Para os gestores de Recursos Humanos, 2026 é o marco de uma transição definitiva para a era humano-máquina.  

Se você deseja usar tecnologias de IA para tornar seu departamento tão estratégico quanto a empresa exige, precisa entender que o RH tradicional, reativo e baseado em planilhas, não sobreviverá ao apagão de talentos que se intensifica agora. 

A escassez de mão de obra, especialmente qualificada, e o aumento do turnover exigem que você se torne, de vez, uma liderança orientada por Dados e IA.  

Não se trata apenas de interpretar alguns dashboards e automatizar tarefas burocráticas, mas de nortear sua gestão de RH com IA para: 

• prever quem sairá da empresa antes mesmo do pedido de demissão; 

• mapear lacunas de habilidades em tempo hábil; 

• e personalizar a jornada do colaborador como se ele fosse único.  

Como você está preparando sua organização para esse cenário de mudanças? 

Continue a leitura para entender algumas estratégias que podem levar sua gestão de RH a um novo patamar. 

O fim do “achismo” na gestão de recursos humanos e o inventário de talentos 

Hoje, muitas empresas sofrem com o que chamo de “cegueira de competências“. Isso significa que elas simplesmente não sabem o que seus funcionários sabem.  

Imagine um projeto que atrasou porque “faltou gente de Java”, enquanto um talento no departamento financeiro dominava a linguagem e ninguém tinha essa informação.  

Esse é um custo de oportunidade totalmente evitável em pleno 2026. 

Segundo o relatório Workplace Learning Report 2025 do LinkedIn, 49% dos profissionais de T&D (Treinamento e Desenvolvimento) afirmam que seus executivos estão preocupados que os funcionários não possuam as habilidades necessárias para executar a estratégia de negócios.  

Por isso, a tendência global é a transição para uma estrutura baseada estritamente em competências, abandonando descrições de cargos estáticas em favor de uma gestão dinâmica por habilidades. 

Como superar o desafio de competências e qualificação 

Para superar esse desafio, é possível implementar no seu RH os Grafos de Conhecimento de Habilidades (Skills Graphs).  

Ao arquitetar um projeto desse tipo, nós organizamos os dados e desenvolvemos Agentes de IA para ler currículos, projetos entregues e avaliações de desempenho em toda a organização, criando um inventário de talentos vivo.  

Você pergunta: “Quem pode me ajudar em um projeto de Python?“, e seu agente responde: “A Mariana, do suporte, possui essa skill e deseja migrar de área“.  

Isso é o que chamamos aqui na Niteo Technologies de aproveitamento interno guiado por dados, que permite a você identificar a evolução de habilidades necessária para sua estratégia muito antes de o gap se tornar um problema. 

Qualidade sobre quantidade com a humanização do algoritmo de recrutamento 

Seus recrutadores estão afogados em candidatos que não possuem as competências e os valores necessários para uma vaga?  

Essa é a realidade de muitos departamentos de RH.  

A maioria do tempo dos profissionais ainda é gasta triando pilhas de currículos, e não entrevistando pessoas.  

Esse processo mecânico não só drena a produtividade, como também abre margem para o que relatórios do Gartner chamam de “corrida armamentista de fraudes“, em que: 

• candidatos usam IA para inflar currículos; 

• e empresas usam IA para tentar detectá-los. 

Como tornar o recrutamento mais eficaz e humanizado com Inteligência Artificial? 

No contexto da IA moderna, podemos desenvolver os chamados Agentes de Triagem Inteligente. 

Diferente dos filtros de palavras-chave tradicionais — que erram e são fáceis de burlar —, esses agentes conversam com os candidatos via chat para testar o fit cultural e o conhecimento técnico básico antes de envolver um humano no processo. 

Tudo isso com a responsabilidade que seu candidato merece.  

O objetivo aqui é a humanização do algoritmo.  

Com uma triagem auditável, é possível evitar os preconceitos sistêmicos e selecionar os candidatos realmente aptos.  

Para isso, tratamos os dados para remover vieses e usamos a IA para eliminar o ruído burocrático e permitir que sua equipe foque no que realmente importa: a conexão humana com os talentos mais alinhados à sua marca empregadora. 

Retenção preditiva: a gestão de RH agindo antes do pedido de demissão 

A retenção de talentos é a prioridade número um para 88% das organizações.  

No entanto, a forma como as empresas estão tentando reter as pessoas já está obsoleta.  

Dados do relatório do LinkedIn que mencionei antes evidenciam que fornecer oportunidades de aprendizado é a estratégia principal para combater a rotatividade, pois o progresso na carreira é o maior motivador para o colaborador moderno. 

Se o talento não enxerga evolução, ele sai.  

E quando ele sai, leva consigo habilidades críticas e difíceis de substituir, como visão de negócio e planejamento estratégico.  

Como combater o turnover com Agentes de IA 

Para mudar esse jogo, seu RH precisa da Análise Preditiva de Turnover. 

Através de algoritmos que analisam padrões de comportamento — como queda de produtividade, falta de promoção por longos períodos ou baixo engajamento em plataformas internas —, Agentes de IA podem emitir alertas proativos.  

A grande vantagem da IA moderna é que ela não só “avisa quem vai sair”, como atua na causa raiz do problema, que hoje é a falta de perspectiva de crescimento.  

Um Agente de IA pode indicar que um colaborador chave tem 80% de chance de sair e, simultaneamente, sugerir um novo projeto desafiador ou um passo de aprendizado personalizado para reacender o engajamento.  

O exemplo das empresas “Campeãs de Desenvolvimento” 

Organizações que já tratam o desenvolvimento de carreira como um dado estratégico colhem resultados mensuráveis.  

As chamadas “Campeãs de Desenvolvimento” possuem taxas de promoção para cargos de gestão significativamente mais altas do que as empresas comuns. 

Ao arquitetar um ecossistema de dados que favorece a mobilidade interna, essas empresas criam um pipeline de talentos resiliente.  

Elas não precisam buscar líderes no mercado a cada crise, pois a IA já mapeou e preparou os sucessores internamente.  

A questão é: você prefere reagir a uma carta de demissão ou antecipar um novo plano de carreira? 

Diversidade e remuneração: reduzindo vieses com inteligência de dados 

A pressão por transparência total em relação a salários e critérios de promoção será a norma em 2026, segundo a Microsoft.  

Empresas que usam dados para provar que são justas e equitativas terão uma vantagem competitiva massiva para atrair talentos qualificados. 

As duas estratégias para elevar a transparência do RH 

Para fortalecer suas metas de DEIB (Diversidade, Equidade, Inclusão e Pertencimento), é possível implementar a Triagem Cega com IA.  

Agentes analisam o potencial do candidato removendo nomes, gêneros e idades, focando puramente na competência técnica e comportamental. 

De forma complementar, Agentes de Inteligência de Mercado podem monitorar vagas concorrentes em tempo real.  

Isso permite que sua gestão de RH saiba instantaneamente se uma oferta salarial está abaixo da média do mercado, permitindo ajustes rápidos antes de perder o candidato ideal para a concorrência.  

A tecnologia, neste caso, é o meio para garantir que a justiça organizacional seja um fato, não apenas um discurso. 

O termômetro em tempo real para a liderança 

Muitos gestores estão sobrecarregados e, por consequência, o apoio ao desenvolvimento de carreira dos liderados caiu 5% recentemente.  

Além da sobrecarga de trabalho dos líderes, as tradicionais pesquisas de clima anuais são como “fotos antigas”. Quando você recebe o resultado, o problema já mudou de forma. 

Equilibrando o trabalho da liderança e as expectativas dos colaboradores 

A solução que trago para estes desafios reside na Análise de Sentimento Organizacional.  

Através de Agentes de IA que analisam, de forma anônima e agregada, o tom das comunicações internas e dos feedbacks, você consegue identificar focos de esgotamento (burnout) ou toxicidade em tempo real. 

Essa visibilidade permite uma intervenção rápida da liderança, garantindo a segurança psicológica da equipe e promovendo a agilidade organizacional necessária para navegar em tempos de mudança.  

Para tornar essa intervenção ainda mais cirúrgica, o RH orientado a dados de 2026 usa a segmentação por perfis de prontidão.  

Entender onde cada colaborador está em sua jornada com a tecnologia é fundamental para vencer a resistência cultural.  

Entre os perfis identificados em estudos globais, destacam-se: 

• Multiplicadores (28% da força de trabalho): são os entusiastas e especialistas naturais que já experimentam e compartilham conhecimento com os pares. Eles são seus maiores aliados e devem ser aproveitados como modelos e mentores. 

• Persuadíveis (18%): possuem sentimentos médios em relação à mudança e são o grupo com maior potencial de serem conquistados através de uma melhor experiência do colaborador e de uma visão clara dos benefícios da IA. 

Em vez de uma abordagem única para todos, você passa a tratar cada grupo conforme seu nível de maturidade digital e abertura à mudança.  

Isso reduz o ruído, otimiza o tempo da liderança e garante que a inovação seja adotada com empatia, respeitando o ritmo humano de transformação. 

Da gestão de mudança à agilidade de mudança: o novo ritmo do RH 

Para consolidar essa transformação, é preciso entender que a antiga “Gestão de Mudança” — aquela baseada em planos anuais, cronogramas rígidos e decisões de cima para baixo (top-down) — não é mais suficiente para o ritmo de 2026.  

Vivemos em uma era de fluxos constantes, onde a promessa da IA só se realiza através da Agilidade de Mudança. 

Diferente do modelo tradicional, a Agilidade de Mudança é um processo iterativo e contínuo, pautado na escuta ativa e em feedbacks em tempo real.  

Enquanto a gestão antiga tentava “controlar” a mudança, a agilidade foca em preparar a força de trabalho para prosperar em meio a ela, usando a tecnologia para ajustar a rota enquanto o barco ainda navega. 

O redesenho do trabalho em tempo real com IA 

A Inteligência Artificial é o grande motor dessa nova agilidade. Ela permite ao RH deixar de ser um observador passivo para se tornar um designer ativo das funções organizacionais. 

Através do cruzamento de dados de produtividade, competências e sentimento dos colaboradores, possibilita-se realizar o redesenho do trabalho em tempo real. 

Se os dados demonstram que uma tarefa antes manual está sendo totalmente absorvida pela IA, o RH pode, instantaneamente, ajustar as funções e redirecionar o talento humano para atividades de maior valor agregado, como inovação e relacionamento com o cliente. 

Não se trata mais de mudar a empresa uma vez por ano, mas de evoluir a organização todos os dias.  

Neste vídeo, mostrei de forma didática um dos casos de uso dos Agentes de IA no RH. Salve para ver depois: Agente de IA para RH: o novo jeito de analisar dados e tomar decisões. 

Dados e IA como aliados da potencialização humana 

Os desafios da gestão de recursos humanos em 2026 são complexos, mas a inteligência artificial surge como a maior oportunidade da nossa geração para devolver o toque humano ao RH.  

Ao automatizar o que é mecânico e prever o que é lógico, liberamos você e sua equipe para focar na estratégia, na cultura e no desenvolvimento real das pessoas. 

A IA não substituirá o time de RH. Mas o RH que usa IA certamente substituirá aquele que se mantém preso ao passado.  

Sua empresa está pronta para ser protagonista dessa transformação? 

A Niteo Technologies pode ser sua parceira estratégica nessa jornada de modernização.  

Como Microsoft Solutions Partner e Google Cloud Partner, não entregamos softwares de prateleira. Nós construímos a inteligência por trás do que potencializa seus processos, ajudando seu departamento a organizar os dados para a IA ser o agente que sua empresa precisa. 

Fale com nossos especialistas hoje mesmo e descubra como podemos transformar seu RH em um centro de inovação e resultados. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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O ano é 2000. Você está com seu “Nokia tijolão” no bolso, se orgulhando por ter o jogo da cobrinha e o novo toque polifônico da sua banda favorita.  

Na tela do computador, uma comunidade do Orkut discutia os tópicos mais falados do momento e o MSN estava bombando de mensagens. 

Para o consumidor, era o início de uma nova liberdade digital; para as empresas, era o nascimento da pegada de dados. 

Naquela época, o marketing orientado por dados dava seus primeiros passos reais tentando decifrar esses novos rastros. 

Falávamos de segmentar e-mails por nome e entender quem clicava em um banner, acreditando que tínhamos o controle total da jornada do consumidor.  

O dado servia apenas para confirmar uma venda ou saber se um anúncio foi eficiente, sem grandes camadas de personalização ou contexto.  

Também era raro quando esse ativo voltava para a mesa dos engenheiros para mudar o hardware do celular que você carregava, por exemplo. 

Mas o mundo girou, a tecnologia escalou e aquela métrica fria de cliques tornou-se insuficiente para explicar por que as pessoas escolhem uma marca. 

Passamos, então, pela era da coleta massiva de dados, um período marcado pelo Big Data, onde muitas empresas acumularam montanhas de informações em silos isolados, muitas vezes sem saber como transformá-las em valor real para o cliente.  

Foi a fase do “marketing de retrovisor”, onde olhávamos para o que já tinha acontecido na tentativa de prever o amanhã. 

O Marketing orientado por IA 

Hoje, em 2026, a tecnologia não é mais um suporte. Ela é a inteligência que antecipa o desejo antes mesmo dele se tornar consciente.  

Superamos as barreiras tecnológicas e chegamos ao que estamos chamando de “Marketing orientado por IA”, a evolução da estratégia de dados, onde a inteligência artificial deixa de ser uma ferramenta de análise para decidir e executar ações em tempo real. 

E por que isso é importante agora? 

Porque o consumidor moderno carrega paradoxos: ele quer a inovação mais disruptiva, mas sente uma saudade profunda da simplicidade e da conexão emocional de décadas passadas.  

Ele quer o futuro, mas com a consciência de que esse futuro precisa ser mais sustentável.  

Ele quer ter suas expectativas atendidas por uma marca, enquanto deseja ganhar senso de pertencimento, de ser parte da construção dela. 

Se você pensa em usar tecnologias para manter sua marca relevante, o primeiro passo é reconhecer que a IA para marketing é a única ponte capaz de unir esses três mundos em tempo real. 

A busca pelo “agora”: o consumidor imediatista 

Segundo as tendências de marketing apresentadas recentemente pelo Google, o consumidor de 2026 está exausto.  

O cenário global de incertezas e a velocidade da informação geraram uma fadiga emocional que altera radicalmente as prioridades de compra.  

Objetivos de longo prazo, como poupar dinheiro por anos para construir um patrimônio, por exemplo, perderam o apelo para as gerações mais jovens.  

Agora, o foco são os “pequenos luxos” e as recompensas que os consumidores podem receber de imediato. 

Se sua estratégia de fidelidade ainda se baseia em acúmulo de pontos infinitos que expiram em 24 meses, você está falando uma língua que seu cliente já esqueceu.  

O imediatismo não é uma falha do consumidor, e sim uma resposta racional ao mundo atual. 

Para vencer aqui, você precisa desconstruir sua proposta de valor e oferecer gratificação instantânea em cada etapa da jornada. 

Agentes de IA para Marketing e Data Products em tempo real 

Para atender ao consumidor imediatista, é preciso abandonar a segmentação estática dos CRMs legados — que analisam apenas o que o cliente fez no mês passado — e migrar para uma arquitetura baseada em Agentes de IA que operam no presente. 

O grande gargalo das plataformas tradicionais sempre foi o delay entre a geração do dado e a tomada de decisão.  

Em 2026, esse atraso é fatal para a conversão. 

A lógica do projeto ideal para este cenário 

A solução para esse impasse é a implementação de sistemas que detectam o micro-momento de frustração ou desejo no exato instante em que ocorrem.  

