mesa. O motivo é o mesmo que pode ajudar outras empresas a filtrar fornecedores de inteligência artificial antes de assinar um contrato.
A companhia constrói o que chama de Decision-Grade AI, inteligência artificial voltada a decisões críticas em instituições financeiras, empresas de tecnologia e indústria pesada. As propostas recusadas exigiam desenvolvimento sob medida, um modelo de software house que foge do padrão de Enterprise SaaS que a empresa definiu para si.
O critério que separa fornecedor de parceiro sob medida
Na avaliação de compra corporativa de inteligência artificial, uma das confusões mais comuns é tratar como equivalentes um fornecedor de software escalável e uma consultoria de desenvolvimento sob demanda. São modelos de negócio diferentes, com implicações diretas de custo, manutenção e dependência do fornecedor no longo prazo.
"O problema das grandes empresas não é a falta de tecnologia, é a dificuldade em transformar o alto volume de dados fragmentados em informação confiável em tempo útil, para direcionamento de decisões estratégicas", afirma Fernando Negrini, CEO da Grand Thera.
Para a companhia, recusar as propostas de desenvolvimento sob medida foi uma forma de proteger o produto. Um fornecedor de Enterprise SaaS entrega a mesma base tecnológica testada e validada para diferentes clientes, o que garante previsibilidade de manutenção e evolução. Um projeto personalizado, por outro lado, tende a não escalar e a criar dependência direta da equipe que o desenvolveu.
Dois anos de validação antes de vender
A disciplina de dizer não a receita fácil está ligada a outra escolha da companhia: passar dois anos construindo e validando a tecnologia em operações reais antes de abrir operação comercial em escala no Brasil e nos Estados Unidos.
Nesse período, a companhia desenvolveu uma arquitetura própria, combinando matemática e computação avançada no núcleo da decisão com técnicas como equações diferenciais estocásticas neurais, reservando a inteligência artificial generativa para a interação e a síntese. A tecnologia roda dentro da infraestrutura do próprio cliente, sem enviar dados sensíveis para estruturas externas, um ponto sensível para áreas de risco e compliance.
O que perguntar antes de contratar
A trajetória da Grand Thera sugere um roteiro prático para quem avalia contratar inteligência artificial para decisões de alto impacto financeiro. Vale perguntar se o fornecedor entrega um produto testado em múltiplos clientes ou um projeto sob medida disfarçado de produto, se os dados sensíveis permanecem dentro da infraestrutura da própria empresa, e se a tecnologia foi validada em operações reais antes de ser vendida em escala.
A companhia hoje contabiliza cerca de R$ 1,2 milhão em contratos fechados e em execução, além de um pipeline de novas oportunidades comerciais em andamento, números que, segundo a empresa, refletem diretamente essa disciplina de seleção tanto de clientes quanto de propostas.