Perto de completar seu primeiro ano de atuação, a Mind.AI aposta em uma metodologia própria, chamada “Radar Exponencial”, para avaliar o nível de maturidade das organizações na adoção de projetos de inteligência artificial. Com planos de ampliar sua atuação por meio de produtos escaláveis e agentes de IA proprietários, a empresa já conquistou espaço no setor automotivo, atendendo clientes como LM Automóveis, WCar, Festiwa e Legatta. Em entrevista ao IA Brasil Notícias, a cofundadora Victoria Luz faz um diagnóstico dos principais desafios enfrentados pelas empresas, que, segundo ela, ainda priorizam a escolha de ferramentas em vez da resolução de problemas de negócio. A executiva também aponta os três fatores que ainda limitam o avanço do mercado de IA no Brasil.
Poderia explicar aos nossos leitores como surgiu a ideia de fundar a Mind.AI?
A Mind.AI nasceu de uma frustração que eu via se repetir em empresas de todos os portes: muito entusiasmo com IA e pouco resultado concreto. As empresas compravam ferramentas, faziam pilotos, mas nada mudava no negócio, porque faltava o elo entre estratégia, tecnologia e pessoas. Foi essa lacuna que decidimos atacar.
Esse diagnóstico, aliás, é o mesmo que me levou a escrever o livro “Além do Hype”. A Mind.AI é a materialização dessa tese em três frentes: consultoria estratégica, implementação de soluções e capacitação de times. Não entregamos só a tecnologia, entregamos a transformação funcionando dentro da operação do cliente.
Como funciona na prática o Radar Exponencial?
O Radar Exponencial é a nossa metodologia proprietária de diagnóstico de maturidade em IA, que avalia o negócio em 5 dimensões. O diferencial está nas âncoras comportamentais: em vez de perguntar o que a empresa acha sobre IA, avaliamos o que ela efetivamente faz no dia a dia, o que elimina o viés do autorrelato otimista.
O resultado é um mapa claro de onde a empresa está em cada dimensão e, principalmente, de onde começar. Isso evita o erro mais comum, que é investir em tecnologia avançada sobre uma base que ainda não está pronta. O plano de ação sai priorizado por impacto e viabilidade, não por modismo.
Quais os principais marcos alcançados até aqui pela Mind.AI e qual a projeção de crescimento da empresa?
Nosso principal marco foi validar nosso modelo de atuação na prática: diagnosticar a maturidade de cada empresa com o Radar Exponencial e, a partir dele, desenhar e implementar soluções sob medida para as necessidades de cada operação. Foi assim que ganhamos espaço no setor automotivo, atendendo empresas como LM Automóveis, wcar, Festiwa e Legatta. Cada cliente tem dores diferentes, e é justamente por atacar essas necessidades individuais, em vez de vender uma solução de prateleira, que construímos resultados consistentes e relacionamentos de longo prazo.
Para os próximos ciclos, a projeção é de expansão em produtos escaláveis, como a nossa comunidade e agentes de IA proprietários. O objetivo é crescer sem abrir mão da profundidade na entrega.
Levando em conta sua experiência, quais têm sido os principais desafios das empresas na implementação prática de IA? E qual o caminho para superar esses desafios?
O desafio número um é começar pela ferramenta em vez de começar pelo problema. A empresa contrata a solução da moda e depois procura onde encaixá-la. Os outros dois desafios são estruturais: processos e dados desorganizados, que fazem qualquer IA herdar o caos existente, e times despreparados, que sabotam a adoção por medo ou por falta de repertório.
O caminho passa por três etapas. Primeiro, diagnóstico honesto: entender a maturidade real antes de investir. Segundo, começar pequeno e com ROI claro: escolher um processo de alto impacto, implementar, medir e só então escalar. Terceiro, investir em pessoas desde o primeiro dia, porque IA bem implementada muda a rotina de quem trabalha, e quem trabalha precisa estar junto nessa mudança.
Como tem visto a evolução do mercado de IA no Brasil e o que ainda falta para o setor despontar ainda mais no país?
O Brasil adota IA com velocidade impressionante na ponta do consumo, mas ainda há uma distância grande entre experimentar e transformar. As grandes empresas avançam, enquanto pequenas e médias, que são a maioria da economia, ainda tratam IA como curiosidade e não como alavanca de competitividade. É nesse meio do funil que está a maior oportunidade do país.
Faltam três coisas para o setor despontar de vez: formação de talentos em escala, cultura de dados dentro das empresas e clareza regulatória, com o marco legal da IA ainda em tramitação no Congresso. Quando esses três pontos avançarem juntos, o Brasil tem tudo para deixar de ser apenas consumidor de IA e se tornar referência em aplicação prática, resolvendo problemas reais de negócio com a criatividade que já nos caracteriza.
