Este é o processo de como ajudamos a tirar uma empresa de IA do papel, evoluir minha atuação de posicionamento para gestão de projetos e, ao longo desse caminho, construir soluções aplicadas para a indústria que levaram a um aporte de 5.5 milhões de dólares.
Quando entrei na Opwell como primeiro contratado e membro do founding team, a empresa ainda não existia de fato. Existia um projeto bem-sucedido em uma grande mineradora, liderado pelos cofundadores na IBM, e a decisão de transformar aquilo em um negócio. A partir daí, tudo precisava ser construído ao mesmo tempo, desde o posicionamento até os primeiros produtos e clientes.
Minha atuação começou na frente de marca, comunicação e go-to-market, ajudando a estruturar como aquela capacidade técnica seria apresentada ao mercado. Mas rapidamente ficou claro que, nesse tipo de empresa, essas decisões não ficam isoladas. A forma como você se posiciona depende diretamente da forma como você entrega.
Onde o problema realmente estava
No início, eu achava que o principal desafio em projetos de IA estaria na tecnologia. Com o avanço dos primeiros projetos, fui percebendo que a dificuldade aparecia em outro lugar.
Os contextos eram sempre parecidos. Processos críticos sendo executados de forma manual, dependência alta de especialistas e uma base de sistemas legados que não podia ser simplesmente substituída.
No time comercial de uma fabricante de motores, engenheiros gastavam grande parte do tempo analisando RFPs técnicas extensas. Em operações offshore, equipes precisavam navegar por diferentes fontes de informação para diagnosticar falhas. Em data centers, o comissionamento ainda era feito com planilhas físicas e validações manuais em campo.
A IA fazia sentido quando explicada, mas não estava conectada com o fluxo real dessas operações.
Como começamos a estruturar as soluções
A forma como as soluções foram sendo construídas veio muito mais da prática do que de um plano fechado.
Em vez de tentar substituir sistemas existentes, passamos a atuar em pontos específicos do processo, conectando a IA ao que já estava rodando. Isso levou à construção de arquiteturas com múltiplos agentes, cada um responsável por uma etapa do fluxo.
No caso das RFPs, os agentes ajudavam a extrair requisitos, classificar informações e apoiar a geração de propostas técnicas com base em dados históricos. No cenário offshore, estruturamos uma base de conhecimento que permitia consultas rápidas e mais confiáveis em ambientes complexos. Nos data centers, desenvolvemos uma plataforma que organizava o processo de comissionamento, desde o planejamento até a validação automatizada das medições em campo.
Essas soluções foram sendo ajustadas conforme eram usadas, sempre muito próximas da operação.
O impacto quando a solução entra no dia a dia
Com o uso contínuo, os resultados começaram a aparecer de forma mais consistente.
No caso das RFPs técnicas, a estimativa foi de cerca de 20 mil horas economizadas por semestre em trabalho de engenheiros especializados, além de maior padronização e redução de erro humano. Na operação offshore, a solução atingiu níveis de acurácia próximos de 98% nas perguntas mais complexas, com melhora relevante no tempo de resposta. Nos data centers, a plataforma permitiu gerar mais de 14 mil procedimentos de comissionamento com apoio de IA, além de identificar e corrigir milhares de inconsistências ao longo do processo.
Mais do que os números, o que começou a mudar foi a forma como esses processos eram executados.
Minha transição para gestão de projetos
À medida que o negócio crescia, meu papel também mudou.
O que começou focado em posicionamento e marketing passou a exigir uma atuação mais próxima da operação. Com mais projetos acontecendo ao mesmo tempo e um time crescendo, ficou necessário organizar melhor a forma como as entregas eram feitas.
Passei a atuar diretamente na gestão de projetos, acompanhando diferentes frentes, garantindo alinhamento entre equipes e ajudando a manter as entregas dentro do esperado pelos clientes. Esse movimento foi natural, porque estratégia e execução estavam muito conectadas no dia a dia da empresa.
Foi nesse período que iniciei o MBA em Gestão de Projetos na FGV, aprofundando essa frente enquanto já aplicava esses conceitos na prática.
Quando o negócio se prova
Com o avanço dos projetos e a entrada de clientes relevantes, começou a ficar claro que existia um caminho viável para aplicar IA nesse tipo de mercado.
Empresas do setor industrial, que normalmente trabalham com fornecedores mais tradicionais, passaram a confiar no trabalho que estava sendo desenvolvido. Esse movimento levou ao aporte de 5.5 milhões de dólares e à transição da Opwell para Coodex, marcando um novo momento da empresa.
Para mim, esse foi o ponto em que tudo começou a fazer sentido. O que começou como uma construção ainda cheia de incertezas passou a se consolidar como um negócio que funcionava na prática.
O que esse processo me mostrou
Ao longo dessa construção, o principal aprendizado não veio de uma ferramenta específica, mas da forma como esses projetos precisam ser estruturados.
IA não entra bem quando é tratada como algo separado do negócio. Ela começa a gerar valor quando passa a fazer parte do processo. E, no fim, não é sobre tecnologia isolada, mas sobre como ela se encaixa na operação.
Foi nesse processo que comecei a entender melhor como tirar projetos de IA do papel e fazer eles funcionarem dentro de empresas de verdade.