Imagine um usuário que busca um produto, analisa o frete e hesita.  

Em vez de um cupom genérico enviado por e-mail horas depois, um Agente de IA intervém em milissegundos.  

Ele é capaz de orquestrar uma oferta exclusiva — ajustando preço, seleção de produto e tom de voz (copy) — especificamente para aquele CPF e para aquele contexto de navegação. 

Essa “inteligência de sessão” permite que a vitrine do e-commerce seja um organismo vivo. 

Se o primeiro clique do consumidor demonstra interesse em sustentabilidade ou em custo-benefício, toda a jornada subsequente deve priorizar esse atributo automaticamente.  

O resultado dessa abordagem não é só a redução do abandono de carrinho. É a construção de uma percepção de valor onde a marca parece, finalmente, entender o que o cliente precisa no aqui e agora. 

IA transformando o comportamento de busca 

Hoje, seu cliente está encontrando sua marca de maneiras diferentes. Em 2026, a pesquisa não é mais uma lista de links azuis, e sim uma conversa.  

Com o avanço das interfaces conversacionais, como ChatGPT, Copilot e Gemini, e o Modo IA do Google, as pessoas usam texto, voz e imagens simultaneamente para explorar tópicos complexos.  

Elas esperam que a IA entenda a intenção por trás da dúvida, e não apenas as palavras-chave digitadas. 

Este novo comportamento exige uma mudança de paradigma: a transição do SEO clássico para a Generative Engine Optimization (GEO).  

Se sua empresa ainda foca apenas em densidade de palavras-chave para o robô antigo do Google, você está ficando invisível para os grandes modelos de linguagem que agora filtram a informação para o usuário final. 

O desafio da biblioteca de recursos de alta qualidade 

O grande problema que vejo nas organizações é que seu conteúdo valioso está desestruturado.  

São PDFs de manuais, vídeos de treinamento, catálogos em imagens e posts de blog riquíssimos que as IAs não conseguem processar com a profundidade necessária se estiverem em silos.  

Para sua marca ser o “ingrediente fundamental” da decisão do cliente, a infraestrutura de dados precisa evoluir para suportar a Generative Engine Optimization (GEO). 

A arquitetura necessária para a recomendação por IA 

Um projeto moderno de GEO deve focar na transformação desses dados brutos em ativos de inteligência. Isso exige duas camadas fundamentais de tecnologia: 

• Knowledge Graphs (grafos de conhecimento): em vez de pastas isoladas, os conceitos da sua marca devem ser conectados de forma semântica. Isso permite que a IA entenda a relação real entre as características do seu produto e os problemas específicos que seu cliente tenta resolver. É o que dá contexto à máquina. 

• Vector Databases (bancos de dados vetoriais): todo o conteúdo — de imagens a manuais — deve ser convertido em vetores matemáticos. Isso permite que as IAs encontrem informações por similaridade de contexto e intenção, indo muito além da simples correspondência de palavras-chave. 

Ao estruturar a casa dessa forma, você garante que, quando o consumidor fizer uma pergunta complexa como “Qual a melhor solução para o meu problema X?”, a IA tenha os sinais técnicos e estratégicos necessários para apontar sua marca.  

O objetivo é deixar de ser um anunciante que interrompe a jornada para se tornar a resposta técnica que resolve a dor do cliente. 

O público jovem quer criar com sua marca 

Para o público jovem de 2026, consumir é um ato de criação. Eles não são passivos. Eles querem remixar sua marca, usar seus sons no YouTube, criar versões dos seus personagens e expandir seu universo.  

O “maximalismo criativo” é a tendência onde o sucesso de uma campanha não é medido pelo alcance, mas pela quantidade de derivados que ela gera. 

Muitas empresas travam aqui por medo.  

O departamento jurídico teme a perda de controle da propriedade intelectual, e o marketing teme pelo brand safety (segurança de marca).  

Como permitir que o público use seus ativos sem que isso se torne um risco reputacional? 

A engenharia por trás da cocriação sem riscos 

Para essa abertura ser viável e escalável, a infraestrutura deve ser suportada por camadas de inteligência artificial focadas em governança: 

• Moderação automatizada em larga escala: implementamos agentes de visão computacional e análise de sentimento que revisam milhares de conteúdos gerados pelo usuário (UGC) por minuto. Isso garante que qualquer criação que use os ativos da marca respeite rigorosamente as diretrizes de brand safety e os padrões éticos da organização. 

• Capacitação criativa com IA Generativa: ao integrar ferramentas de ponta, como o modelo Veo, você fornece ao seu público a tecnologia necessária para produzir vídeos de alto impacto visual. Isso nivela o campo de atuação: sua marca fornece o combustível tecnológico e o público entra com a criatividade. 

Ao estruturar esse ambiente de participação, você capacita sua comunidade a construir a narrativa da marca de forma orgânica. A narrativa que seus consumidores realmente querem ver e ouvir. 

Economia da memória: o poder estratégico da nostalgia 

A nostalgia em 2026 é um motor econômico central. Em tempos de incerteza, o passado oferece um porto seguro de identidade e conforto.  

O Google identificou que campanhas que usam elementos nostálgicos aumentam a aceitação da marca em até 20%.  

No entanto, o erro comum é tentar apenas “repetir” o passado.  

O segredo, na verdade, está no remix: conectar a herança da marca com a linguagem ultra-moderna da IA para marketing. 

O problema técnico que identificamos em nossas consultorias é que a memória das empresas está “adormecida”.  

Ativos históricos de 10, 20 ou 30 anos estão escondidos em fitas físicas, HDs externos ou em servidores de arquivos desorganizados e sem tagueamento.  

Ninguém sabe onde está o jingle original da marca ou a primeira versão do logotipo para fazer o remix necessário. 

A lógica do resgate de memória assistido por IA 

Um projeto moderno de gestão de ativos históricos não se limita a armazenar arquivos, mas a dar “vida” e contexto a eles através de camadas de inteligência: 

• Processamento multimodal de arquivos: usamos sistemas de IA que literalmente “assistem” e “ouvem” décadas de acervo automaticamente. A tecnologia é capaz de identificar logotipos antigos, reconhecer rostos de figuras históricas da marca e isolar jingles ou momentos específicos de campanhas passadas. 

Se você quer saber mais sobre como funciona essa tecnologia, recomendo a leitura do meu outro artigo: IA Multimodal: integrando visão, voz e contexto em 10 casos de uso inovadores. 

• Busca semântica e contextual: imagine a agilidade de um time de marketing que pode perguntar ao sistema: “Encontre todas as cenas dos anos 90 onde nosso mascote interage com pessoas em um ambiente de parque”. Em segundos, a IA processa a biblioteca e entrega os ativos prontos para edição e remixagem. 

Ao digitalizar e taguear o patrimônio da empresa, transformamos arquivos esquecidos em ativos estratégicos prontos para uso.  

A tecnologia de dados garante que a marca não só preserve o que a tornou grande, como também use esse capital emocional para conquistar o público contemporâneo. 

Sustentabilidade tangível e o fim do Greenwashing 

O consumidor de 2026 desenvolveu um “detector de Greenwashing” altamente sofisticado.  

Promessas vagas de “neutralidade de carbono até 2050” não geram mais confiança. Geram ceticismo.  

Estamos na era da sustentabilidade tangível, onde o marketing precisa ser sustentado por dados rígidos e provas de valor real, como eficiência energética e durabilidade de produtos. 

O grande desafio aqui é o isolamento dos dados.  

As informações que provam que um produto é sustentável geralmente estão presas na fábrica, na engenharia ou na logística.  

O marketing não consegue acessar esses dados em tempo real para transformá-los em argumento de venda no ponto de contato com o cliente. 

A arquitetura da transparência radical 

Um projeto de sustentabilidade orientado por Dados e IA para marketing usa a infraestrutura tecnológica para entregar provas concretas de valor em cada ponto de contato: 

• Dashboards de valor personalizado: em vez de declarações corporativas amplas, a marca entrega transparência individualizada. Imagine o cliente acessando o app da sua marca e visualizando: “Ao usar este modelo de equipamento, sua operação economizou X kWh de energia este mês”. É a sustentabilidade traduzida em economia real para o bolso do consumidor. 

• Modelagem preditiva de durabilidade: através de dados reais de telemetria, é possível usar modelos de IA para provar a resistência de um produto. Mostrar que uma nova versão dura Y% mais que a anterior, com base em evidências de uso real, é a forma mais autêntica de combater a cultura do descarte e provar o valor do investimento. 

Sustentabilidade em 2026 não é sobre “parecer ético”. É sobre ser tecnicamente eficiente e ter a capacidade de expor essa eficiência.  

Se você não consegue medir e rastrear o impacto do que produz, o mercado interpretará o silêncio — ou a mensagem genérica — como falta de compromisso real.  

A tecnologia de Dados e IA é o que transforma uma promessa de sustentabilidade em um diferencial competitivo mensurável. 

O caminho para a liderança em 2026: o início do Marketing Agêntico 

Como você viu, as tendências apontadas pelo Google para 2026 exigem uma capacidade de processamento e resposta que os sistemas tradicionais não são mais capazes de suportar.  

O Marketing de 2026 é um jogo de dados em alta velocidade.  

Para o CEO, CMO ou CFO, a pergunta deve ser: “quão rápido conseguimos modernizar nossa fundação para esses projetos trazerem retorno real?”. 

Você não consegue fazer GEO com dados bagunçados. Você não consegue criar Agentes de IA se seus silos de informação não conversam. A modernização do seu legado não é um projeto de TI, e sim um projeto de sobrevivência de mercado. 

Para liderar em 2026, sua agenda deve priorizar: 

1. Saneamento e estruturação: tratar seus dados não estruturados como o ouro que alimenta as IAs generativas. 

2. Agentes de IA específicos: fugir de ferramentas genéricas e construir agentes treinados com o conhecimento da sua empresa para atuar na jornada do cliente. 

3. Mensuração de ROI: cada projeto de IA deve ter uma tradução clara em P&L, seja por ganho de eficiência operacional ou aumento de market share. 

4. Capacitação de lideranças: seus times de marketing precisam se tornar “maestros de agentes”, coordenando a tecnologia para entregar a visão da marca. 

O futuro do seu marketing depende da qualidade da sua infraestrutura de hoje.  

Se você deseja transformar essas tendências em resultados tangíveis para sua organização, o primeiro passo é olhar para dentro. Como está a saúde dos seus dados agora? 

Fale com nossos especialistas e descubra como ajudamos sua empresa a competir no mercado com dados de qualidade e projetos de IA para marketing. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Muitas empresas ainda olham para a Inteligência Artificial apenas como uma ferramenta tática de automação para reduzir custos marginais.  

Mas na Niteo Technologies, vemos a IA de outra forma: como uma alavanca exponencial do potencial humano. 

Olhe para o cenário atual da sua organização.  

É provável que você tenha times talentosos soterrados por tarefas repetitivas, manuais e de baixo valor cognitivo.  

Seus analistas gastam mais tempo coletando dados do que gerando insights.  

Seus vendedores perdem horas preenchendo CRMs em vez de negociar.  

Esse é o gargalo que a tecnologia tradicional não resolveu. 

O cenário que propomos agora é diferente:  

• times que lideram “Squads de Agentes” para executar o operacional; 

• e líderes que entendem que o valor real da tecnologia não está em trabalhar sozinha ou em substituir pessoas, mas reside na orquestração inteligente, na qual os humanos definem o “o quê” — a estratégia e a ética — enquanto os Agentes de IA resolvem o “como”. 

Continue comigo para entender como os cases de Agentes de IA que abordo neste artigo liberam a energia da sua equipe para o que realmente importa: inovação e crescimento. 

Mas antes, entenda a IA Agêntica e a orquestração de Agentes 

Antes de me aprofundar nos exemplos práticos de Agentes de IA, preciso alinhar o conceito. Quando falo de Agentic AI (IA Agêntica), não falo de um chatbot passivo que espera uma pergunta para dar uma resposta. 

Falo de sistemas com autonomia para planejar, usar ferramentas corporativas e executar sequências de ações para atingir um objetivo de negócio. 

O “Squad” de especialistas 

Esqueça a ideia de um “super robô faz-tudo”. A visão da Niteo, que está na vanguarda das tendências globais, é a criação de Squads de Agentes especializados. 

Pense em uma equipe multidisciplinar. Um agente é o pesquisador, outro é o analista de dados, e um terceiro é o executor.  

É isso que entregamos: especialistas digitais focados que, juntos, entregam resultados complexos e extraordinários. 

Human-in-the-loop: o humano no comando 

É fundamental destacar nesse contexto o conceito de Human-in-the-loop. Embora os agentes tenham autonomia operacional, eles agem sob diretrizes éticas e estratégicas definidas por pessoas. 

Seu colaborador deixa de ser o executor da planilha para ser o gestor dessa frota digital.  

Ele aprova, refina e direciona. 

Para esses Agentes perceberem o mundo (ler telas, ouvir áudios) e tomarem decisões, eles usam capacidades avançadas de percepção. Entenda mais no meu artigo sobre IA Multimodal. 

Cases de Agentes de IA: 10 exemplos de orquestração inteligente 

A teoria é fascinante, não é? Mas sei que você, assim como eu, precisa de provas de conceito que se traduzam em ROI e eficiência.  

A seguir, listo 10 cases de Agentes de IA baseados em arquiteturas que a Niteo já desenvolve para gerar valor em setores inteiros. 

Agentes de IA no agronegócio: precisão e escala no campo 

O agronegócio é um setor onde a margem é definida milimetricamente pela eficiência e pela gestão de riscos incontroláveis.  

Com Agentes de IA é possível transformar variáveis caóticas em decisões bem estruturadas. 

O orquestrador de colheita e logística 

Imagine o gerente de uma grande fazenda no auge da safra.  

O cenário comum que ele enfrenta é o descompasso: a colheitadeira está cheia parada no campo, mas o caminhão de coleta ainda não chegou.  

Ou ainda pior, a chuva está se aproximando e a máquina está operando na área errada. 

Com a aplicação de Agentes de IA focados em orquestração, mudamos essa dinâmica.  

Não instalamos apenas um sensor, criamos uma conversa digital.  

Um agente meteorologista (que monitora o clima hiperlocal) comunica-se em tempo real com um agente de frota (que sabe onde cada caminhão está pela telemetria) e com um agente de colheita. 

Juntos, eles recalculam a rota e sugerem ao gerente: “Mova a equipe para o setor Norte; a chuva chegará no Sul em 2 horas e os caminhões já estão sendo redirecionados para lá.” 

O gerente deixa de perder tempo no rádio tentando adivinhar a logística e passa a tomar a decisão final com o cenário pronto.  

É a diferença entre reagir ao caos e orquestrar a operação. 

Consultor de commodities inteligente 

A volatilidade do mercado de commodities não respeita o horário comercial.  

Enquanto sua equipe descansa, o mercado na Ásia pode derrubar ou elevar o preço da soja.  

Monitorar isso manualmente é impossível. 

Aqui, a solução envolve um squad de agentes que monitora 24 horas por dia as notícias globais, quebras de safra em concorrentes internacionais e flutuações portuárias.  

E eles fazem ainda mais do que coletar dados. 

Eles cruzam essas informações com a posição atual da sua empresa e sugerem momentos ideais de hedge (proteção), compra ou venda.  

O trader recebe uma notificação estratégica, protegendo a margem de lucro com uma velocidade de reação que nenhum humano teria isoladamente. 

Agentes de IA nas áreas de negócio: o back-office autônomo 

É nos departamentos corporativos que vejo o maior desperdício de talento humano.  

