IA corporativa movimenta bilhões no exterior e lança espaço para startups brasileiras

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Depois da popularização de ferramentas capazes de produzir textos, imagens e códigos, empresas de tecnologia e investidores passaram a direcionar recursos para sistemas que compreendem o funcionamento interno das organizações e utilizam esse conhecimento para apoiar decisões e executar processos.

O movimento vem acompanhado de cifras bilionárias. A americana Glean, especializada em inteligência artificial corporativa, captou US$ 150 milhões em junho de 2025, em uma rodada que avaliou a companhia em US$ 7,2 bilhões. Em maio de 2026, a empresa anunciou ter alcançado US$ 300 milhões em receita recorrente anual.

Outro sinal veio da Workday, que anunciou, em setembro de 2025, um acordo para adquirir a sueca Sana, desenvolvedora de soluções de inteligência artificial aplicadas ao conhecimento empresarial, por aproximadamente US$ 1,1 bilhão.

A movimentação evidencia o interesse por uma categoria de tecnologia conhecida como Company Brain, ou cérebro corporativo, que procura transformar informações dispersas em diferentes plataformas em uma base de conhecimento acessível e utilizável pelas equipes.

No Brasil, esse mercado começa a atrair iniciativas que buscam adaptar o conceito à realidade das empresas nacionais.

Uma delas é o Savan, startup catarinense criada dentro da EscalaSaaS, empresa de marketing e tecnologia. A companhia desenvolveu uma solução que conecta reuniões, ligações, mensagens, sistemas de gestão e documentos para responder a perguntas sobre a própria operação, com indicação das fontes utilizadas.

Para Gustavo Noronha, cofundador do Savan e diretor de tecnologia da EscalaSaaS, o desafio brasileiro não está apenas na capacidade de processamento da inteligência artificial, mas na maneira como as informações são produzidas e armazenadas pelas organizações.

"A empresa brasileira não roda no mesmo lugar que a americana. A venda acontece no WhatsApp e na ligação, a decisão sai na reunião e o número mora no sistema de gestão. Uma IA que não lê tudo isso não conhece a empresa", afirma.

O avanço da inteligência artificial generativa ampliou o acesso a ferramentas capazes de produzir conteúdo e automatizar atividades individuais. Entretanto, a adoção dessas tecnologias dentro das empresas também revelou limitações.

Um assistente pode elaborar relatórios ou resumir documentos, mas não necessariamente conhece os indicadores oficiais de uma companhia, o histórico de determinada negociação ou os compromissos assumidos durante uma reunião comercial.

Para responder a essas questões, precisa acessar informações internas, compreender as relações entre diferentes registros e respeitar as permissões estabelecidas pela organização. É justamente essa camada de conhecimento que vem atraindo investimentos.

A Glean, fundada em 2019, desenvolveu uma plataforma voltada à busca corporativa e à utilização de inteligência artificial sobre informações empresariais. O crescimento da companhia, que alcançou US$ 300 milhões em receita recorrente anual em 2026, mostra o avanço comercial desse segmento.

A aquisição anunciada pela Workday também sinaliza uma mudança estratégica. A integração da tecnologia da Sana foi apresentada como uma forma de reunir pesquisa de informações, agentes de inteligência artificial e aprendizagem em uma experiência corporativa unificada.

O interesse não se restringe às empresas já estabelecidas. Em sua lista de oportunidades para startups de 2026, a aceleradora americana Y Combinator destacou o conceito de Company Brain entre as áreas consideradas promissoras para novos empreendimentos.

A tese é que as organizações precisam de sistemas capazes de recuperar o conhecimento acumulado ao longo dos anos e disponibilizá-lo para funcionários e agentes de inteligência artificial.

Nesse cenário, o valor da tecnologia deixa de estar concentrado apenas na capacidade de gerar respostas e passa a depender também do contexto empresarial utilizado para produzi-las.

Embora a tendência tenha ganhado força no Vale do Silício, sua aplicação no Brasil apresenta características próprias.

Nas empresas americanas de grande porte, parte significativa das informações corporativas costuma circular por plataformas estruturadas de colaboração, gestão de projetos e relacionamento com clientes.

No mercado brasileiro, das grandes às médias empresas, o conhecimento também está distribuído em conversas de WhatsApp, ligações comerciais, reuniões e planilhas.

Essa realidade cria um desafio para ferramentas que dependem de bases de dados previamente organizadas.

Segundo Noronha, a capacidade de integrar diferentes canais é uma condição importante para que a inteligência artificial consiga representar o funcionamento real de uma organização.

O Savan procura atender a essa necessidade ao conectar informações de CRM, e-mail, WhatsApp, reuniões, ligações, documentos, anúncios e sistemas internos.

A proposta é permitir que um profissional faça perguntas em linguagem natural e receba respostas baseadas nos registros disponíveis.

Um gestor comercial poderia, por exemplo, consultar informações de negociações anteriores. Já uma equipe financeira poderia buscar indicadores oficiais, desde que os sistemas correspondentes estivessem conectados e o usuário tivesse autorização para acessá-los.

