Ao abrir a porta do banheiro da academia, a pessoa que vai tomar banho dispara um alerta para a equipe de limpeza —é hora da faxina. Os dados gerados, por sua vez, alimentam um algoritmo, que usa inteligência artificial para organizar a rotina dos trabalhadores e mensurar a sua satisfação.
Essa racionalização do dia a dia do cotidiano de empresas, que parecia uma realidade distante há pouco tempo, é a aposta de startups brasileiras, aproveitando-se da disseminação do 5G e do barateamento de sensores.
"Há décadas a limpeza é feita do mesmo jeito", afirma Leandro Simões, CEO da Evolv, que oferece soluções para o mercado de manutenção predial.
Segundo ele, a limpeza é "um processo muito importante, mas que é tão negligenciado que ninguém monitora direito". Por isso, a startup atua junto aos clientes para definir quais são as métricas certas para acompanhar.
"É um mercado que no Brasil gira mais ou menos R$ 100 bilhões por ano", diz. "Tem muito dinheiro na mesa para ganhar e muita água desperdiçada para economizar."
O executivo viu a oportunidade após mais de uma década no setor de telecomunicações, quando atuou na aquisição da Telefônica pela Vivo e em uma startup de antenas, onde teve contato com investidores como a GP Investiments e o fundo Blackstone.
Na Tractian, a oportunidade de negócio foi percebida por uma equipe jovem e recém-saída da faculdade.
"A maioria dos primeiros funcionários se conheceu lá na Escola de Engenharia de São Carlos da USP", conta João Vitor Granzotti, responsável pela área de dados da startup —ele concluiu o curso no ano passado.
A Tractian criou um hardware e um software capazes de prever, com alto índice de precisão, quando uma máquina industrial está prestes a quebrar, antecipando processos de manutenção e evitando que a linha de produção seja interrompida.
"A ideia da Tractian é dar poder às equipes de manutenção nos processos industriais", diz Granzotti.
Ao monitorar e registrar em tempo real informações como frequência de vibração, temperatura e parâmetros da rede de energia elétrica, o algoritmo da startup detecta mudanças sensíveis, identifica padrões e alerta os clientes sobre possíveis problemas em uma interface amigável.
Os sensores são capazes de monitorar até 60 tipos de máquinas. Os clientes vão desde indústrias automobilísticas até uma fazenda de camarão, afirma Granzotti.
Fundada durante a pandemia, a startup já atende clientes em países como Argentina, Chile, Estados Unidos e México.
No caso da Fiter, o alvo de otimização não é um processo ou uma máquina, mas os próprios funcionários, por meio de um "índice de felicidade".
A metodologia foi desenvolvida pelo CEO Sergio Amad, executivo e professor com mais de dez anos de experiência em recursos humanos e neuropsicologia.
O cálculo é feito a partir das respostas a oito perguntas, que em parte se repetem e em parte se renovam, uma vez por mês. Os trabalhadores respondem se quiserem.
As questões são de múltipla escolha e partem de afirmações como "sinto satisfação com o meu desempenho" e "vejo que o meu perfil é compatível com a função", com as quais o funcionário pode concordar, discordar ou ser neutro.
Com as respostas de boa parte dos funcionários de uma empresa, o algoritmo é capaz de identificar padrões e perceber quando alguém mudou de humor em relação ao trabalho.
Segundo Amad, os principais resultados são redução de rotatividade e uma medida objetiva para saber se algum funcionário está próximo de ter burnout (esgotamento), situação que se tornou mais frequente durante a pandemia.
"Essa medição de felicidade dá a oportunidade de a gente prestar atenção naquelas pessoas para as quais estávamos um pouquinho distraídos", explica Toni Gandra, fundador da academia EcoFit, que é cliente da Fiter.
Ele diz já ter revertido duas demissões em potencial graças à análise que o serviço oferece. Weverson Alves, supervisor de capacitação da Live One Trade, afirma que o sistema serve não só para entender a felicidade dos funcionários, mas "também o que a empresa pode oferecer para ele".
Negócios com inteligência artificial atraem investidores
A eficiência de empresas SaaS (sigla do inglês "software as a service", ou "software como serviço") que utilizam inteligência artificial para melhorar processos de outras companhias, vem chamando a atenção de investidores.
No mês passado, o Goldman Sachs liderou um aporte de R$ 625 milhões na unico, unicórnio brasileiro de identificação digital que hoje é avaliado em US$ 2,6 bilhões. Com mais dinheiro em caixa, a empresa tem investido na pesquisa e no desenvolvimento de tecnologias proprietárias.
Uma das frentes, em parceria com a Universidade Federal do Paraná, investe em biometria periocular (análise de dados da região dos olhos), com o objetivo de melhorar o reconhecimento e mitigar vieses algorítmicos.
"Muitas das tecnologias de reconhecimento facial hoje no mercado foram desenvolvidas em países do norte, baseadas em faces caucasianas e asiáticas", diz a empresa.
"Nosso time investe no aprimoramento contínuo dessa tecnologia proprietária, justamente com foco em melhoria da experiência e do acesso de todas as pessoas."
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