Especialista em IA e empreendedorismo, o CEO da Vert Analytics mostra por que a escolha entre desenvolver tecnologia própria e adotar soluções prontas define não só o produto entregue, mas o tipo de negócio que se constrói.
Desde que assumiu a presidência da Vert Analytics, uma das decisões mais estratégicas que André de Barros Faria sustenta não é sobre qual mercado atender. É sobre como a empresa constrói sua tecnologia. Num mercado onde APIs de inteligência artificial de grandes plataformas globais estão disponíveis a qualquer empresa com cartão de crédito e acesso à internet, optar por desenvolver tecnologia própria é uma escolha que vai contra o caminho de menor resistência.
É mais caro, mais lento no começo e mais difícil de explicar para quem está de fora. Mas é a escolha que define, no longo prazo, se uma empresa de tecnologia vai ser dona da sua inteligência ou apenas revendedora da inteligência de outra. “A pergunta que todo empreendedor de tecnologia precisa responder cedo é: você quer ser um integrador de tecnologia de terceiros ou quer construir algo que é seu? As duas respostas são legítimas, mas levam a negócios completamente diferentes.”
Com mais de 130 profissionais especializados em dados, presença em seis estados e mais de 100 projetos entregues, o portfólio da Vert Analytics é resultado direto dessa escolha. A tecnologia desenvolvida internamente, incluindo o MAIN e sistemas de hiperautomação calibrados para os dados reais de cada cliente, responde ao problema específico de cada organização, não ao que uma plataforma pronta permite fazer.
O que parece mais fácil no começo custa mais no longo prazo
A lógica de adotar plataformas globais de IA é sedutora e, em muitos casos, correta. Velocidade de implementação, infraestrutura já construída, modelos treinados com volumes de dados que nenhuma empresa brasileira conseguiria replicar sozinha. Para casos de uso genéricos, onde a personalização não é crítica, essa escolha faz sentido econômico. O problema aparece quando a empresa precisa resolver algo específico, com dados que têm características particulares, num contexto onde a precisão do resultado importa mais do que a velocidade de implementação.
Quando uma organização integra sua operação central a uma plataforma global, ela cria uma dependência que se aprofunda ao longo do tempo. Cada customização feita sobre a plataforma torna mais caro e mais arriscado migrar no futuro. O que começa como uma decisão pragmática de custo e prazo se transforma numa restrição estrutural quando a plataforma muda os termos, aumenta os preços ou descontinua funcionalidades. “Dependência tecnológica não aparece no fluxo de caixa do mês um. Ela aparece quando você precisa mudar e descobre que não consegue sem reconstruir tudo.”
Tecnologia própria como vantagem que não se copia
Há algo que plataformas globais de IA não conseguem oferecer por definição: inteligência treinada sobre os dados reais de uma operação específica, que aprende com o histórico daquele cliente e produz resultados que fazem sentido para aquele contexto. Modelos genéricos identificam padrões genéricos. Quando o problema exige precisão específica, a solução precisa ser construída para aquele contexto.
Os sistemas de antifraude e inteligência analítica desenvolvidos com essa premissa aprendem com os dados reais de cada operação, e é isso que sustenta seu resultado ao longo do tempo, diferente de um modelo genérico ajustado depois do fato. “Quando a tecnologia aprende com os dados reais do cliente ao longo do tempo, ela desenvolve uma inteligência que não existe em nenhuma plataforma global. Essa inteligência é o ativo. Quem tem o ativo tem o negócio. Quem não tem é um intermediário”, afirma André de Barros Faria.
Escalar com tecnologia própria exige método, não só código
Construir tecnologia própria de IA e escalar um negócio com ela são dois desafios diferentes, e confundi-los é um dos erros mais comuns entre empreendedores de tecnologia. A escala alcançada pela Vert Analytics foi construída sobre um método que começa pelo diagnóstico do problema de negócio de cada cliente antes de qualquer decisão tecnológica. Esse método define onde a inteligência artificial vai gerar impacto mensurável e avalia a qualidade dos dados disponíveis antes de qualquer implementação. “Tecnologia própria sem método é só código caro. O que faz a tecnologia escalar é o processo que existe antes dela e a governança que existe em volta dela.”
O que essa escolha revela sobre o tipo de empresa que se quer construir?
A decisão entre tecnologia própria e plataformas globais não é apenas técnica ou financeira. É uma declaração sobre o tipo de empresa que se pretende construir. A Deloitte documenta que 42% das empresas brasileiras relatam usar IA de forma transformadora, acima da média global de 34%. Mas a transformação estrutural com tecnologia de terceiros tem um limite que a transformação com tecnologia própria não tem: quando o fornecedor muda, a transformação vai junto. Para André de Barros Faria, o único ativo de tecnologia que pertence de verdade a uma organização é o que ela desenvolveu. “Em dez anos, o que vai diferenciar as empresas de tecnologia que realmente cresceram não é o produto que lançaram. É a inteligência que acumularam nos dados e nos sistemas que desenvolveram.”
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