O modelo procura reduzir a necessidade de consultar manualmente diferentes plataformas para reunir informações sobre um mesmo assunto.

Na avaliação da startup, essa capacidade pode representar uma oportunidade para empresas que desejam utilizar inteligência artificial, mas não possuem equipes próprias para desenvolver soluções de integração e gestão do conhecimento.

O Savan surgiu de uma necessidade identificada na própria EscalaSaaS.

Com aproximadamente 40 profissionais, a empresa acumulava informações em diferentes ferramentas e dependia do conhecimento individual de colaboradores para recuperar parte dos registros.

O desenvolvimento da solução começou como uma tentativa de resolver esse problema operacional.

A ferramenta entrou em funcionamento em setembro de 2026 e passou a ser utilizada pelos próprios funcionários.

Entre 2 de setembro e 4 de novembro, 15 profissionais realizaram 550 perguntas ao sistema.

Um dos resultados mais relevantes foi a natureza das consultas: 232 perguntas, equivalentes a 42% do total, buscavam números oficiais da empresa.

O dado sugere que a demanda por inteligência artificial corporativa pode estar mais relacionada à recuperação de informações confiáveis do que à produção de novos conteúdos.

Além das consultas, o sistema passou a processar registros de reuniões.

Entre 19 e 25 de outubro, foram transcritas e analisadas 125 reuniões. Na semana seguinte, de 26 de outubro a 1º de novembro, foram outras 104.

O acervo também reunia aproximadamente 133,6 mil mensagens de WhatsApp em 4 de novembro.

Esses registros passaram a compor a base consultada pela tecnologia, permitindo recuperar informações que anteriormente poderiam depender da memória dos participantes ou de buscas individuais.

A experiência serviu como base para transformar a ferramenta em um produto comercial, dando origem ao Savan.

Os indicadores apresentados correspondem ao uso interno na EscalaSaaS e ainda não permitem avaliar o desempenho da tecnologia em diferentes empresas ou setores.

A expansão da inteligência artificial no ambiente empresarial também aumenta a importância da qualidade das respostas.

Enquanto um erro em um texto pode exigir apenas uma revisão, informações incorretas utilizadas em decisões financeiras, comerciais ou operacionais podem gerar consequências mais amplas.

Esse risco é especialmente relevante em sistemas que consultam múltiplas fontes e precisam diferenciar dados oficiais de registros informais.

"IA corporativa sem a fonte é um palpite bem escrito", afirma Noronha.

Para enfrentar esse problema, o Savan foi desenvolvido para indicar a origem das informações apresentadas.

As respostas podem ser acompanhadas de referências a documentos, mensagens, reuniões ou registros dos sistemas conectados.

Quando não encontra informações suficientes para sustentar uma resposta, a ferramenta foi concebida para reconhecer a ausência de evidências, em vez de apresentar uma conclusão sem comprovação.

A empresa também adotou um critério de validação para novas implantações.

Antes de entrar em operação, a solução deve atingir pelo menos 85% de acerto em testes realizados com perguntas reais da organização atendida.

O percentual é um requisito definido pela própria startup para a implantação, e não uma certificação independente de precisão.

Outro componente envolve o controle de acesso.

Segundo o Savan, cada organização possui um ambiente dedicado, com permissões que determinam quais informações podem ser consultadas por diferentes profissionais.

A estrutura procura conciliar a ampliação do acesso ao conhecimento com a necessidade de proteger informações internas e dados empresariais.

A evolução do mercado de inteligência artificial corporativa aponta para uma mudança na forma como organizações utilizam seus próprios dados.

A primeira etapa de adoção foi marcada pela experimentação de ferramentas de produtividade individual. A seguinte tende a envolver aplicações conectadas aos processos internos, capazes de recuperar informações, identificar padrões e apoiar atividades recorrentes.

Nesse ambiente, a integração entre sistemas e a confiabilidade dos dados passam a ocupar uma posição central.

A experiência da EscalaSaaS mostra como essa demanda pode surgir mesmo em empresas com estruturas relativamente enxutas.

Com aproximadamente 40 profissionais, a organização desenvolveu uma ferramenta que passou a consultar mais de 130 mil mensagens e centenas de reuniões e responder a perguntas reais da equipe, transformando posteriormente a experiência em uma iniciativa empresarial independente.

O desafio do Savan será demonstrar que o modelo pode funcionar em operações com diferentes níveis de maturidade digital e estruturas de informação.

Para Noronha, a mudança está na maneira como as empresas passam a utilizar o conhecimento acumulado.

"O que o dono quer não é conversar com uma IA. É saber o número certo, com a prova", afirma.

Em um mercado que já movimenta bilhões de dólares no exterior, a disputa pela próxima geração de ferramentas corporativas poderá depender menos da capacidade de produzir respostas sofisticadas e mais da habilidade de transformar informações dispersas em conhecimento confiável para a gestão.

Mais recente Próxima Minerais críticos: o Brasil avança nas regras. O minerador está pronto? 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Fonte: Portal Empire Cidades