Pessoas brilhantes fazendo um trabalho que consome sua energia e seu precioso tempo.  

Os cases de Agentes de IA a seguir demonstram como devolvemos a inteligência estratégica a essas áreas. 

Marketing: a fábrica de conteúdo 

O desafio de muitos CMOs não é a falta de ideias, mas a incapacidade de executá-las em velocidade e escala sem queimar a equipe.  

Uma “fábrica de conteúdo” é a solução para esse gargalo. 

Com a orquestração de IA, seu time não começa do zero.  

Um agente de pesquisa levanta as tendências do dia e passa a bola para um agente redator, que cria o rascunho de um novo blog post.  

Imediatamente, um agente de SEO revisa e otimiza o texto, enquanto um agente de design cria o esboço de uma imagem contextualizada.  

Quando o material chega ao redator e ao designer, o trabalho deles é de curadoria e refino.  

Eles deixam de ser operários da produção para serem os diretores criativos da marca. 

Financeiro: auditoria em tempo real 

Erros em pagamentos e pequenas fraudes corroem o EBITDA das empresas.  

A auditoria tradicional, feita por amostragem, é um risco que muitas organizações aceitam por falta de braço operacional. 

Imagine agora um squad de agentes que audita 100% das notas fiscais recebidas.  

Eles cruzam cada centavo com as políticas de reembolso e os contratos vigentes, aprovando fluxos padrão automaticamente e separando apenas as exceções para análise humana.  

Isso garante não só agilidade, como também um controle rigoroso de custos — essencial para uma estratégia de FinOps eficiente — dando ao CFO visibilidade total sem microgerenciamento. 

Jurídico: análise de risco contratual 

Ver advogados seniores gastando horas revisando cláusulas padrão em contratos de baixo risco é um uso ineficiente de capital intelectual. 

Neste cenário, implementamos agentes de IA que varrem as minutas recebidas buscando cláusulas de risco específicas e sugerindo redação alternativa baseada no playbook da empresa.  

O sistema destaca: “A cláusula 4.2 está fora do padrão de responsabilidade civil da empresa. Sugestão de alteração abaixo.”  

Ou seja, o advogado foca sua energia na negociação final e nos litígios complexos, reduzindo drasticamente o tempo de revisão de contratos. 

RH: recrutamento humanizado 

O paradoxo do RH é querer ser humano, mas estar afogado em processos burocráticos.  

A triagem de milhares de currículos consome o tempo que deveria ser usado para conhecer as pessoas. 

A IA Agêntica atua aqui realizando uma triagem cega baseada estritamente em competências técnicas, e avança para o agendamento automático com os candidatos qualificados.  

O recrutador recebe a agenda pronta.  

O resultado é um RH 100% focado na entrevista cultural e no contato humano, aumentando a qualidade e assertividade da contratação. 

Vendas: o SDR digital 

Você sabe bem: vendedores devem vender, não gastar horas pesquisando dados de contato no LinkedIn ou preenchendo CRM. 

O “SDR Digital” é um squad de agentes focado em enriquecimento de leads.  

Ele pesquisa sobre o prospect, entende o momento da empresa dele e personaliza a abordagem inicial.  

Quando o vendedor humano entra em cena, ele recebe o lead aquecido e informado, pronto para a reunião de fechamento.  

Isso diminui o Custo de Aquisição de Cliente (CAC) e aumenta sua taxa de conversão. 

Atendimento ao cliente: resolução de nível 2 

Chatbots antigos apenas respondiam perguntas frequentes.  

Agentes modernos resolvem problemas. 

Falo de agentes com acesso seguro aos seus sistemas de pedidos e logística.  

Se um cliente reclama de um atraso, o agente não diz “vou verificar”.  

Ele verifica, identifica o problema na transportadora e, se estiver dentro da regra de negócio, autoriza o reenvio ou reembolso autonomamente.  

Ele escala para humanos apenas os casos complexos ou sensíveis.  

O cliente tem o problema resolvido em segundos, e seu time de atendimento sai do loop de frustração. 

Agentes de IA na área da saúde: vidas e dados 

Na saúde, a tecnologia não pode ser vista como “economia de dinheiro”.  

Ela pode salvar vidas e acelerar a cura de enfermidades ao retirar a burocracia do caminho dos especialistas. 

Indústria farmacêutica: aceleração de P&D 

O tempo de descoberta de uma nova droga é o maior custo da indústria farmacêutica. 

Anos são gastos apenas cruzando dados iniciais. 

Neste case de Agentes de IA, squads de agentes varrem 24/7 a literatura médica global e as bases de dados químicas para identificar correlações moleculares promissoras que passariam despercebidas.  

Eles aceleram a pesquisa inicial, entregando aos cientistas hipóteses validadas por dados.  

Isso tem o potencial de reduzir drasticamente o time-to-market de novos medicamentos. 

Hospitais: orquestração da jornada do paciente 

A burocracia hospitalar é uma das principais reclamações de pacientes e uma das maiores causas de burnout em médicos. 

A orquestração aqui envolve agentes que coordenam toda a jornada administrativa: 

• agendamento inteligente; 

• pré-autorização de convênio junto às operadoras; 

• e follow-up pós-consulta.  

O objetivo é simples: garantir que a equipe hospitalar foque no atendimento presencial, assim como no cuidado ao paciente e no desfecho clínico, não na tela do computador preenchendo milhares de formulários. 

Como ajudamos a construir seu primeiro sistema de IA Agêntica 

Ver esses exemplos de agentes de IA funcionando pode parecer mágica, mas é engenharia pura.  

Na Niteo, não usamos soluções de prateleira genéricas para problemas críticos de negócio. 

Como Microsoft Solutions Partner e Google Cloud Partner, usamos frameworks modernos e robustos, como Azure AI Studio, Microsoft Copilot Studio e Google Vertex AI. 

Assim, criamos sistemas escaláveis e seguros, respeitando as particularidades de cada cliente. 

Não aplicamos IA por aplicar. Mapeamos onde o gargalo existe e onde a automação agêntica realmente destrava valor. 

Segurança e governança: o alicerce dos nossos projetos 

A autonomia dos seus agentes exige controle. Uma das maiores preocupações de CIOs e CISOs é a segurança dos dados. 

Para garantir que esses agentes operem dentro das regras da empresa e não se tornem uma ferramenta oculta e sem controle, implementamos camadas rigorosas de governança desde o primeiro dia de projeto. 

Você pode ler mais sobre os riscos e as soluções de segurança em projetos de IA no meu outro artigo: Shadow AI: o risco oculto (e a oportunidade disfarçada) na produtividade da sua empresa. 

Uma nova era da orquestração — onde a IA escala e o humano lidera 

Os cases de Agentes de IA que trouxe neste artigo provam que essa tecnologia já ultrapassou a fase de experimentação.  

Ela é uma realidade operacional para empresas que desejam liderar seus mercados nos próximos anos. 

A reflexão que deixo para você não é sobre “quem a IA vai substituir”, e sim sobre quais problemas complexos seus melhores talentos poderão finalmente resolver quando não estiverem presos ao operacional. 

A IA tem o poder de liberar seus profissionais para serem brilhantes.  

Ela devolve o tempo que a burocracia tomou. 

Sua empresa está pronta para dar superpoderes à sua equipe? 

Na Niteo, desenhamos a orquestração entre humanos e Agentes que define os líderes de mercado. Vamos mapear onde sua equipe precisa desse reforço? Agende uma conversa com nossos especialistas. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Esta semana, enquanto me debruçava sobre os relatórios da Niteo Technologies, lembrei-me da velha época da Inteligência de Mercado tradicional. 

Costumávamos nos inspirar em relatórios estáticos e dados históricos da concorrência e do nosso público para tomar decisões importantes e definir os próximos passos das nossas empresas.  

Apesar da nostalgia, havia gargalos importantes nesse processo que hoje foram completamente superados com a evolução da tecnologia.  

Minha pergunta para você é: sua tomada de decisão evoluiu com a Inteligência de Mercado ou você continua monitorando apenas o que já aconteceu? 

Enquanto sua equipe refina dashboards de vendas do trimestre passado, seu concorrente pode estar alterando a estratégia de preços em uma região estratégica ou lançando um projeto-piloto que mudará a dinâmica do setor.  

Se sua informação chega em um relatório PDF no final do mês, ela já nasceu velha. 

A verdadeira Inteligência de Mercado não é mais sobre organizar o passado.  

É sobre ingerir o presente para dominar o futuro.  

A tese que defendo na Niteo é que o modelo tradicional de pesquisa de mercado, lento e manual, acabou.  

A nova fronteira é liderada por Agentes de IA autônomos que leem, ouvem e interpretam o mundo em tempo real, ajudando as empresas a se anteciparem às necessidades dos consumidores e às estratégias da concorrência. 

Neste artigo, demonstro como a tecnologia deixou de ser uma ferramenta de suporte para ser o próprio motor da competitividade.  

Se você deseja liderar seu setor, precisa parar de olhar para o retrovisor em todos os sentidos a partir de hoje. 

Análise de Dados vs. Inteligência de Mercado 

Existe uma distinção fundamental que muitos líderes ignoram. Inteligência de Mercado e Análise de Dados são disciplinas complementares, mas radicalmente diferentes em escopo e fonte. 

A análise de dados (Analytics) tipicamente olha para dentro.  

Ela responde: “Quanto vendemos?”, “Qual é a nossa margem?”, “Onde estamos falhando na operação?”.  

São dados estruturados, controlados, que moram no seu ERP ou CRM. É sua zona de conforto. 

A Inteligência de Mercado, por outro lado, deve olhar para fora.  

Ela precisa responder: “O que meu concorrente está fazendo agora?”, “Como o sentimento do consumidor mudou nas últimas 24 horas?”, “Qual nova regulação ameaça nosso modelo de negócio e qual pode ser vista como oportunidade?”. 

O problema é que a maioria das empresas tenta fazer inteligência externa com ferramentas de análise interna.  

Ou pior, contratam consultorias para entregar relatórios estáticos que levam semanas para serem produzidos. Quando eles finalmente chegam, o timing de ação já passou.  

Em um mundo volátil, velocidade é a principal moeda de troca.  

Se você demora um mês para saber que o mercado mudou, você já perdeu market share. 

A limitação dos dados estruturados 

A maioria dos sinais vitais do mercado não está em uma planilha Excel. Eles estão em “dados não estruturados”.  

Notícias, posts em redes sociais, relatórios trimestrais, vídeos de reviews no YouTube, alterações sutis em sites de concorrentes, análises do mercado financeiro, sites governamentais e diários oficiais. 

A Inteligência de Mercado tradicional falha porque humanos não conseguem processar esse volume de informação na velocidade necessária.  

Mas o avanço da tecnologia está mudando as regras do jogo. 

A revolução da IA Multimodal e dos Agentes autônomos 

A solução para o problema da falta de visibilidade ampla sobre o mercado reside na Inteligência de Mercado com IA, especificamente através do uso de Agentes de IA e modelos multimodais. 

O que isso significa na prática? Significa ter sistemas que não só processam números, como “leem” textos complexos, “enxergam” imagens e “ouvem” áudios, trabalhando 24/7 para encontrar anomalias e oportunidades. 

Não se trata de automação simples, e sim de Agentes — softwares com capacidade de raciocínio e execução — que podem navegar na web, interpretar contextos e entregar insights prontos para decisão.  

Eles transformam o ruído da internet em sinal estratégico. 

Isso permite que sua empresa saia de uma postura reativa para uma postura preditiva.  

A tecnologia deixa de ser um repositório de dados e passa a ser um radar ativo que não deixa passar nada. 

12 casos de uso reais: Agentes de IA para Inteligência de Mercado 

Para tangibilizar o conceito, separei alguns exemplos práticos de como aplicamos Inteligência de Mercado moderna.  

Não são teorias futuristas; são aplicações que já resolvem dores de negócio dos nossos clientes hoje. 

Se você quer entender onde aplicar essa tecnologia, avalie os cenários a seguir. 

1. Monitoramento de estratégia em relatórios financeiros (Earnings Calls) 

Agentes de IA podem “ouvir” as chamadas de resultados de todos os seus concorrentes listados em bolsa e ler seus relatórios 10-K (PDFs complexos). 

O Agente cruza informações e alerta:  

“O concorrente X mencionou ‘expansão no Nordeste’ 5 vezes a mais do que no trimestre passado e aumentou o CAPEX previsto para logística na região”. 

É assim que sua empresa se antecipa a movimentos competitivos, protege investimentos e pode defender sua área geográfica de atuação. 

2. Análise de sentimento contextual (não por palavra-chave) 

Ferramentas antigas buscam palavras-chave como “ruim” ou “bom”.  

Ferramentas modernas, baseadas em IA Generativa, já entendem sarcasmo e contexto em, por exemplo, reviews de e-commerce e redes sociais. 

O Agente é capaz de identificar que uma avaliação de 4 estrelas contém uma reclamação crítica sobre a durabilidade do produto após 6 meses de uso e que este padrão está crescendo. 

Isso permite a correção rápida do produto e a preservação do valor da sua marca (Brand Equity). 

3. Detecção de alterações de preço (visual e texto) 

Agentes podem visitar e-commerces concorrentes simulando navegação humana em diferentes regiões geográficas. 

Sua ferramenta diz: 

“O concorrente removeu o desconto de 10% no produto carro-chefe em São Paulo, mas aumentou o desconto no Sul, sugerindo excesso de estoque local”. 

Com esses insights, sua empresa poderá fazer uma otimização dinâmica de precificação e margem. 

4. Inteligência geográfica e imagens de satélite 

Aqui, usamos visão computacional para analisar imagens de satélite de estacionamentos de grandes varejistas ou contagem de fluxo em vídeos de câmeras públicas. 

Assim, é possível estimar o tráfego de varejo físico dos concorrentes antes da publicação dos resultados oficiais. 

Você valida o market share real e as tendências de consumo offline. 

5. Análise de mudanças em contratos e termos de uso 

Um Agente monitora as páginas de “Termos e Condições” e documentações técnicas de fornecedores ou concorrentes. 

O objetivo é detectar que um concorrente alterou suas cláusulas de SLA (Nível de Serviço) ou mudou a estrutura de tiers de preço. 

A partir desses insights você ajusta seu discurso de vendas para explorar a fragilidade da concorrência. 

6. Monitoramento de talentos e estrutura organizacional 

Os Agentes autônomos podem realizar uma varredura contínua de vagas abertas no LinkedIn e em sites de carreiras, categorizando as habilidades exigidas. 

O Agente diz: 

“O concorrente Y abriu 15 vagas para engenheiros de dados especialistas em IA Generativa na última semana”. 

Este é um possível sinal de desenvolvimento de novo produto ou pivô tecnológico meses antes do lançamento. 

7. Detecção de tendências em patentes e papers científicos 

Os sistemas de Agentes podem fazer uma leitura automática de novas patentes registradas e artigos acadêmicos em nichos específicos. 

Eles identificam que uma tecnologia que sua empresa considera “futuro distante” já está sendo patenteada por startups na Ásia. 

Isso se traduz em aceleração de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) e mitigação de risco de obsolescência. 

8. Análise de criativos publicitários (Ads Intelligence) 

Agentes que monitoram bibliotecas de anúncios (Google/Meta) e classificam as promessas de valor usadas nos copys e nas imagens são uma nova frente de Inteligência de Mercado. 

Eles percebem que o concorrente mudou o foco da comunicação de “preço baixo” para “sustentabilidade” nas últimas 48 horas e, se fizer sentido para sua empresa, é possível gerar uma reação rápida em campanhas de marketing e posicionamento. 

9. Rastreamento de Cadeia de Suprimentos e riscos globais 

Os Agentes autônomos também podem monitorar notícias locais em múltiplos idiomas sobre greves, desastres naturais ou instabilidade política em regiões de fornecedores. 

Eles alertam sobre o risco de desabastecimento de matéria-prima vinda de uma província específica na Ásia antes que a notícia chegue à mídia ocidental. 

Isso garante a resiliência da Supply Chain, a reformulação da rota e sua continuidade operacional. 

10. Mapeamento de influenciadores de nicho 

Neste caso de uso, os Agentes identificam formadores de opinião emergentes que não estão no radar das grandes agências, analisando o engajamento real e a relevância do conteúdo para seu nicho. 

Eles encontram micro-influenciadores técnicos que estão falando sobre o problema que seu produto resolve, mas ainda não conhecem sua marca. 

Se você está pensando em investir em marketing de influência com alto ROI e baixo custo de aquisição (CAC), este caso de uso é para você. 

11. Análise de diários oficiais e regulação 

Para nós humanos, é impossível realizar a leitura massiva de diários oficiais e pautas legislativas municipais, estaduais e federais. 

Mas para os sistemas de Agentes de IA não.  

Eles podem identificar projetos de lei em estágio inicial com potencial de impacto sobre a tributação ou viabilidade do seu produto em mercados específicos. 

Você ganha compliance proativo e vantagem na adaptação estratégica do seu produto. 

12. Benchmarking de UX/UI automatizado 

Por fim, é possível arquitetar Agentes que navegam nos apps e sites concorrentes, tiram screenshots e comparam fluxos de checkout ou onboarding. 

O Agente diz: 

“O concorrente reduziu o número de informações de cadastro de 5 para 3, removendo a validação de CPF na primeira etapa”. 

Assim, é possível obter insights sobre como melhorar sua conversão digital e, principalmente, a experiência do usuário. 

Ética e compliance na era da IA: onde traçar a linha? 

Ao ler sobre monitoramento via satélite ou análise de anúncios, é natural que uma pergunta surja na mente de qualquer gestor responsável: “E a ética, como fica?”. 

Essa é uma preocupação legítima e que tratamos com rigor absoluto na Niteo.  

A linha que separa a Inteligência Competitiva moderna da espionagem industrial é clara e precisa ser respeitada. 

A Inteligência de Mercado com IA opera estritamente dentro do conceito de OSINT (Open Source Intelligence).  

Isso significa que usamos apenas dados públicos, os adquiridos legalmente e/ou os dados internos da sua empresa para cruzar informações. 

• O que é ético e legal: usar IA para ler em segundos o que qualquer pessoa poderia ler se tivesse tempo infinito (anúncios públicos, sites abertos, imagens de satélite comerciais, diários oficiais). 

• O que é invasivo: tentar acessar dados protegidos por senha, invadir servidores ou violar a privacidade individual de clientes para obter vantagens. 

Nossos Agentes de IA são configurados para serem observadores do espaço público, não intrusos.  

Eles garantem que sua empresa jogue duro, mas jogue limpo.  

A eficiência está em processar o sinal público mais rápido que o concorrente, e não em acessar o segredo privado.  

Na era da IA, governança de dados é tão importante quanto a própria coleta. 

Por que a modernização da sua Inteligência de Mercado não pode esperar? 

Você pode olhar agora para todos esses exemplos que eu trouxe e me dizer: “Josmar, isso parece muito complexo para minha empresa”.  

A verdade é que a complexidade está em não ter essas informações e tentar navegar no mercado com as luzes apagadas. 

A barreira de entrada para Inteligência de Mercado com IA caiu drasticamente.  

O que antes exigia um exército de analistas, hoje é feito por arquiteturas de Agentes bem desenhadas, como as que já implementamos na Niteo.  

Já o custo de oportunidade de ignorar essa tecnologia é incalculável. 

Empresas que continuam dependendo de inteligência manual estão operando com um “delay” de semanas.  

Em setores competitivos, semanas são uma eternidade.  

O líder de mercado de hoje não é o que tem mais dados armazenados, mas o que tem o menor tempo entre a ocorrência de um fato e a tomada de decisão estratégica. 

Por falar em menos dados, aproveite para ler também: Grandes resultados com Small Data: sua vantagem competitiva na era da IA. 

Deixo um convite à reflexão 

Sua equipe está gastando muito tempo coletando dados ou gerando insights?  

Se seus analistas mais brilhantes passam 80% do tempo fazendo web scraping manual ou lendo PDFs para montar apresentações, você está subutilizando seu capital intelectual. 

A Inteligência de Mercado moderna libera o humano para fazer o que a IA não faz: negociar, criar estratégias complexas e construir relacionamentos.  

Na Niteo Technologies, como especialistas em Dados e IA há 20 anos, não vendemos dashboards coloridos que contam o que você fez no mês passado. Nós construímos ecossistemas que ajudam sua empresa a olhar para o futuro. 

Entendemos que cada negócio tem suas variáveis, por isso, nossa abordagem visa identificar o que move o ponteiro da sua empresa e desenvolver os Agentes certos para seu objetivo mais urgente. 

Se você deseja transformar sua Inteligência de Mercado em uma vantagem competitiva, não espere o próximo relatório. 

Fale com nossos especialistas hoje mesmo e saiba como ajudamos a desenvolver seu primeiro projeto. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Como líderes de negócio, por anos, focamos em extrair valor de dados estruturados e, mais recentemente, de grandes volumes de texto.  

E se eu te disser que essa é apenas uma fração da história que seus dados podem contar? 

Assim como na Niteo Technologies, é provável que sua empresa opere com chamadas de vídeo, e/ou fotos e vídeos de produtos, áudios de feedback de clientes em canais de suporte, entre outros formatos de dados.   

No entanto, até pouco tempo, a IA que dominava o mercado estava limitada ao texto, incapaz de compreender essa realidade.  

Para ser, de fato, transformadora, ela precisava perceber o mundo por múltiplos canais — visão, audição, contexto — como nós, tornando-se inerentemente multimodal. 

E esse salto aconteceu rapidamente. 

Além do texto: a evolução da IA Generativa 

A revolução dos Large Language Models (LLMs) foi apenas o ponto de partida desse salto evolutivo.  

Eles nos impressionaram por escrever, resumir e codificar.  

Mas essa foi a primeira fase de uma transformação muito maior. 

A IA Multimodal — capacidade das máquinas de entenderem e gerarem insights combinando texto, imagens, áudio e vídeo — não é mais uma promessa.  

É a fronteira que está, neste exato momento, redefinindo o que é possível em experiência do cliente, otimização de processos e criação de produtos. 

A era multimodal nos dá sistemas que podem ver, ouvir e compreender o contexto completo das nossas empresas. 

Isso justifica seu enorme potencial de crescimento. 

Segundo a MIT Technology Review, o mercado global de IA Multimodal deve atingir 8,4 bilhões de dólares até 2030, crescendo a uma taxa média anual composta de 32,2%. 

Ou seja, os modelos multimodais são, e continuarão sendo, catalisadores para novos modelos de negócio, experiências de usuário radicalmente melhores e para uma compreensão mais profunda do mercado.  

Continue a leitura para conhecer 10 casos de uso promissores dessa tecnologia, que já geram eficiência e receita. 

1. Hiper-personalização da experiência do cliente com IA Multimodal 

Esqueça a segmentação de massa que ainda chamamos de “personalização”.  

Um cliente não é um conjunto de cliques passados.  

Imagine, em vez disso, uma IA que analisa o histórico de navegação visual de um cliente (quais imagens ele pausou), seus reviews (texto) e o tom de voz em uma ligação de suporte (áudio).  

Com essa visão 360°, a IA Multimodal instrui sua equipe a enviar um e-mail com uma imagem do seu produto, gerada dinamicamente, no ângulo exato que ressoa com aquele consumidor.  

Isso é uma mudança radical do marketing reativo para o preditivo, com impacto direto nas taxas de conversão e no LTV (Lifetime Value, ou Valor do Tempo de Vida do Cliente). 

2. Design e criação acelerados 

O time-to-market de novos produtos e novas campanhas é um dos principais drenos de recursos.  

O ciclo de prototipagem é longo e caro.  

Agora, pense em um designer que fornece um esboço (imagem) e uma descrição verbal (áudio) para uma IA, que devolve dez protótipos de produto ou layouts de website em segundos.  

O ciclo de criação é reduzido de semanas para dias, liberando suas equipes criativas para focar na estratégia e no refinamento, não na execução repetitiva. 

3. Desenvolvimento de software mais inteligente 

O custo de traduzir mockups em código e o tempo gasto em debugs de interface são gargalos crônicos na engenharia de software.  

Os code assistants multimodais mudam esse jogo.  

Um desenvolvedor pode enviar um vídeo de um bug ocorrendo, e a IA multimodal “assiste” à interface, analisa o comportamento visual e identifica a falha no código.  

Ou, inversamente, ela recebe um mockup (imagem) e gera o código front-end.  

Isso é um ganho direto de developer velocity, produtividade e, consequentemente, de vantagem competitiva. 

4. Análise de dados complexos e não estruturados 

Seus insights mais valiosos estão, hoje, presos em “dark data” — formatos que sua BI tradicional ignora.  

A IA Multimodal é a chave para essa mina de ouro.  

Ela pode ler um relatório (texto), analisar os gráficos nele contidos (imagem), “ouvir” as gravações das reuniões de vendas (áudio) e assistir aos vídeos de unboxing de clientes para gerar um único insight holístico sobre a performance da empresa.  

O “dark data” deixa de ser um passivo de armazenamento para se tornar seu principal ativo de inteligência competitiva. 

5. Atendimento ao cliente de próxima geração 

Os chatbots baseados somente em textos falham em captar as emoções dos seus potenciais clientes.  

Já a IA Multimodal permite criar assistentes virtuais que entendem mais do que palavras.  

Ao analisar o tom de voz do cliente (áudio) ou sua expressão facial (vídeo), a IA detecta urgência ou frustração.  

O resultado é um atendimento mais empático e eficaz, que escala a triagem de problemas e melhora drasticamente a experiência.  

É o motor para Agentes de IA que resolvem demandas complexas com autonomia ao entenderem o contexto completo das conversas. 

6. Acessibilidade aprimorada como diferencial 

Muitas empresas tratam a acessibilidade como compliance. Eu a vejo como um diferencial de mercado.  

Ferramentas de IA Multimodal podem “ver” e descrever o mundo, gerando detalhadas descrições de áudio para imagens e vídeos dos seus produtos digitais.  

Além de ser uma abordagem inovadora, isso expande seu mercado e fortalece sua reputação de marca. 

7. Manufatura inteligente e preditiva 

Na indústria, o downtime não planejado é o inimigo número um do P&L.  

Um sistema de manutenção reativo espera a luz vermelha acender.  

Uma IA Multimodal “escuta” o chão de fábrica.  

Ela correlaciona o som anormal de um rolamento (áudio), com a imagem de uma microvibração (vídeo) e os dados de um sensor (IoT).  

Dessa forma, identifica a falha antes que ela ocorra, aciona a manutenção preditiva e maximiza o OEE (Overall Equipment Effectiveness). 

8. Logística e cadeia de suprimentos otimizadas 

A visibilidade da cadeia de suprimentos é um desafio crônico em muitas empresas.  

A IA Multimodal oferece o “olho no céu” e a “escuta na estrada”.  

Ela analisa imagens de satélite ou drones para verificar estoques em pátios, cruza com dados de tráfego em tempo real, condições climáticas (texto) e manifestos de carga (PDF). 

O resultado é uma cadeia resiliente e preditiva, que otimiza rotas e identifica gargalos antes deles impactarem o cliente final. 

9. Saúde de precisão e diagnóstico acelerado 

No setor de saúde, a integração de dados é, literalmente, vital.  

Um médico analisa um raio-x (imagem) em um sistema, enquanto lê o histórico do paciente (texto) em outro.  

A IA Multimodal funde essas fontes.  

Ela analisa a imagem médica, o laudo do radiologista (texto), o histórico do paciente (dados) e até a fala dele (áudio) para identificar padrões sutis que indicam uma doença.  

É um assistente de diagnóstico poderoso, que acelera a precisão, assim como o tratamento. 

10. Indústria Farmacêutica: da descoberta à produção 

A descoberta de novos fármacos sempre foi um processo de bilhões de dólares e décadas. Até agora. 

A IA Multimodal pode analisar imagens de microscopia celular, dados de sequenciamento genômico (texto/dados), literatura científica (texto) e simulações moleculares (3D) para identificar candidatos a fármacos em uma fração do tempo.  

Na produção, ela funde dados de sensores em biorreatores com análises espectroscópicas e imagens do produto, conferindo alta qualidade ao novo medicamento. 

O caminho para a implementação da IA Multimodal 

Como você viu nesses dez casos de uso, a IA Multimodal oferece uma nova e grandiosa oportunidade de lidar com seus mais diferentes formatos de dados.  

No entanto, mesmo com inúmeras vantagens, preciso ressaltar que essa tecnologia não é uma solução que você simplesmente “liga” e ela funciona. 

Implementar um sistema multimodal robusto é ordens de magnitude mais complexo do que usar uma API de LLM de texto.  

O sucesso, portanto, começa com um plano de batalha.  

Na Niteo, vemos essa implementação como um processo estratégico dividido em quatro fases cruciais. 

O diagnóstico: comece pelo problema de negócio 

Muitos projetos de IA falham porque começam com a tecnologia (“Queremos usar IA Multimodal a qualquer custo”) e tentam “caçar” um problema para ela.  

A abordagem correta é o inverso: 

• Você quer reduzir o tempo de inatividade na sua linha de produção?  

• Você quer aumentar a taxa de conversão em seu e-commerce? 

• Você quer diminuir o tempo de resolução no seu call center?  

Somente após definir o “por que”, podemos mapear quais dados multimodais (vídeos, áudios, PDFs, sensores) são necessários para responder: “Qual problema de negócio de alto valor estou tentando resolver?”. 

A fundação: uma batalha dos dados multimodais 

Este é o trabalho mais pesado e onde a maioria das iniciativas tropeça.  

Não basta ter os dados. Eles precisam ser de alta qualidade e, o mais importante, alinhados. 

O que significa “alinhados”?  

Significa que o sistema precisa saber que a palavra “falha” dita aos 3:05 de uma gravação de suporte (áudio) corresponde à expressão de frustração do cliente (vídeo) e ao ticket de erro aberto na TI (texto) naquele mesmo instante. 

Sem esse alinhamento, o modelo não consegue fundir as informações para gerar insights verdadeiros.  

Nosso papel é desenhar a estratégia correta de governança de dados para coletar, limpar e, crucialmente, alinhar esses datasets diversos. 

A execução: definindo a arquitetura do modelo 

Uma vez que você tem um problema claro e os dados alinhados, é hora de escolher as ferramentas.  

Aqui, um parceiro confiável faz toda a diferença.  

Você não precisa (e não deve) construir tudo do zero. 

Como Microsoft Solutions Partner e Google Cloud Partner, a Niteo tem a expertise de engenharia para navegar no ecossistema de ferramentas dessas Big Techs e selecionar os building blocks específicos para seu desafio.  

Nossa função é desenhar a arquitetura mais eficiente para seu projeto, avaliando: 

• Modelos nativos: para muitos projetos, usar o poder nativo de modelos como o Gemini na Vertex AI do Google Cloud — construído desde o início para raciocinar sobre vídeo, áudio e texto — é a abordagem mais rápida e eficiente. 

• Serviços especializados: em outros cenários, a melhor solução é fundir serviços especialistas, como os Serviços Cognitivos do Azure e o Azure OpenAI Service, para construir um projeto customizado. 

• Frameworks de fusão: para desafios de fusão de dados muito específicos (ex: texto + imagens), podemos aplicar frameworks de código aberto, como o Magma da Microsoft, para otimizar a performance. 

O diferencial não é usar a ferramenta “da moda”, mas ter a autoridade técnica para escolher a ferramenta que resolve o problema definido, com o melhor custo-benefício. 

A realidade: integração e medição do ROI 

Um projeto de IA Multimodal que vive isolado em um dashboard é um projeto de ciência, não um ativo de negócio.  

A tecnologia só gera valor quando é integrada aos seus processos de negócio e usada pelas suas equipes. 

O sucesso de um projeto de IA Multimodal, portanto, deve ser medido pelo seu impacto. 

Nossa etapa final foca em duas frentes: 

• Integração: garantir que o insight gerado pela IA (ex: “cliente está frustrado”) apareça na tela do seu atendente de suporte em tempo real. 

• Adoção e ROI: treinar as equipes e medir obsessivamente os KPIs definidos no diagnóstico. O tempo de resolução diminuiu? A conversão aumentou? 

É assim que transformamos complexidade técnica em valor de negócio tangível. 

A IA Multimodal pode ser seu próximo movimento estratégico 

Apesar da complexidade, a IA Multimodal representa o presente e o futuro da interação humano-máquina e um salto quântico na capacidade da IA de entender e interagir com o mundo real.  

Ignorar essa onda não é uma opção para quem quer liderar o mercado. 

No entanto, a adoção bem-sucedida de modelos multimodais requer mais do que entusiasmo. 

Exige planejamento cuidadoso, expertise técnica profunda e um parceiro que compreenda tanto seu potencial quanto seus riscos.  

Sempre dizemos aqui na Niteo que a tecnologia é o meio.  

O fim é o valor de negócio, a eficiência operacional e a vantagem competitiva que ela entrega. 

Então, é hora de começar a planejar sua estratégia. 

Com 20 anos de experiência em projetos de Dados & IA e como parceiros Microsoft e Google Cloud, a Niteo Technologies está na vanguarda da aplicação de IA Multimodal para gerar valor real na sua empresa.  

Temos a expertise e as ferramentas necessárias para desenhar e implementar o projeto certo para seu desafio. 

Quer saber como a IA Multimodal pode revolucionar os processos da sua empresa? Agende uma conversa com nossos especialistas e vamos juntos explorar o potencial dessa tecnologia! 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Há alguns anos, a conversa sobre dados era dominada por uma única palavra: “Big”.  

A corrida era por volume, pela crença de que mais dados, invariavelmente, levariam a melhores decisões.  

No entanto, em 2021, o grupo de consultoria Gartner previu que até 2025, 70% das organizações mudariam seu foco de Big Data para o que eles chamaram de Small Data (Dados Pequenos) e Wide Data (Dados Amplos).  

Para muitos, soou como uma previsão ousada.  

Para nós, que estamos no campo de batalha implementando projetos de IA há duas décadas, soou como o futuro inevitável. 

E esse futuro chegou. 

A mesma consultoria, em abril de 2025, dobrou a aposta com uma nova previsão: até 2027, as organizações usarão modelos de IA pequenos e específicos para tarefas três vezes mais do que os grandes modelos de linguagem de propósito geral. 

O que isso significa para você?  

Significa que a tese se confirmou e a era do Small Data é uma nova realidade estratégica.  

Ela não nasceu de uma limitação, mas da busca por uma Inteligência Artificial mais eficiente, mais ágil e, crucialmente, mais acessível. 

Se você acreditava que a IA era um jogo apenas para gigantes com orçamentos astronômicos e data lakes infinitos, prepare-se para mudar de ideia.  

A vantagem competitiva na próxima década não virá de quem tem mais dados, e sim de quem extrai mais valor dos dados que já possui. 

Redefinindo a conversa: o que é Small Data no contexto da IA moderna? 

Quando falamos em Small Data, a primeira imagem que vem à mente é a de “poucos dados”.  

E essa é a primeira barreira que precisamos quebrar.  

Small Data não é sobre escassez. É sobre estratégia e precisão. 

No contexto da Inteligência Artificial moderna, a definição precisa ser mais sofisticada. 

Small Data é ter um conjunto de dados suficiente, focado e de altíssima qualidade para treinar um modelo de IA que resolva uma tarefa de negócio específica.  

A academia reforça essa visão:

Em machine learning, Small Data refere-se a um conjunto de dados que contém menos pontos do que o normalmente necessário para realizar uma tarefa com métodos padrão. 

Percebe a sutileza?  

O problema não é o tamanho do dataset em si, mas a inadequação dos “métodos padrão” para extrair valor dele.  

É aqui que a conversa muda de patamar. 

A questão, portanto, não é lamentar a falta de Big Data, mas dominar a disciplina de Small Data Learning, um conjunto de técnicas avançadas de IA projetadas para extrair o máximo de valor de conjuntos de dados focados e de alta qualidade.  

Ao dominar o Small Data Learning, você transforma o que parecia uma desvantagem – a ausência ou desorganização de petabytes de dados – em sua maior força: agilidade, foco e um caminho muito mais curto para o ROI.  

Estamos falando de uma mudança de mentalidade que nivela o campo de jogo da IA. 

O imperativo de negócio: por que “menos é mais” na era da IA? 

Em minhas conversas diárias com outros líderes, a pergunta que sempre surge é: “Josmar, isso é interessante, mas como se traduz em resultado para minha empresa?”.  

Minha resposta para essa dúvida comum é que adotar uma estratégia de Small Data se trata de uma decisão de negócio com três impactos fundamentais que listo a seguir. 

Democratização da IA: competindo de igual para igual 

Nem toda empresa é uma Big Tech ou tem a estrutura de dados de um banco multinacional. 

A boa notícia? Você não precisa ser.  

A era do Small Data significa que startups, scale-ups e médias empresas podem, e devem, usar IA para competir. 

Seus dados proprietários – aqueles que refletem as particularidades da sua operação, dos seus clientes e seu nicho – são um ativo único.  

Com as técnicas certas, esses conjuntos de dados focados são mais valiosos do que terabytes de dados genéricos.  

Você pode criar modelos de previsão de churn, otimização de estoque ou detecção de anomalias com os dados que já estão dentro de casa.  

Ou seja, a Inteligência Artificial não é mais um privilégio de poucos. 

Velocidade e agilidade: valor em semanas, não em anos 

Projetos de Big Data são maratonas.  

Exigem meses, às vezes anos, de planejamento, coleta, armazenamento e processamento antes de gerar o primeiro insight.  

Projetos baseados em Small Data, por outro lado, são sprints.  

São mais rápidos de iniciar, mais baratos de executar e começam a gerar valor em poucas semanas. 

A automação não precisa começar com um projeto de Big Data de um ano.  

Muitas vezes, o maior ROI vem da implementação de projetos focados, como os Agentes de IA Reativos Simples, que resolvem problemas de negócio específicos com um conjunto de dados muito limitado, provando o valor da IA de forma rápida e contida. 

Essa agilidade permite a você testar hipóteses rapidamente, aprender com os resultados e escalar as iniciativas que demonstram maior potencial.  

É a essência da inovação lean aplicada à Inteligência Artificial. 

ROI superior: o argumento que seu CFO vai adorar 

Sabemos que o custo de coletar, armazenar, gerenciar e processar terabytes ou petabytes de dados é astronômico.  

Envolve infraestrutura de nuvem robusta, equipes de engenharia de dados e um alto consumo de recursos computacionais. 

Focar em Small Data reduz drasticamente o TCO (Custo Total de Propriedade) das suas iniciativas de IA.  

Menos dados para gerenciar significa menos custos de armazenamento.  

Modelos treinados com dados focados exigem menos tempo de processamento, o que se traduz em uma conta de nuvem menor. 

Assim, o Retorno Sobre o Investimento se torna exponencialmente maior.  

Você investe menos para obter um resultado mais rápido e direcionado ao seu principal desafio de negócio. 

Essa gestão inteligente dos custos não acontece por acaso. É uma disciplina.  

Para as empresas que buscam governar essa nova realidade de IA eficiente, a adoção de uma cultura de otimização de custos de IA com FinOps é o que garante que a economia gerada pelo Small Data seja maximizada e sustentada no longo prazo. 

Técnicas essenciais: o arsenal do Small Data Learning 

Como transformamos a teoria do Small Data em resultados práticos?  

A resposta está em um conjunto de técnicas de IA projetadas exatamente para este cenário: extrair o máximo de conhecimento de dados limitados.  

Na Niteo, chamamos isso de arsenal do Small Data Learning.  

Vamos à análise de três das abordagens mais poderosas. 

1. Data Augmentation: a arte de criar dados sintéticos 

E se você pudesse multiplicar seus dados sem coletar uma única nova informação?  

Essa é a promessa do Data Augmentation. A ideia é aumentar a diversidade de um dataset existente aplicando transformações ou gerando dados sintéticos que sejam realistas e plausíveis. 

Nesse sentido, existem duas abordagens principais: 

• Transformação de dados: consiste em aplicar pequenas modificações aos dados existentes. Em imagens, isso pode ser rotacionar ou alterar o brilho. Em dados tabulares, pode ser a introdução de um pequeno “ruído” estatístico que simula variações reais sem alterar a essência da informação. 

• Síntese de dados: aqui, usamos modelos de IA, como Redes Generativas Adversariais (GANs), para aprender a distribuição dos seus dados e criar amostras do zero. É como ensinar uma IA a pintar no estilo de um mestre e depois pedir a ela que crie novas obras que, embora originais, são indistinguíveis das do artista. 

Essa técnica é fundamental em cenários de small data para tornar os modelos mais robustos e evitar que eles “decorem” os poucos exemplos disponíveis (o chamado overfitting). 

2. Transfer Learning e Few-Shot Learning: aprendendo com a experiência 

Imagine que você não precisa ensinar um modelo do zero.  

Em vez disso, você pega um modelo gigante, como os LLMs da Google ou da Microsoft, que já foi pré-treinado em uma vasta gama de conhecimentos, e o especializa para sua tarefa específica com pouquíssimos exemplos. 

Isso é Transfer Learning. O conhecimento aprendido em uma tarefa com dados massivos é transferido para uma nova tarefa com small data.  

É uma das áreas de pesquisa mais intensas atualmente, focada em como aprender com poucas amostras, o que é conhecido como Few-Shot Learning. 

Um exemplo de ponta dessa abordagem é o HyperTransformer. 

Esta é uma arquitetura de modelo que se destaca em cenários de Few-Shot Learning porque é capaz de gerar um modelo de IA inteiro e funcional a partir de um punhado de exemplos.  

Em vez de apenas ajustar um modelo existente, ele cria um novo, perfeitamente adaptado à sua necessidade específica, mesmo com dados muito limitados. 

3. Hybrid Models: unindo conhecimento humano e dados 

E se a falta de dados pudesse ser compensada pelo seu conhecimento de negócio?  

Os Hybrid Models (Modelos Híbridos) fazem exatamente isso.  

Eles combinam modelos baseados em conhecimento de domínio (também chamados de first-principles) com modelos baseados em dados (machine learning). 

Pense em um processo industrial. Você já tem fórmulas da física e da química que descrevem parte do comportamento do sistema.  

Um modelo híbrido usa essas equações como ponto de partida e emprega a IA para aprender as nuances e as complexidades que as fórmulas não capturam, usando os poucos dados de sensores disponíveis. 

Esta é uma abordagem extremamente sofisticada porque ancora o aprendizado da IA na realidade física da sua empresa.  

O modelo não está “adivinhando” do zero. Ele está refinando um conhecimento já estabelecido, tornando-o incrivelmente eficiente em cenários de small data. 

Aplicações práticas: onde Small Data e IA já estão vencendo 

A transição para o Small Data não é um exercício teórico. Ela já está gerando valor em indústrias onde a qualidade e a especificidade dos dados superam em muito a necessidade de volume.  

São setores onde cada ponto de dado é caro, raro ou complexo – e é exatamente por isso que a IA precisa ser mais inteligente.  

Veja alguns exemplos práticos. 

Medicina e saúde digital 

No diagnóstico por imagem, a precisão é tudo. Um hospital pode ter um conjunto de dados altamente especializado de um tipo raro de tumor, mas com pouquíssimos exemplos. 

Usando técnicas de Small Data Learning, é possível treinar modelos de IA para identificar padrões sutis nessas imagens com uma acurácia que salva vidas.  

O mesmo se aplica à genômica, onde dados de um grupo específico de pacientes podem ser usados para prever a eficácia de um tratamento personalizado.  

Neste caso, a profundidade do dado clínico supera qualquer volume de dados genéricos. 

Indústria e Manufatura  

Imagine uma linha de produção específica numa fábrica. Os dados dos sensores de vibração, temperatura e pressão dessa linha são um tesouro para a otimização de processos e manutenção preditiva.  

Você não precisa de dados de todas as fábricas do mundo. Você precisa dos dados da sua máquina.  

Com um conjunto focado de small data, modelos de IA podem prever falhas em componentes com dias de antecedência, otimizar o consumo de energia de um equipamento específico ou detectar anomalias de qualidade em tempo real.  

O ROI é direto: redução de paradas não planejadas e aumento da eficiência operacional. 

Agricultura de precisão 

No agronegócio, a variabilidade é a regra. O solo, o clima e as condições de uma única safra ou de um talhão são únicos.  

Coletar Big Data para cada centímetro de terra é inviável.  

No entanto, com small data coletados por drones e sensores locais, é possível criar modelos de IA que otimizam o uso de água e fertilizantes para aquela área específica.  

O resultado é um aumento da produtividade, a redução de custos com insumos e uma operação muito mais sustentável.  

A IA atua como um agrônomo especialista para cada pequeno pedaço de terra. 

Esses exemplos revelam o padrão de que a IA de alto valor está se tornando local, especializada e contextual.  

E o combustível para essa revolução é o small data. 

Rumo à IA eficiente: reduzindo custos e a pegada de carbono 

A eficiência se tornou a palavra de ordem em todas as discussões de diretoria. E a pauta ESG (Ambiental, Social e Governança) deixou de ser um “nice to have” para ser um imperativo de negócio.  

Com uma estratégia de Small Data é possível alinhar perfeitamente a busca por eficiência de custos com a responsabilidade corporativa. 

O raciocínio é simples e poderoso.  

Treinar grandes modelos de linguagem (LLMs) em volumes massivos de dados consome uma quantidade colossal de energia.  

Estamos falando de uma pegada de carbono equivalente a centenas de voos transatlânticos para treinar um único modelo de ponta. 

Quando você muda o foco para Small Data, o cenário se inverte: 

• Menor consumo de energia: treinar modelos menores em dados focados requer muito menos poder computacional, o que se traduz diretamente em menor consumo de energia e menor emissão de carbono. 

• Menor necessidade de infraestrutura: você não precisa de clusters gigantes de GPUs funcionando 24/7. Sua infraestrutura de nuvem pode ser mais enxuta, otimizada para tarefas específicas, reduzindo custos e o impacto ambiental associado à fabricação e operação de hardware. 

• Sustentabilidade como vantagem competitiva: a IA mais “verde” entrega uma mensagem poderosa para seus clientes, investidores e talentos. Ela demonstra uma governança inteligente, além de uma visão de longo prazo. 

Essa abordagem ressoa fortemente com a pressão por eficiência de custos vinda do seu CFO e com a agenda de sustentabilidade que seu conselho espera.  

É a prova de que fazer a coisa certa para o negócio e para o planeta pode ser o mesmo. 

Sua estratégia de Dados e IA para a próxima década 

A era do Big Data como única solução, a mentalidade do “volume acima de tudo”, está oficialmente no passado.  

Ela cumpriu seu papel, nos ensinou o potencial dos dados, mas também nos mostrou seus limites: o alto custo, a lentidão e a complexidade que a tornam inacessível para a maioria dos negócios. 

A vantagem competitiva na próxima década pertencerá a um novo perfil de empresa, que é inteligente, ágil e eficiente.  

Aquela que entende que o verdadeiro poder não está em acumular dados, mas em ativar os dados certos, no momento certo, com o menor custo possível. 

Essa é a promessa do Small Data, uma abordagem que democratiza o acesso à IA, acelera radicalmente o time-to-market de novos projetos e entrega um ROI que não exige um salto de fé, mas que pode ser medido em semanas. 

Lembre-se: o ativo mais valioso que você possui pode não ser um data lake gigantesco, mas os conjuntos de dados focados e proprietários que contam a história única da sua operação. 

Sua empresa tem dados valiosos, mas acredita não serem “grandes” o suficiente para a IA? Pense de novo.  

Na Niteo, como Microsoft Solutions Partner e Google Cloud Partner, podemos transformar seus dados focados em sua maior vantagem competitiva usando as técnicas e ferramentas mais sofisticadas do mercado. 

Agende uma conversa com nossos especialistas e descubra qual é o projeto de Small Data com o maior potencial de ROI para seu negócio. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Na jornada para transformar o potencial da IA em resultado de negócio, existe um padrão que tenho observado repetidamente.  

A euforia da inovação chega primeiro.  

As equipes ficam fascinadas com o potencial da Inteligência Artificial para revolucionar processos e criar fluxos de receita.  

A experimentação começa trabalhando intensamente.  

E então, silenciosamente, a conta chega. E ela é muito maior do que o esperado. 

Se essa situação soa familiar, saiba que você não está só.  

O que talvez você não perceba é que estamos em um ponto de inflexão.  

A IA deixou de ser um “projeto de inovação” opcional para se tornar um componente central das operações.  

O novo relatório do Gartner “Finanças 2030: 8 forças que moldam o futuro das finanças” prevê que nos próximos três anos, um terço de todas as aplicações empresariais terá IA agêntica embarcada.  

E mais: até 2028, impressionantes 70% das funções financeiras dependerão da análise de IA para tomar decisões em tempo real 

A consultoria IDC vai além e prevê que, até 2027, 75% das organizações combinarão IA Generativa com processos de FinOps para otimizar seus custos. 

Ou seja, a IA está caminhando a passos largos para se tornar onipresente nas empresas.  

No entanto, enquanto ela se mostra a resposta para o crescimento e a eficiência, deixar os custos dela correrem sem controle não é só um erro tático.  

É um risco estratégico que pode anular todos os seus benefícios. 

As forças que redefiniram os custos de IA 

A otimização de custos de IA passa agora a ser o requisito fundamental para a sobrevida e escalabilidade dos projetos de inovação. 

E o que está por trás desta urgência?  

A resposta está em duas forças que transformaram a escala e a natureza dos custos de IA: os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) e a ascensão da IA Agêntica.  

Diferente dos projetos de Machine Learning tradicionais, com custos mais previsíveis e contidos em ambientes de desenvolvimento, os LLMs trouxeram o consumo de IA em um modelo sob demanda, via APIs, que pode crescer exponencialmente.  

A IA Agêntica eleva isso a um novo patamar, onde agentes autônomos podem executar milhares de operações — e gerar milhares de custos — para completar uma única tarefa.  

É um novo paradigma que exige um novo nível de governança financeira. 

Sua primeira linha de defesa: o papel do FinOps em projetos de IA 

Antes de eu apresentar os vilões que ameaçam seu orçamento em projetos de IA, preciso reforçar quem salvará sua empresa: o FinOps.  

Em sua essência, FinOps (uma junção de Finanças e Operações) é uma prática cultural de colaboração.  

Na Niteo Technologies, a definimos como a união entre Finanças, Tecnologia e Negócios para extrair o máximo de valor de negócio da nuvem e da IA, compartilhando a responsabilidade pelos custos das iniciativas implementadas. 

Não se trata de cortar gastos indiscriminadamente, mas de tomar decisões de gastos mais inteligentes e conscientes.  

No fim do dia, o mais importante é garantir que cada real investido em tecnologia gere um retorno claro e mensurável.  

É a estrutura que transforma a conversa de “quanto estamos gastando” para “o que estamos recebendo em troca do que gastamos?”. 

Os 5 vilões da otimização de custos de IA 

Com o cenário e nosso protagonista bem definidos, vamos ao que interessa.  

A seguir, trago os cinco “vilões” silenciosos que, com base em nossa experiência e em percepções da FinOps Foundation, são os principais responsáveis por inflar os custos de projetos de IA. 

1. O custo oculto do treinamento (o laboratório que nunca fecha) 

Este é um clássico. Acontece na fase de pesquisa e desenvolvimento, onde a criatividade e a velocidade são essenciais.  

O problema não é a experimentação em si, e sim a falta de governança sobre ela. 

Pense em seus cientistas e engenheiros de dados.  

Na busca por um modelo perfeito, eles iniciam um processo de treinamento em uma GPU (unidade de processamento gráfico) caríssima na nuvem e, simplesmente, esquecem o processo rodando por dias, às vezes semanas.  

Multiplique isso por uma equipe inteira.  

Some a isso o armazenamento de dezenas de modelos experimentais que nunca serão usados em produção e o uso de hardware superdimensionado para tarefas que não exigem tanto poder computacional.  

O resultado é um desperdício invisível que corrói o orçamento. 

Como combater os desperdícios no treinamento de modelos de IA 

A resposta para este problema está em criar “guardrails”, ou controles de segurança, que não sufoquem a inovação e incentivem a responsabilidade financeira, como: 

Implementar políticas de auto shutdown: são scripts ou configurações na sua plataforma de nuvem que desligam automaticamente os recursos computacionais após um período pré-definido de inatividade ou ao final de um processo de treinamento. É o equivalente a instalar luzes com sensor de presença no seu laboratório. 

Criar um “cemitério” de modelos: estabeleça um ciclo de vida para os artefatos de IA. Modelos que não são promovidos para produção após um certo tempo devem ser automaticamente arquivados em um armazenamento de baixo custo ou, se não tiverem valor futuro, deletados. 

Usar ferramentas de right-sizing: plataformas de nuvem como Google Cloud e Microsoft Azure oferecem ferramentas que analisam o uso de um recurso e recomendam uma instância menor (e mais barata) se ele estiver subutilizado. É sobre dar a cada tarefa a ferramenta certa, não a mais potente. 

2. A “conta de bar” da inferência  

Se o treinamento é o custo de P&D, a inferência é o custo da operação.  

É aqui que os custos podem escalar de forma explosiva, especialmente com o uso de APIs de modelos de IA Generativa. 

A tentação de usar o modelo mais poderoso do mercado para todas as tarefas é grande.  

O problema é que cada chamada a esses modelos gigantescos tem um custo.  

Usá-los para tarefas simples, como classificar o sentimento de um e-mail ou resumir um pequeno texto, é como usar um canhão para matar uma formiga.  

A conta no final do mês parece uma conta de bar aberta, onde cada “dose” de IA, por menor que seja, contribui para um valor final assustador. 

Como evitar o susto ao fechar a conta  

A chave para destruir esse vilão é a diversificação e a escolha inteligente, o que chamamos de estratégia de portfólio de modelos. 

Crie diretrizes claras: nem toda pergunta precisa ser respondida pelo modelo mais sofisticado. Defina uma política interna que oriente as equipes sobre qual classe de modelo usar para cada tipo de tarefa (classificação, sumarização, geração criativa, etc.). 

Pense em agentes especializados: muitas vezes, a solução mais inteligente e barata não é um LLM gigante. Pode ser um Agente de IA Reativo Simples, projetado para executar uma única tarefa com máxima eficiência e custo mínimo. 

Considere o self-hosting: para tarefas de alto volume e que não requerem o estado da arte, treinar e hospedar modelos menores na sua própria infraestrutura de nuvem pode ser drasticamente mais barato a longo prazo do que pagar por chamada de API. 

Monitore o custo por chamada: ferramentas de gerenciamento de custos de IA na nuvem são essenciais para rastrear exatamente quanto cada serviço ou produto está consumindo, permitindo uma intervenção rápida do time responsável. 

O Rafael Moralles, CSO aqui na Niteo, publicou um vídeo perfeito sobre a gestão de custos na nuvem, que você pode assistir após ler este artigo para se inspirar: Como monitorar os gastos do Azure com Power BI e reduzir surpresas na conta.   

3. O deserto de dados não otimizados 

A Inteligência Artificial se alimenta de dados. Só que o gerenciamento ineficiente desses dados pode gerar uma conta tão salgada quanto a do próprio processamento computacional. 

Os custos de armazenamento são apenas a ponta do iceberg.  

O verdadeiro vilão aqui é o custo de movimentação de dados, especialmente os chamados “custos de egresso”, a taxa que os provedores de nuvem cobram para transferir dados para fora de sua rede.  

Se sua arquitetura exige que grandes volumes de dados sejam constantemente copiados entre diferentes serviços, regiões geográficas ou até mesmo diferentes provedores de nuvem, você está, literalmente, pagando pedágio a cada transferência. 

Como combater os custos elevados de dados não otimizados 

O objetivo para eliminar este vilão é trazer a computação para perto dos dados, e não o contrário. 

Adote uma arquitetura que minimize a movimentação: planeje sua infraestrutura para que os serviços de processamento de IA estejam na mesma região e rede que seus dados principais. 

Use formatos de arquivo otimizados: prefira formatos que não só acelerem o processamento dos dados, como também reduzam o espaço de armazenamento e, consequentemente, os custos de transferência. 

Implemente políticas de ciclo de vida de dados: nem todos os dados precisam estar em armazenamento de acesso rápido (e caro). Configure regras automáticas para mover dados mais antigos ou menos acessados para camadas de armazenamento mais baratas. 

4. A garagem de ferramentas sem dono (a “Shadow AI”) 

O Gartner chama a atenção para a “ascensão da tecnologia faça-você-mesmo” (Rise of do-it-yourself tech).  

Essa democratização é poderosa, só que sem governança, ela cria um monstro de custos. 

O time de Marketing contrata uma plataforma de IA para análise de sentimentos.  

A equipe de Produto desenvolve uma solução própria para recomendação.  

O time de Operações assina outra ferramenta para automação de processos.  

Na Shadow AI cada um resolve seu problema imediato, mas a organização toda acaba com custos duplicados, falta de padronização, silos de conhecimento e, o pior de tudo, nenhuma visibilidade centralizada sobre o que está sendo gasto e qual o retorno.  

É a “Shadow IT” da era da IA. 

Como combater a Shadow AI 

A solução para isso é centralizar a estratégia, sem engessar a execução. 

Estabeleça um Centro de Excelência em IA (CoE): crie um time multidisciplinar responsável por definir as melhores práticas, homologar ferramentas e guiar as outras áreas da empresa no uso consciente da IA. 

Crie um “catálogo de serviços” de IA: em vez de cada time sair às compras, o CoE pode oferecer uma lista de ferramentas e plataformas pré-aprovadas, garantindo poder de negociação com fornecedores e padronização técnica. 

Implemente um sistema rigoroso de tagging (etiquetagem): esta é talvez a prática de FinOps mais fundamental. Cada recurso criado na nuvem (uma máquina virtual, um banco de dados, um serviço de IA) deve ser etiquetado com informações como: projeto, centro de custo, time e dono do produto. Sem isso, sua fatura da nuvem é uma caixa-preta indecifrável. 

A estratégia Crawl – Walk – Run 

Adicionalmente, é preciso adotar uma estratégia de maturidade para a infraestrutura de IA, como o modelo ‘Crawl – Walk – Run’.  

A grande vantagem é que essa evolução pode acontecer inteiramente num único ecossistema, como Microsoft Azure ou Google Cloud, garantindo uma jornada sem atritos. 

Nosso papel como parceiros estratégicos é justamente ser o guia nesta jornada. 

A cada etapa, o nível de controle aumenta e o custo unitário tende a diminuir, em troca de uma maior necessidade de expertise técnica: 

Crawl (Engatinhar) – foco na velocidade da descoberta: nesta fase, a prioridade é a agilidade. Usamos os serviços de IA totalmente gerenciados que Microsoft e Google oferecem. São ideais para que sua equipe possa experimentar e validar ideias de negócio rapidamente, consumindo APIs de IA Generativa sem se preocupar com a complexidade da infraestrutura. 

Walk (Andar) – foco no equilíbrio entre controle e custo: quando um projeto de IA prova seu valor, otimizamos a operação. Evoluímos para plataformas de machine learning gerenciadas, que dão mais controle sobre os modelos e o ciclo de vida dos dados. Aqui, conseguimos customizar e escalar o projeto com mais eficiência. 

Run (Correr) – foco na otimização de custo unitário em escala massiva: para aplicações críticas e de altíssimo volume, a meta é o controle granular. Avançamos para uma infraestrutura robusta, gerenciando diretamente recursos como GPUs e contêineres. É o estágio de maior maturidade, onde as práticas de FinOps permitem extrair o máximo de performance pelo menor custo possível. 

O ponto-chave é entender que não existe uma solução única. A arquitetura correta depende do estágio de maturidade do seu projeto.  

Projetar desde o início com essa jornada em mente é a forma mais inteligente de garantir que seu investimento de hoje esteja preparado para a escala de amanhã. 

5. A falta de visibilidade  

Este é o meta-vilão. Ele alimenta todos os outros. É a incapacidade de responder à pergunta mais fundamental: “Quanto nosso produto X está gastando com IA este mês e que valor isso está trazendo?”. 

Sem dashboards claros e relatórios que conectem o consumo de nuvem ao valor de negócio, qualquer tentativa de otimização de custos de IA é um palpite.  

Os líderes financeiros veem uma conta de nuvem que só cresce e não conseguem correlacioná-la a um aumento de receita ou eficiência.  

Os líderes de tecnologia também não conseguem justificar os investimentos.  

É um diálogo onde a única saída parece ser “cortar tudo”. 

Como combater a invisibilidade em projetos de IA 

A visibilidade começa com a medição. Para combater este vilão, os líderes precisam de um dashboard simples com KPIs acionáveis.  

Em vez de se afogar em dados, comece com métricas que conectam o custo à atividade de negócio, como: 

Métricas de custo e eficiência: 

• Custo por inferência/chamada de API: essencial para monitorar o custo de modelos em produção. 

• Custo de treinamento por modelo/projeto: ajuda a identificar os projetos mais caros em P&D. 

• Uso de GPU (%): garante que os caros recursos computacionais não estão ociosos. 

Métricas de valor e ROI: 

• Custo de IA por resultado de negócio: em vez de olhar o custo total, meça o “Custo por lead capturado” ou o “Custo por fraude evitada”. 

• ROI da automação: compare o “Custo mensal do Agente” com as “Horas de trabalho manual economizadas x custo/hora do colaborador”. Este é o cálculo que todo CFO quer ver. 

Além dos dashboards, promova reuniões periódicas entre Finanças, Negócios e Tecnologia para revisar esses números.  

Adote a cultura de responsabilidade, onde cada líder de produto é o “dono” do seu custo de IA. 

O segredo é a cultura, não só a ferramenta 

Vencer esses cinco vilões e alcançar uma verdadeira otimização de custos de IA exige mais do que apenas ferramentas e dashboards.  

FinOps não é um software que se compra, mas uma mudança cultural.  

