Foi-se o tempo em que algoritmos eram inovações apenas de gigantes da tecnologia. Nos últimos anos, startups começaram a produzir os seus próprios sistemas de inteligência artificial com foco em competitividade e uma maior penetração de mercado. E, com equipes e esforço contínuo de desenvolvimento, desembolsam entre R$ 250 mil e R$ 5 milhões.
“Antigamente, a gente pensava em algoritmos apenas como uma ferramenta para feeds de redes sociais. Hoje, servem pra tudo”, diz Lígia de Souza, pesquisadora e desenvolvedora de algoritmos e sistemas avançados de inteligência artificial. “Pode servir para prever um comportamento, incentivar compras, etc.”
Me dê motivos
Os objetivos principais para as startups desenvolverem seus próprios algoritmos são os mais diversos possíveis. Algumas encaram isso como uma necessidade básica frente ao que o mercado exige. Outras começam sem sequer considerar a necessidade de um sistema robusto como esse. No entanto, com o passar do tempo, se torna uma exigência.
A Fligoo, startup que já desenvolveu mais de 4 mil algoritmos para empresas, foca em três funções: incrementar vendas, reter clientes e otimizar processos. “Para os dois primeiros pilares, o desenvolvimento do algoritmo é focado em análise preditiva do comportamento. Recomendar ‘next steps’ mais assertivos”, diz Carlos Naupari, CEO da Fligoo no Brasil.
A empresa apresentou um crescimento de 300% durante a pandemia, sem perdas ou pausas de nenhum cliente nesse período. Com isso, são 15 clientes globais, como Coca-Cola, Walmart e Broadridge, e cinco apenas no Brasil, dentre eles Itaú e B2W.
Outras startups do setor trazem necessidades ainda mais específicas. Por exemplo: a FullFace, startup brasileira de biometria facial, desenvolveu seu próprio sistema para identificar as pessoas em uma sociedade heterogênea como é o Brasil. “Não seria possível a utilização de tecnologias tradicionais”, explica Danny Kabiljo, CEO e co-fundador.
Continua depois da publicidade |
“Isso nos levou a desenvolver nossa própria tecnologia de biometria facial, baseada no mapeamento de mais de 1024 pontos faciais, sendo que a maioria dos pontos relacionados à estrutura óssea”, complementa o executivo. “Outro ponto a destacar é o não armazenamento de imagens, tornando o processo ágil, com segurança e privacidade.”
Já a Simon, de inteligência artificial em operações de TI, desenvolveu algoritmos próprios que atuam de modo inteligente para centralização de dados, métricas e eventos. “O domínio das tecnologias está em mãos estrangeiras. Assim, seguimos esse caminho pelo custo e benefício do desenvolvimento próprio”, contextualiza Edhuardo Tierrez, CTO da startup.
Custo e desenvolvimento
Independente da necessidade ou do tamanho da aplicação, o caminho para o desenvolvimento é sempre o mesmo. “Desenvolver modelos preditivos eficientes que tenham um verdadeiro impacto nos negócios é mais arte que ciência”, explica o CEO da Fligoo.
Primeiramente, é preciso definir muito bem o negócio da empresa para entender bem o problema a ser resolvido com analítica avançada e as predições a serem feitas. Depois, os desenvolvedores começam a encontrar, limpar e normalizar as fontes de dados para usar o machine learning.
“Os resultados preliminares são testados e geralmente preparamos uma campanha teste para os modelos em produção”, explica Naupari. “É aí que vemos a ‘mágica’ acontecer: os resultados superhumanos, já que a capacidade dos modelos em digerir bilhões de data points e fazer correlações dá uma visibilidade que, até anos atrás, não era possível”.
E quanto custa para desenvolver um algoritmo robusto? Fligoo e FullFace não disseram. Mas Edhuardo, da Simon, compartilhou que a startup desembolsou um investimento na faixa de R$ 2,4 milhões ao ano. “Além do recurso financeiro, é imprescindível ter domínio na gestão dos recursos humanos, unindo a visão da empresa ao time técnico”, complementa.
Já a startup Incentivar.io, focada em incentivo e campanhas de marca, gastou bem menos: R$ 250 mil. Enquanto isso, uma startup que não quis ser identificada gastou R$ 5 milhões.
Lígia de Souza, pesquisadora da área, explica a discrepância. “Uma startup que quer um sistema simples, mais para uso interno, não vai gastar mais do que R$ 300 mil”, afirma. “Mas quem tiver um negócio em torno de um algoritmo, ou até mesmo exigir muito dado e processamento de sistema, vai ter um custo elevado, principalmente de mão-de-obra”.
E faz diferença?
Todos os entrevistados, sem exceções, celebraram os resultados alcançados com sistemas de inteligência artificial. Danny Kabiljo, da FullFace, destaca o avanço em vários processos. “Com a tecnologia de biometria facial da FullFace, quebramos os paradigmas das tecnologia tradicionais ligados à Escalabilidade, Interoperabilidade e Eficiência”, afirma.
Álvaro Abreu, líder da área de TI da Incentivar.io, destaca alguns resultados alcançados. “Tendo um algoritmo próprio, nosso negócio se torna 100% escalável”, diz. “Conseguimos implementar uma campanha de incentivo com redução de até 80% do tempo comparado ao modelo convencional, além de diminuirmos significativamente o custo para cliente”, explica.
Lígia Souza conclui que algoritmos devem ser cada vez mais essenciais em mercado digital e conectado. “Vivemos a era do algoritmo. Se uma empresa quer se fazer presente no ambiente digital, vai ter que usar sistemas em algum grau”, explica.
Gostou? Então compartilhe:
