Na entrevista desta semana da série especial “O Futuro da IA no Brasil“, conversaremos com o CEO da Semantix, Leonardo Santos. O executivo acredita que o país pode deixar de ser coadjuvante e assumir o papel de influenciador global em nichos específicos. Para tal, segundo ele, o Brasil precisa investir em tecnologia, governança e formação de mão de obra. Santos também faz projeções sobre o futuro da Semantix, apostando em alcançar R$ 1 bilhão em receitas anuais até 2030, ofertando ao mercado tecnologias e soluções baseadas em IA generativa e agentes de IA.
Como você vê o papel do Brasil no mercado global de IA hoje – e qual deve ser o peso do país nesse setor nos próximos anos?
Vejo o Brasil vivendo um momento de virada. Hoje ainda somos, em grande medida, consumidores de tecnologias de IA desenvolvidas fora, mas já começamos a ser também adaptadores e cocriadores. No cenário global, nossa participação ainda é modesta, reflexo de uma maturidade digital limitada em muitos setores. Mesmo entre os profissionais mais avançados em inovação por aqui, a maioria ainda se encontra em níveis intermediários de uso de IA, explorando ferramentas importadas sem orquestrar soluções estratégicas próprias. Em outras palavras, o Brasil ainda não dita tendências em IA, mas começa a segui-las de perto.
Dito isso, acredito que nosso peso irá crescer significativamente nos próximos anos. Temos um mercado enorme, um ecossistema de startups vibrante e desafios em escala que pedem soluções de IA, o que é terreno fértil para inovação. Nos conselhos e diretorias, nota-se uma mudança de postura: se antes havia ceticismo, hoje há uma corrida para não ficar para trás na adoção de IA.
Uma pesquisa recente mostrou que apenas 25% das empresas brasileiras já implementaram IA, mas praticamente todas as demais planejam fazê-lo nos próximos anos. Ou seja, estamos prestes a ver uma difusão acelerada.
Minha visão é que o Brasil pode passar de coadjuvante a um protagonista regional e até influenciador global em nichos específicos. Se conseguirmos acelerar na direção certa, formando líderes em IA, deixaremos de ser apenas importadores para nos tornarmos também criadores e orquestradores de soluções de inteligência artificial.
Isso não significa que seremos um novo Silicon Valley da noite para o dia, mas podemos sim dar contribuições únicas. Por exemplo, aplicar IA para resolver problemas típicos de emergentes (como inclusão financeira, saúde pública) pode nos posicionar como referência nesses campos.
Estudos indicam que a adoção de IA pode elevar o PIB dos mercados emergentes em ~10% e eu quero ver o Brasil capturando essa fatia.
O que ainda falta para o Brasil avançar mais nesse mercado e aproveitar plenamente as oportunidades atuais?
Falta atacarmos frontalmente alguns gargalos estruturais. Em primeiro lugar, precisamos melhorar infraestrutura e investimento em tecnologia. Ainda há desigualdades de acesso, desde conectividade até poder computacional, que limitam a inovação. Sem uma base digital sólida, poucas empresas conseguem escalar pilotos de IA para soluções robustas. Além disso, o Brasil historicamente investe pouco em pesquisa e desenvolvimento. Falta converter nossa criatividade em P&D de ponta; muitas vezes uma boa ideia morre na academia ou na prateleira por falta de apoio para virar produto. Precisamos de políticas públicas e incentivos que tornem viável inovar aqui dentro, seja via financiamentos, seja via parcerias público-privadas.
Outra lacuna está na estratégia e governança. Temos talentos usando IA de forma isolada, mas poucas organizações com visão sistêmica de IA. As empresas esbarram em dificuldades para sair do piloto e integrar IA em todos os setores do negócio. Isso é verdade no mundo todo (95% das empresas ainda estão em estágios iniciais, muitas com só 1 a 3 casos de uso de IA operacionalizados), e no Brasil esse salto é ainda mais desafiador. Falta maturidade em data governance, em integrar dados de qualidade, rever processos e medir ROI de IA. Também carecemos de uma articulação maior entre governo, academia e empresas. Países que lideram em IA costumam ter uma estratégia nacional clara, investimentos coordenados em formação, infraestrutura e pesquisa. O Brasil lançou sua Estratégia de IA recentemente, mas ainda precisamos tirá-la do papel de forma coordenada e abrangente.
Significa por exemplo estimular a demanda por IA, por exemplo, com programas que incentivem adoção em pequenas e médias empresas, para difundir os ganhos de produtividade. Não menos importante, precisamos enfrentar a cultura do medo de errar. Inovação exige aceitar riscos e aprender rápido com falhas. Se quisermos colher os frutos da IA, empresas e governo no Brasil terão que abraçar uma postura mais experimental, porém responsável.
Com bases sólidas e visão estratégica, temos tudo para destravar um enorme valor. Podemos melhorar serviços públicos, eficiência na indústria e agronegócio, inovar em saúde e educação mas para isso, precisamos construir um ambiente propício. Falta ajustar as peças do ecossistema: da infraestrutura à formação de pessoas, das políticas de incentivo à governança de dados. Só então vamos conseguir surfar a onda da IA plenamente, em vez de ficarmos no começo da maré.
Quais são os maiores desafios na formação de profissionais para atuar com IA no país – e como superá-los?
O desafio começa na escala e na velocidade da transformação. A demanda por talentos em IA explodiu e nosso ritmo de formação não acompanha. Hoje falta desde cientista de dados sênior até engenheiros de machine learning e, cada vez mais, profissionais híbridos, gente de negócios que entende IA, e tecnólogos com visão de negócio. Uma pesquisa global recente apontou que 73% dos empregadores estão priorizando contratar profissionais com habilidades em IA, e essas vagas chegam a pagar 56% a mais que a média. Ou seja, há uma corrida por talento qualificado, e o Brasil concorre não só internamente, mas globalmente. Muitos dos melhores acabam atraídos por ofertas no exterior ou em big techs.
Além da escassez numérica, há um descompasso de currículos. Grande parte dos cursos superiores ainda não incorporou IA de forma transversal. Formamos programadores, estatísticos, especialistas de domínio mas poucos profissionais que saem “prontos” para criar soluções de IA no contexto real de negócios. Também precisamos lembrar que formação para IA não se resume a técnicos. Em todos os campos, do marketing à medicina, os profissionais terão que saber colaborar com “colegas” inteligentes.
Para isso, defendo uma abordagem múltipla. Primeiro, educação básica e superior. Precisamos de incentivos para que universidades atualizem currículos, ampliem vagas em inteligência artificial e, principalmente, adotem uma visão multidisciplinar (ciência de dados casada com conhecimento de negócios, humanidades com tecnologia etc.). Segundo, investimento maciço em capacitação e requalificação no mercado de trabalho. Não podemos depender só dos formandos; é preciso treinar quem já está no mercado. Na Semantix, por exemplo, criamos uma plataforma de aprendizado livre para capacitar profissionais em dados e IA, e fazemos parcerias com universidades (como o laboratório de IA que fundamos com a UFG). Também promovemos hackathons e programas de entrepreneurs in residence para lapidar talentos em projetos práticos.
Um ponto fundamental é combinar know-how técnico com desenvolvimento de soft skills e pensamento crítico. Para trabalhar com IA, não basta saber programar modelos; é preciso entender contexto, lidar com ambiguidades e assegurar uso ético. Gosto de dizer que precisamos formar “maestros de IA”, não apenas usuários de ferramenta. Ou seja, formar líderes e especialistas capazes de orquestrar a IA de forma coordenada, ética e alinhada a resultados de negócio.
Por fim, há o desafio cultural. Muitos profissionais têm receio de que a IA vá substituí-los, o que pode gerar resistência ao aprendizado. Os líderes precisam trabalhar storytelling e transparência para mostrar que IA vem para aumentar potencial, não anular pessoas.