É sobre criar colaboração, visibilidade e, acima de tudo, responsabilidade compartilhada.  

A tecnologia é o facilitador e a transformação acontece quando os times de Finanças, Tecnologia e Negócios passam a falar a mesma língua: a da geração de valor. 

A disciplina financeira não deve ser uma reflexão tardia em seus projetos de IA. Ela deve ser um pilar da fundação.  

Esperar a primeira fatura da nuvem chegar para pensar em custos é planejar o desperdício. 

A abordagem mais inteligente é construir desde o início com a otimização em mente. 

Na Niteo Technologies, nossa filosofia é que um projeto de IA de sucesso é aquele que entrega não apenas inovação tecnológica, como também um resultado de negócio claro e financeiramente sustentável.  

Nós não oferecemos apenas desenvolvimento. Oferecemos arquitetura de projetos inteligentes com o DNA do FinOps embutido desde o primeiro dia. 

Agende uma conversa com nossos especialistas e descubra como podemos desenvolver seu próximo projeto de IA, garantindo que ele nasça otimizado, eficiente e pronto para gerar o máximo de valor para seu investimento. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Você já parou para calcular o custo invisível das pequenas coisas?  

Aquele tempo que sua equipe gasta copiando dados de um e-mail para uma planilha.  

O lead valioso que chegou pelo WhatsApp no fim de semana e se perdeu porque ninguém o cadastrou a tempo.  

A conferência manual de um status de pedido para responder a um cliente.  

Individualmente, parecem tarefas de cinco minutos.  

Somadas, ao final do mês, elas representam um verdadeiro ralo de produtividade, um custo de oportunidade que impede seu time de focar no que realmente gera valor: estratégia, inovação e o bom atendimento ao cliente. 

Se você se identifica com esse cenário, entende que a eficiência operacional não é sobre grandes projetos disruptivos, mas sobre a soma de pequenas melhorias contínuas.  

Assim, a inteligência artificial, em sua forma mais pragmática e acessível, começa a fazer todo o sentido.  

Não falo de robôs humanoides ou de sistemas complexos que levam meses para implementar.  

Falo de uma solução elegante, direta e de altíssimo impacto: os Agentes de IA Reativos Simples. 

O herói anônimo da produtividade: descomplicando os Agentes de IA Reativos 

Esqueça o jargão técnico por um momento.  

Pense no termostato do ar-condicionado do seu escritório.  

Ele não reflete sobre o clima da semana passada nem tenta prever a temperatura de amanhã.  

Sua função é única e absurdamente eficaz: ele mede a temperatura atual e reage.  

Se a temperatura está acima de 22 °C (a condição), ele liga o sistema de refrigeração (a ação). Simples assim. 

Este é o princípio fundamental de um Agente Reativo Simples. 

Estes são os agentes mais diretos e fundamentais no universo da IA.  

Conhecidos no meio acadêmico como “agentes reflexivos”, seu poder reside em uma lógica elegantemente simples: eles operam com base em uma regra de “condição-ação”.  

Eles não possuem memória nem planejam o futuro.  

Eles percebem o estado atual do ambiente e executam uma ação pré-determinada em resposta a um gatilho específico. 

E por que isso é tão revolucionário para sua empresa?  

Porque a maioria do “trabalho manual digital” que consome o tempo da sua equipe segue exatamente essa lógica.  

Se [CONDIÇÃO], então faça [AÇÃO].  

É a automação em sua forma mais pura e a porta de entrada para uma operação verdadeiramente inteligente e orquestrada. 

Não é apenas uma tendência, é uma transformação inevitável 

Se você ainda encara a automação com agentes de IA como algo distante, um tema para congressos de tecnologia, é hora de recalibrar sua visão.  

A mudança já está acontecendo e em uma velocidade impressionante. 

Segundo projeções do Gartner, até 2028, 33% das aplicações de software empresarial incluirão a IA agêntica.  

Isso representa um salto gigantesco, considerando que em 2024 esse número era inferior a 1%.  

Mais impactante ainda é a previsão de que, no mesmo período, pelo menos 15% das decisões cotidianas no trabalho serão tomadas de forma autônoma por agentes de IA. 

Este crescimento exponencial é impulsionado, principalmente, pela democratização da tecnologia, com plataformas robustas como o Copilot Studio da Microsoft e o Google Agentspace do Google Cloud tornando a criação desses agentes cada vez mais acessível para negócios de todos os portes. 

As empresas que não adotarem essa abordagem fatalmente ficarão sobrecarregadas pelo peso da ineficiência manual.  

Isto é, a questão não é se você usará agentes de IA, mas quando e como começará.  

E a resposta mais direta é: comece pelo simples. 

Na prática: como um Agente Reativo Simples salvou uma clínica de ortodontia 

Para traduzir o conceito em valor de negócio, compartilho o caso de um dos nossos clientes, uma clínica de ortodontia em plena expansão. 

A clínica investia pesado em marketing digital, gerando um volume excelente de novos contatos via WhatsApp.  

O problema?  

A equipe da recepção, já sobrecarregada com o atendimento presencial, os agendamentos e as questões financeiras, era responsável por manualmente pegar os dados de cada novo contato no WhatsApp e inseri-los no CRM.  

O resultado era um gargalo perigoso.  

Havia demora para responder aos leads, erros de digitação aconteciam e, pior, alguns contatos simplesmente se perdiam na correria do dia a dia.  

Cada lead perdido era uma cadeira vazia na clínica, além da receita que deixava de entrar. 

Nossa abordagem nesse projeto não foi propor uma troca completa de sistema ou um projeto faraônico.  

Propusemos a implementação de um único Agente Reativo Simples.  

O fluxo era direto: 

• Uma nova mensagem de um número não cadastrado chega no WhatsApp Business da clínica. 

• O agente é instantaneamente ativado. Ele extrai o nome e o telefone do contato, cadastra-o automaticamente como um “Novo Lead” no CRM e envia uma mensagem de boas-vindas padronizada, informando que um especialista entrará em contato em breve. 

É importante notar que a eficácia de um agente como este depende da consistência dos dados de entrada.  

Neste caso, o “gatilho”, ou seja, a mensagem do WhatsApp, precisava ter um padrão minimamente reconhecível para o agente extrair as informações corretas.  

Parte do nosso trabalho foi então definir e orientar esse fluxo para garantir que os dados chegassem de forma estruturada, um pré-requisito fundamental para qualquer projeto de automação bem-sucedido. 

Mais do que agilidade: uma transformação cultural 

O impacto desse projeto foi imediato e mensurável. 

• 100% dos leads passaram a ser capturados e registrados, sem exceção. 

• O tempo de primeira resposta ao cliente caiu de horas para segundos. 

• A taxa de erro de digitação no cadastro de novos contatos foi reduzida a zero. 

• A equipe da recepção foi liberada dessa tarefa repetitiva e agora pode focar em oferecer um atendimento mais humano e acolhedor aos pacientes presentes na clínica. 

Otimizar esse processo foi apenas o começo.  

O Agente Reativo Simples protegeu o investimento em marketing, aumentou a conversão de leads e melhorou a satisfação tanto dos clientes quanto dos colaboradores.  

E na sua empresa, qual é a “tarefa do WhatsApp” que drena a energia da sua equipe? 

Onde mais os agentes brilham? Expandindo os horizontes da automação 

A beleza dos Agentes de IA Reativos Simples está em sua versatilidade.  

Qualquer tarefa que siga um padrão claro de “gatilho-resposta” é uma candidata perfeita para automação.  

Veja como essa lógica se aplica a diferentes áreas: 

• No e-commerce: imagine um agente que monitora pedidos. Assim que um cliente finaliza uma compra com “frete expresso” (gatilho), o agente dispara uma notificação imediata no canal do Slack da equipe de logística (ação). Resultado: os pedidos prioritários são processados mais rápido, superando a expectativa do cliente. 

• No help desk de TI: seu time de TI certamente recebe dezenas de e-mails diários. Um agente pode então monitorar a caixa de entrada. Ao identificar um e-mail com o assunto “SISTEMA FORA DO AR” (gatilho), ele automaticamente abre um chamado de prioridade máxima no sistema de tickets e notifica o gestor da área (ação). Resultado: o tempo de resposta a incidentes críticos é drasticamente reduzido, o que minimiza o impacto no negócio. 

• No marketing: quando um potencial cliente preenche um formulário para baixar um e-book em sua landing page (gatilho), um agente o adiciona imediatamente à lista de nutrição de e-mails específica para aquele material (ação). Resultado: a jornada do lead começa no momento exato do seu interesse, aumentando as chances de conversão. 

• No RH: assim que o status de um candidato no sistema de recrutamento muda para “Contratado” (gatilho), um agente reativo envia um e-mail de boas-vindas com o kit de onboarding, os primeiros documentos e um link para o manual do colaborador (ação). Resultado: o processo de admissão se torna mais ágil e profissional, sendo também um diferencial diante dos novos colaboradores. 

Falando em Agentes Reativos Simples na área de Recursos Humanos, que tal assistir meu vídeo onde mostro o novo jeito de analisar dados de RH para tomar decisões? 

Como empresas globais estão usando os Agentes de IA 

Até mesmo em operações de escala global, a base da eficiência em tempo real são os agentes reativos. Segundo o Google Cloud, estes são alguns casos de sucesso: 

• Na prevenção à fraude: em sistemas financeiros, como os usados pela Airwallex, o primeiro nível de defesa é um agente reativo. Ele não precisa entender todo o histórico do cliente. Se uma transação ocorre com características suspeitas, como valor muito alto, país incomum, horário atípico (gatilho), ele reage imediatamente, bloqueando a transação e/ou acionando modelos de análise mais complexos (ação). É a automação da vigilância instantânea. 

• Na cadeia de suprimentos: mesmo em projetos visionários como o “gêmeo digital” da UPS para simular sua rede de distribuição, a operação é alimentada por incontáveis eventos. Cada vez que o status de um pacote muda para “Atraso na Alfândega” (gatilho), um agente reativo simples dispara múltiplas ações: atualiza o gêmeo digital, notifica o cliente e alerta a equipe de operações. Ele atua, portanto, como o sistema nervoso central da logística moderna. 

Se quiser se aprofundar ainda mais no entendimento dos Agentes de IA, assista também: Como um Agente de IA está substituindo Excel e Power BI na análise comercial. 

A próxima fronteira: dos agentes simples à orquestração inteligente 

Se um único Agente de IA Reativo Simples, operando com uma regra básica, pode gerar tanto valor, pense no que acontece quando múltiplos agentes, mais inteligentes e capazes de colaborar entre si, são orquestrados para resolver problemas complexos. 

Aqui entramos no fascinante campo da IA Agêntica.  

Falo de sistemas onde diferentes agentes, cada um com sua especialidade, trabalham em conjunto para planejar, executar e adaptar-se a tarefas de múltiplos passos.  

Um artigo recente da MIT Technology Review destaca como essa abordagem já vem sendo pilotada na área da saúde para otimizar desde o agendamento de pacientes até a gestão de suprimentos hospitalares. 

Essa é a visão de futuro. Mas a jornada para essa transformação maior não começa com um salto no escuro.  

Ela começa com um primeiro passo, pragmático e seguro.  

O Agente Reativo Simples é esse passo.  

É a base, o alicerce sobre o qual você pode construir uma operação cada vez mais autônoma e inteligente.  

Ao dominar a automação das tarefas simples, você prepara sua cultura, seus dados, seus processos e sua equipe para os desafios e as oportunidades do amanhã. 

Sua transformação começa agora, com simples perguntas 

A mensagem final para você, líder de negócios, é: esqueça a ideia de que os Agentes de IA estão num futuro distante.  

A maior transformação na sua eficiência operacional não virá de um projeto de um milhão de dólares, mas da coragem de resolver os pequenos atritos do dia a dia. 

O primeiro passo é olhar para dentro e se perguntar: qual é a tarefa que está drenando a energia da minha equipe? Onde está o “copia e cola” manual que gera erros e desmotivação? 

Essa tarefa não é um problema menor.  

É seu ponto de partida.  

É sua oportunidade de ouro para provar o valor da automação inteligente, gerar um resultado imediato e preparar sua cultura para o futuro. 

Com 20 anos de experiência no mercado, na Niteo Technologies somos especialistas em traduzir desafios de negócio em projetos de Dados e IA de alto impacto.  

Como Microsoft Solutions Partner e Google Cloud Partner, dominamos as ferramentas e metodologias que transformam essa visão em realidade. 

Nossa equipe pode ajudar você a identificar e automatizar seu primeiro processo, gerando um valor extraordinário em poucas semanas. 

Agende uma conversa com nossos especialistas e comece hoje mesmo a construir sua vantagem competitiva com um Agente de IA. 

Josmar Machado

Chief Executive Officer (CEO) na Niteo

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Tem pelo menos 20 anos que atuo no mercado de tecnologia. Não é de agora que muitos líderes me perguntam como ter mais resultados com sua base de dados.

Hoje, na Niteo Technologies, como CSO, a conversa já tem direcionamento e esse resultado tão desejado tem nome, além de ser um pilar estratégico da TI: Monetização de Dados.

Sempre acreditamos no poder dessa abordagem aqui na Niteo. Ajudar empresas a monetizar seus dados está no nosso DNA.

E não estamos sozinhos nessa visão.

Previsões da consultoria Mordor Intelligence revelam que o mercado de Data Monetization saltará de US$ 4,87 bilhões em 2024 para US$ 14,99 bilhões até 2029, um movimento crescente que reflete os benefícios dessa grande oportunidade de negócio.

Para ilustrar como surfar essa onda, bati um papo com Guilherme Fighera, Looker Sales Specialist na Google, sobre Looker Embedded e seu potencial de criação de valor através da Monetização de Dados.  

Os principais insights, compartilho agora com você.

Bora comigo!

Guilherme, para começarmos, você pode explicar o que é Looker Embedded e seus diferenciais para as empresas?

Claro, Jeff! Looker Embedded é uma plataforma que permite às organizações integrar análises e visualizações de dados em produtos e serviços digitais e em aplicativos internos.

Ele faz parte da família Looker, que inclui ferramentas como Looker Platform, Looker Studio e Looker Studio Pro, cada uma voltada para necessidades específicas.

Um dos diferenciais do Looker Embedded está no conceito de Embedded Analytics — na qual já tivemos a oportunidade de entregar alguns projetos juntos.  

Em termos práticos, ao desenvolver projetos de Data Monetization com essa ferramenta, as empresas podem:

• Comercializar produtos de dados com insights em tempo real, gerando uma monetização direta.
• Incorporar dashboards e relatórios nos sistemas internos da organização para monetização indireta, isto é, para otimizar processos e operações.

O Looker Embedded garante uma experiência fluida e altamente personalizada, com dados realmente relevantes para os usuários finais — sejam eles colaboradores, clientes ou parceiros.

Além disso, ao contrário de soluções de BI mais engessadas, o Looker Embedded se adapta facilmente às necessidades de cada empresa, oferecendo flexibilidade incomparável na entrega de análises.

Para você ter uma ideia, sempre digo que, no Google Cloud, nunca deixamos de implementar um projeto em Looker Embedded por conta do tamanho da empresa. Monetização de Dados pode ser feita de SMB às empresas Enterprise.

Se você ainda não ouviu falar sobre Data Monetization, este artigo pode elucidar o conceito para você: Monetização de Dados: o que significa e 5 estratégias eficazes.

Aproveitando o gancho da Monetização de Dados, por que hoje é tão importante que as empresas tenham análises incorporadas em seus produtos e aplicativos?

Diferente de como fazíamos no BI tradicional, hoje as decisões de negócios precisam de insights em tempo real e estarem disponíveis nas plataformas que os usuários já conhecem.

