A Vert Analytics, empresa brasileira especializada em soluções de dados, IA e hiperautomação para governo e grandes empresas, acumula mais de cem projetos entregues em ambientes de missão crítica, nos quais uma falha custa caro e não há margem para erro. Esse histórico foi construído com o desenvolvimento de tecnologia própria de inteligência artificial, como a CyndIA, em vez da revenda de uma plataforma genérica adaptada às pressas para cada cliente.
Essa diferença costuma passar despercebida na hora de escolher um fornecedor de inteligência artificial. Duas propostas podem parecer semelhantes no papel, com apresentações igualmente convincentes e promessas parecidas de ganho de eficiência, mas a origem da tecnologia por trás de cada uma explica boa parte do resultado que a empresa contratante vai colher meses depois, quando o sistema precisa lidar com a complexidade real do dia a dia.
Por que a promessa de uma solução única para todo tipo de empresa não se sustenta?
Fornecedores generalistas costumam vender a ideia de que uma mesma plataforma resolve praticamente qualquer problema de negócio, bastando ajustar alguns parâmetros de configuração. Na prática, esse tipo de personalização raramente vai além de um nome de campo alterado ou um relatório reformatado, sem que a lógica de decisão do sistema reflita a realidade daquela operação específica.
O problema aparece meses depois da implementação, quando a empresa percebe que o sistema não captura as exceções mais relevantes do seu negócio. Setores com particularidades regulatórias fortes, como o financeiro e o jurídico, sentem esse descompasso com mais intensidade, já que uma solução pensada para o caso médio do mercado dificilmente antecipa as exceções que definem o resultado real da operação. Esse tipo de descompasso é apontado como o motivo pelo qual tantos projetos de inteligência artificial corporativa não avançam do piloto para a escala: a base tecnológica nunca foi pensada para aquele problema específico.
O que muda quando a tecnologia é construída para um problema específico?
Construir uma solução sob medida exige entender o problema em profundidade antes de escrever qualquer linha de código, e não o contrário. Isso significa conversar com quem vive o processo todos os dias, mapear as exceções que realmente importam e só então desenhar a arquitetura de dados capaz de sustentar aquele tipo de decisão em escala.
Esse tipo de trabalho custa mais tempo e mais conhecimento técnico do fornecedor do que simplesmente configurar um software padronizado. Em compensação, é o que garante que a solução final resolva o problema de fato, em vez de apenas parecer resolver durante a demonstração comercial. Esse investimento inicial mais alto costuma se pagar rapidamente, já que reduz o retrabalho de ajustes pontuais que se acumulam ao longo dos anos em soluções mal ajustadas ao negócio.
Como a CyndIA ilustra a diferença entre profundidade técnica e generalismo?
A CyndIA, solução própria de inteligência artificial da Vert Analytics dedicada à gestão de risco jurídico, nasceu de um problema concreto: dezenas de tribunais brasileiros operando com sistemas incompatíveis entre si, sem qualquer camada comum de dados. Ela integra 96 tribunais e conta com um agente jurídico apoiado em inteligência artificial generativa, capaz de interpretar movimentações processuais e sugerir a ação cabível em cada etapa.
Um fornecedor generalista dificilmente chegaria a esse nível de profundidade, porque o jurídico corporativo não é um mercado grande o suficiente para justificar, dentro de uma plataforma ampla voltada a múltiplos setores, o investimento técnico que esse tipo de integração exige. É exatamente esse tipo de lacuna que abre espaço para empresas especializadas construírem soluções que resolvem um problema real, em vez de aproximá-lo com ajustes superficiais.
O mesmo padrão se repete em outras frentes. Uma solução de validação de identidade pensada para qualquer setor tende a tratar todo cliente da mesma forma, enquanto uma construída especificamente para lidar com veículos, empresas e pessoas físicas ao mesmo tempo consegue cruzar fontes de dados que um sistema genérico sequer contempla. A profundidade, nesses casos, não é um diferencial de marketing: é a diferença entre o sistema funcionar no caso real e funcionar apenas na demonstração.
Essa profundidade aparece também na forma como a CyndIA lida com exceções. Em vez de tratar cada tribunal com a mesma lógica genérica, o sistema reconhece particularidades de nomenclatura e de rito processual específicas de cada um dos 96 tribunais integrados, o tipo de ajuste fino que um fornecedor generalista dificilmente justificaria financeiramente para atender a um único setor.
O que grandes empresas ganham ao escolher um parceiro especializado?
Para quem avalia fornecedores de inteligência artificial, um critério prático ajuda a separar profundidade de discurso: perguntar se a solução oferecida foi desenhada para o problema específico da empresa ou se é uma adaptação de um produto padrão vendido para qualquer setor. Fornecedores especializados costumam fazer perguntas mais profundas sobre o processo antes de propor qualquer solução, enquanto fornecedores generalistas partem direto para a demonstração do produto.