Movimento da gigante de inteligência artificial reforça uma disputa que também envolve a brasileira Grand Thera, deeptech catarinense que constrói sistemas de IA voltados a decisões críticas

Depois de quatro anos vendendo produtividade, o mercado de inteligência artificial começa a ser cobrado por outra coisa: o que a tecnologia ajuda a decidir. O sinal mais recente e mais visível dessa virada não veio de uma crítica acadêmica, e sim do próprio centro do mercado: a OpenAI anunciou uma estrutura dedicada a levar seus modelos para dentro das operações das empresas, com investimento estimado na casa dos bilhões de dólares.

O movimento aponta para onde o eixo do setor se desloca, da geração de conteúdo para a execução e a decisão, e reforça uma disputa que também tem um capítulo brasileiro. A Grand Thera, deeptech sediada em Florianópolis, constrói o que chama de Decision-Grade AI, com aplicações em bancos e instituições financeiras, empresas de tecnologia, real estate e indústria pesada.

Uma categoria ainda sem nome no Brasil

O mercado global de Enterprise AI, em que já operam companhias como Palantir, C3.ai e Wonderful AI, é projetado para superar a casa das centenas de bilhões de dólares nos próximos anos. No Brasil, a categoria segue sem um nome dominante em português, com porta-voz nacional e caso local verificável, uma lacuna que empresas de diferentes portes já disputam preencher antes que um nome importado a ocupe.

“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”.

Por que a distinção interessa a qualquer empresa

Um levantamento do MIT ajuda a explicar a urgência do tema: cerca de 95% dos projetos corporativos de inteligência artificial generativa não geraram retorno financeiro mensurável, em boa parte porque o investimento foi para ferramentas que produzem texto, imagem ou código, e não para sistemas que ajudam a decidir.

Para se diferenciar da onda de copilotos e assistentes, a Grand Thera coloca no núcleo da decisão técnicas de matemática e computação, como equações diferenciais estocásticas neurais e análise espectral, e reserva à inteligência artificial generativa o papel de interação e síntese. A tecnologia roda dentro da própria infraestrutura do cliente, sem enviar dados confidenciais para sistemas externos.

Quem senta na ponta da conversa

A diferença entre as duas categorias também aparece em quem conversa com cada uma delas dentro da empresa. O interlocutor de uma ferramenta de produtividade costuma ser o time que executa a tarefa do dia a dia. O interlocutor de um sistema de decisão é quem responde pela consequência de uma escolha de alto impacto financeiro, como conselhos de administração, conselheiros independentes e CFOs de operações enterprise.

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, e recusou cerca de R$ 800 mil em propostas que exigiam desenvolvimento sob medida, fora do padrão de Enterprise SaaS que definiu para si. Num estágio em que a maioria das companhias aceita qualquer receita, a decisão de recusar contrato funciona como uma declaração de foco.

O que vem depois da produtividade

“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”, diz Negrini. Para o executivo, o próximo ciclo da inteligência artificial corporativa não será vencido por quem gera o texto mais convincente, mas por quem aponta a melhor decisão, e o movimento da OpenAI sugere que essa disputa já começou também para os grandes players internacionais.