As análises incorporadas (Embedded Analytics) permitem que os dados estejam acessíveis em qualquer produto ou serviço, por meio de diversos dispositivos e plataformas como Android, iOS, Slack, Google Workspace, Teams, e-mails, entre outros.

Isso garante insights contínuos e facilita a adoção pelas equipes, além de:

• Entregar valor mais rápido: por disponibilizar insights no contexto de produtos e nas plataformas de uso diário, a análise passa a ser parte integral da operação e pode ainda acelerar decisões com recomendações baseadas em IA, GenAI e machine learning.
• Otimizar decisões em tempo real: como os dados estarão sempre atualizados, as empresas podem ajustar suas operações de maneira ágil.
• Ampliar o alcance dos dados: com análises incorporadas em produtos de dados ou aplicativos internos, as empresas garantem que mais pessoas tenham acesso a insights sem se dispersarem. Isso democratiza o acesso aos dados e facilita a tomada de decisões.

Ou seja, as análises incorporadas aproximam os insights de stakeholders para garantir uma atuação mais rápida e eficiente, criam valor imediato, com impacto direto no desempenho e nos resultados financeiros das empresas.

Gui, e quais são as principais vantagens do Looker Embedded para as empresas que desejam monetizar seus dados?

O Looker Embedded traz diversas vantagens competitivas.

O que muitos dos nossos clientes ressalta de melhor são as diferentes formas de integração de dashboards e relatórios em produtos de dados e aplicativos empresariais, que podem ser baseadas em whitelabel, iFrames ou APIs.

Essa flexibilidade facilita o embarque das análises em múltiplos cenários e garante que as soluções de dados sejam realmente relevantes para cada negócio.

Além disso, existem outras vantagens.

Reporting customizado

O Looker Embedded permite construir dashboards e relatórios totalmente adaptados à necessidade dos usuários finais, com visualizações específicas que agregam valor instantâneo.

Exploração de dados automatizada

Com o SQL gerado automaticamente pela interface do Looker, equipes de negócio podem explorar os dados de forma mais prática e sem a necessidade de conhecimento técnico avançado.

APIs e Data as a Service (DaaS)

O Looker Embedded fornece APIs robustas que facilitam a customização de fluxos de trabalho e integrações.

Com essas APIs, as empresas podem, por exemplo, personalizar modelos de Data as a Service (DaaS), oferecendo dados e análises como serviços para clientes ou parceiros.

Um exemplo claro de Monetização de Dados a partir do DaaS é o da Funcional Health Tech, que recentemente realizou um projeto em colaboração com a Niteo e o Google Cloud, para integrar GenAI em seu produto.

A história desse projeto você pode conferir aqui: Um caso de sucesso: como monetizar dados e inovar produtos com Looker e Gemini.

Agendamento e compartilhamento de relatórios

Outra vantagem do Looker Embedded é a capacidade de agendar dashboards e relatórios para facilitar o envio de insights periódicos ou acionáveis para diferentes stakeholders.

Essa funcionalidade automatiza a comunicação de insights e garante que todos recebam as informações necessárias no momento certo.

IA generativa incorporada e camada semântica

Incorporando o Gemini, o Looker Embedded vai além de relatórios tradicionais. Ele lê a camada semântica dos dados para oferecer uma análise aprofundada, onde os usuários podem fazer perguntas em linguagem natural e receber respostas que fazem sentido.

Isso simplifica muito a tomada de decisões e torna as análises mais acessíveis a todos.

Sumarização automática de dashboards

O Looker Embedded também possui uma funcionalidade de sumarização automática, que gera resumos prescritivos para cada visualização no painel.

E qual é o valor disso para o usuário? Facilitar a identificação de tendências e recomendar os próximos passos, sem a necessidade de análise manual detalhada.

Recursos de segurança

O Looker Embedded oferece controle granular sobre o acesso aos dados com Row Level Security, que define o que cada usuário pode visualizar.

Também controla quem pode fazer download de relatórios e permite o uso de URLs tokenizadas para acesso restrito a informações específicas.

E tem mais: quem deseja criar um DaaS, por exemplo, pode configurá-lo para que apenas usuários cadastrados e logados possam acessar os dashboards e relatórios, o que garante maior segurança das informações.

Após essas explicações, Gui, vamos explorar um exemplo prático. O que um cliente que deseja monetizar seus dados com Looker Embedded pode fazer?

Essa é minha parte favorita, Jeff! Vamos lá!

Imagine uma empresa de logística que lida com milhares de entregas diárias.

Antes, suas decisões se baseavam em dados desatualizados de relatórios de BI tradicionais. Ou seja, em uma visão do passado que não acompanhava a velocidade das operações diárias.

Quando um parceiro como a Niteo Technologies, por exemplo, desenvolve um projeto em Looker Embedded para esse cliente, a realidade muda.

Tanto o gerente de operações quanto os motoristas passam a acessar insights em real-time sobre as rotas de entrega, num aplicativo que já usam no dia a dia.

Eles contam também com recomendações baseadas em IA generativa para ajustar as rotas em tempo real e evitar congestionamentos, reduzir custos de combustível e melhorar os prazos de entrega.

Aqui temos então uma monetização indireta, com operações mais eficientes e competitivas.

Mas a história não acaba aí.

Com o framework de Monetização desenvolvido pela Niteo, você pode ainda criar para o cliente um projeto em Looker Embedded para monetização direta.

Por meio de um DaaS customizado, com planos de assinatura, parceiros da empresa de logística podem acessar insights sobre as entregas de seus produtos e usá-los para melhorar o relacionamento com seus clientes.

Portanto: a empresa gera novas receitas com seus dados, enquanto os parceiros usam os insights para identificar oportunidades de melhorias.

Show de bola, né?

Terminando a leitura deste artigo, recomendo que você volte aqui para entender: Monetização de Dados direta e indireta: como as abordagens podem gerar valor na sua empresa.

Próximo passo para monetizar seus dados com sucesso: conte com o apoio da Niteo Technologies!

É com esse exemplo tão didático que encerramos nosso bate-papo.

Gostaria de agradecer ao Guilherme Fighera pelos esclarecimentos, que certamente ilustraram como Looker Embedded pode maximizar o valor dos seus dados.

Para você que chegou até aqui, deixo minhas recomendações:

A implementação do Looker Embedded pode trazer desafios importantes, especialmente em escalabilidade, segurança e personalização.

Empresas que desejam monetizar seus dados de forma eficiente precisam se preparar para:

• integrar dados e sistemas com precisão;
• garantir acesso seguro aos dados;
• e criar experiências únicas para seus usuários finais.

Além disso, para alcançar os benefícios da monetização direta e indireta, é essencial ter uma estratégia clara sobre quais dados serão oferecidos e como serão convertidos em valor.

Por isso, contar com a ajuda de uma parceira estratégica é fundamental.

Na Niteo Technologies, como Google Cloud Partner, temos o conhecimento técnico e a experiência prática para guiar sua empresa em cada etapa dessa jornada.

Ajudamos você a superar as barreiras da inovação e garantimos que Looker Embedded não seja só mais um projeto, mas uma estratégia completa de Data Monetization, capaz de transformar dados em benefícios econômicos reais.

Se sua empresa deseja aproveitar essas oportunidades, não hesite em nos chamar.

Conheça nosso framework dedicado à Monetização de Dados e fale com nossos especialistas para descobrir como podemos impulsionar sua evolução digital: Niteo Data Monetization.

Obrigado por nos acompanhar e até logo!

Jefferson Tolentino

Chief Sales Officer na Niteo

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Nos últimos anos, tive o privilégio de ajudar líderes empresariais a transformar informações subutilizadas em novas oportunidades de receita.

Essa é uma tendência global, pois em muitas organizações os dados estão passando de ativos secundários, que apenas sustentam decisões, para ativos primários, que podem ser capitalizados e potencializar a criação de valor.

Mas saiba de uma coisa: monetizar dados não é apenas uma questão de vender informações brutas.

É uma prática que explora insights profundos com tecnologias de ponta, como IA generativa, e gera benefícios econômicos a partir de ativos já disponíveis, que nem sempre são aproveitados em todo seu potencial.

E tem mais: nem todas as formas de monetização de dados são iguais.

Existem abordagens diferentes, como a monetização de dados direta e a monetização de dados indireta, cada uma com suas próprias vantagens e seus desafios.

Neste artigo, exploro essas diferenças para você compreender como transformar seus dados em lucro.

Vem comigo!

Antes de tudo, entenda: monetizar dados NÃO é vender dados

Uma vez, um dos líderes com quem conversava me perguntou se monetização de dados se tratava daquela antiga e famosa venda de listas de contato.

Logo, percebi que essa é uma dúvida comum no meio corporativo, pois empresas de vários segmentos onde implementamos projetos de Dados e IA ainda associam Data Monetization à ideia de vender informações brutas.

Pois saiba que esse é um conceito limitado e muitas vezes equivocado. A verdadeira monetização de dados vai além disso.

Nosso papel na Niteo Technologies é mostrar que a estratégia envolve enriquecer, transformar e aplicar ativos de dados para gerar valor concreto e, conforme o MIT Sloan Management School, tangibilizar esse valor na forma de algum tipo de ganho financeiro.

Isso pode ocorrer por meio:

• do desenvolvimento de novos produtos ou serviços baseados em dados;
• da comercialização de dados e insights processados e refinados;
• ou pela capacidade da organização de compartilhar internamente dados e insights relevantes para otimizar operações.

Por exemplo, ao invés de vender dados confidenciais, como nomes, telefones e endereços, considerada uma prática ilícita e passível de penalizações, sua empresa pode:

• enriquecê-los com Inteligência Artificial;
• transformá-los em insights acionáveis;
• e aplicá-los em ferramentas como dashboards para disponibilizar informações de mercado para clientes ou parceiros.

Ilustração da diferença entre monetização de dados e venda de dados

Para ilustrar a diferença, dá uma olhada nesta imagem:

Deixe-me explicar. O diagrama demonstra o fluxo de dados desde as fontes iniciais até a entrega de valor para o usuário final.

Em Data Monetization, extraímos dados brutos de diversas fontes e passamos por uma etapa de preparação e limpeza, onde eles são transformados e organizados em data marts ­— que servem como bases de dados específicas para diferentes necessidades.

Ainda nesta etapa, podemos enriquecer esses dados aplicando algoritmos de inteligência artificial e machine learning para aprimorar seus insights.

Na sequência, os disponibilizamos em ferramentas, como DaaS (Data as a Service), IaaS (Insight as a Service) ou numa plataforma analítica como serviço, modelos que comumente trabalhamos nos projetos dos nossos clientes.

Assim, esses ativos podem gerar diferentes tipos de outputs: dados brutos, relatórios e insights acionáveis. Cada um desses outputs pode ser monetizado de maneiras distintas.

Se você ainda não se familiarizou com o conceito de Data Monetization, recomendo a leitura deste artigo: Monetização de dados: o que significa e 5 estratégias eficazes.

Monetização de dados direta e indireta: qual a diferença?

Agora que mostrei como a monetização de dados se diferencia da venda de dados, é comum surgirem algumas perguntas.

Uma das mais frequentes que venho respondendo é sobre a diferença entre a monetização de dados direta e a monetização de dados indireta.

Essas duas abordagens, embora possam ser complementares, têm características e aplicações distintas que impactam a estratégia de negócios da sua empresa.

Continua comigo para explorarmos essas diferenças a seguir.

Monetização de dados direta: como transformar dados em dinheiro

A monetização de dados direta ocorre quando uma empresa gera receita vendendo insights ou dados encriptados e enriquecidos diretamente para outras empresas.

Um exemplo de monetização direta é o da Funcional Health Tech, startup da área da saúde, que recentemente executou um projeto de IA generativa para Data Monetization em colaboração com a Niteo e o Google Cloud. A história completa você pode conferir no vídeo do início deste tópico.

Em resumo, a Funcional produz dashboards a partir de dados transacionais enriquecidos com IA de consultas, tratamentos, procedimentos, etc., e os disponibiliza num DaaS para empresas da indústria farmacêutica e corretoras de saúde, por exemplo.

Esses clientes pagam a Funcional para acessar esses dashboards e obter insights que os ajudam a descobrir medicamentos mais eficazes para determinadas enfermidades ou a personalizar planos de saúde.

Ou seja, enquanto gera receita adicional, a Funcional agrega fluxos de valor contínuos por todo seu ecossistema empresarial.

De acordo com um estudo global da Deloitte, 36% dos executivos já estão gerando receita com a monetização de dados ou a comercialização de softwares proprietários.

Outros 16% planejam adotar essa estratégia nos próximos anos, comprovando que o mercado de dados é uma oportunidade crescente.

Monetização de dados indireta: agregando valor sem venda direta

Na monetização indireta, os dados ou insights não são vendidos diretamente.

Em vez disso, eles são usados de maneira estratégica para agregar valor a produtos e serviços ou para aprimorar processos internos, de forma a obter maior lucratividade e menos despesas.

Um exemplo clássico é o Spotify. A plataforma analisa os hábitos de escuta dos usuários para oferecer recomendações personalizadas, criar playlists automáticas e fornecer relatórios sobre artistas populares.

Esses dados não são vendidos aos clientes, mas são essenciais para aumentar o engajamento, a fidelidade dos usuários e gerar valor ao longo do tempo.

Outro exemplo, mais próximo do nosso dia a dia, é o de supermercados que usam dados sobre o fluxo de clientes e os horários de pico.

Com essas informações, eles ajustam os horários de trabalho dos funcionários para garantir que haja pessoal suficiente para atender clientes nos momentos de maior movimento.

Essa é uma das maneiras de reduzir custos com horas extras e melhorar a eficiência operacional da empresa, por exemplo.

Além disso, na monetização indireta, é comum que os dados sejam compartilhados entre diferentes setores da própria empresa.

Colaboradores letrados em dados conseguem identificar informações subutilizadas em suas áreas e encontrar oportunidades de aplicá-las em outros departamentos.

É importante que eu também ressalte que, mesmo quando esses insights são compartilhados com clientes e parceiros, o foco é agregar valor ao relacionamento, sem necessariamente envolver uma transação financeira direta.

Quando optar por monetização de dados direta ou monetização de dados indireta? A Niteo Technologies pode ajudar!

Decidir entre monetização direta e indireta não é apenas uma questão de se sua empresa deve monetizar os dados, mas de quando e como fazer isso de maneira estratégica.

Costumo dizer que a chave está em entender quando seus dados terão valor para seu público-alvo, seja ele interno ou externo, e como você pode explorá-los de forma eficiente.

Se sua empresa possui dados exclusivos que podem atender a necessidades claras de mercado, a monetização direta pode ser a escolha certa.

Esse modelo permite que você gere receita imediata ao comercializar insights ou dados enriquecidos para clientes, parceiros e outros stakeholders.

Por outro lado, se o foco é melhorar produtos, serviços e processos, a monetização indireta pode oferecer retornos sólidos a longo prazo.

Esse modelo é ideal para empresas que desejam aumentar a retenção de clientes, melhorar a qualidade de vida e do trabalho dos colaboradores, para criar um diferencial competitivo sem transacionar os dados em si.

Em todos os casos, lembre-se: a Niteo Technologies está aqui para ajudar você a definir o melhor modelo, a melhor estratégia e as melhores tecnologias para sua empresa começar a monetizar seus dados.

Não perca a oportunidade de surfar essa onda!

Fale com nossos especialistas em Dados e IA e descubra como transformar suas informações corporativas em fontes valiosas de receita e insights!

Obrigado por ler e até a próxima!

Cesar Piskor

CTO & Innovation Leader na Niteo

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