Na própria Semantix, adotamos o mantra de IA como “copiloto”, enfatizando casos em que a tecnologia libera a equipe de tarefas repetitivas para focar no estratégico. Com comunicação aberta e programas de treinamento direcionados, é possível virar a trepidação em entusiasmo e fazer da IA um multiplicador do potencial humano, não uma ameaça.
Eu visualizo um futuro de times híbridos. Por exemplo, um analista de negócios guiando uma equipe de agentes virtuais de pesquisa, ou um gerente de operações orquestrando agentes de supply chain em tempo real. Para chegar lá, precisamos preparar as pessoas desde já, ensinando-as a trabalhar com agentes: definir tarefas, supervisionar, corrigir, integrar resultados. O maior desafio na formação em IA é a urgência de formar muita gente, em múltiplos níveis. A solução virá com colaboração (governo, empresas e academia juntos) e com novas metodologias de ensino contínuo. Se fizermos isso, transformaremos nosso capital humano em vantagem competitiva na era da inteligência.
Quais são as principais iniciativas ou inovações em IA que sua empresa está desenvolvendo atualmente?
A Semantix nasceu em 2010 exatamente com o propósito de trazer soluções de dados e IA de ponta para o Brasil. De lá para cá, nossa trajetória tem sido de inovar e evoluir junto com a tecnologia. Fomos pioneiros na América Latina ao lançar uma plataforma própria de IA em nuvem lá atrás, quando poucos acreditavam que um produto assim pudesse sair daqui.
Hoje, oferecemos um pacote completo: nossa plataforma proprietária, serviços de consultoria em IA e integrações com parceiros, tudo para ajudar empresas a extraírem valor dos dados e entrarem de vez no mundo da inteligência artificial. Temos orgulho de já ter apoiado mais de 270 clientes nessa jornada de transformação digital, em setores que vão de finanças e varejo à saúde, indústria e telecom.
Atualmente, nossas maiores apostas estão em IA generativa e agentes de inteligência artificial. Lançamos recentemente uma suíte de “AI Agents”, agentes virtuais projetados para executar tarefas específicas em várias áreas de negócio. Por exemplo, desenvolvemos agentes de marketing capazes de monitorar reputação de marca e interagir nas redes sociais, agentes de vendas que qualificam e acompanham leads automaticamente, agentes financeiros que fornecem aconselhamento personalizado a clientes, agentes de TI para automatizar respostas a incidentes e até agentes de atendimento ao cliente que fazem triagem inteligente antes de escalar para humanos.
Esses agentes combinam nosso know-how de IA com a integração nos sistemas corporativos dos clientes, atuando como colaboradores virtuais incansáveis. Acredito que essa arquitetura de agentes será transformadora. Estamos nos posicionando na dianteira dessa tendência, criando agentes confiáveis que operam dentro das regras de negócio e de compliance de cada cliente, algo crucial em setores regulados.
Outra frente de inovação são as soluções verticalizadas por indústria. Aprendemos que IA não é “tamanho único” e que cada setor tem suas dores e oportunidades específicas. Por isso, desenvolvemos aplicações de IA voltadas a casos de uso concretos em saúde, varejo, finanças, manufatura, entre outros.
Na área de saúde, por exemplo, estamos trabalhando em ferramentas de análise inteligente de sinistros e exames. Imagine agilizar a análise de milhares de pedidos de reembolso, identificando inconsistências automaticamente (uma espécie de auditoria com IA). Também criamos assistentes clínicos virtuais que ajudam médicos e enfermeiros a acessar informações ou mesmo pré-analisar resultados, liberando mais tempo para o cuidado aos pacientes.
No varejo, nossas inovações focam em personalização e eficiência operacional. Desenvolvemos um agente de vendas automatizado que pode interagir com clientes via chat ou voz, recomendando produtos e tirando dúvidas 24/7, oferecendo uma experiência de compra mais personalizada (um “vendedor virtual” treinado no catálogo e nas políticas da loja). Além disso, usamos IA generativa para otimizar descrições de produtos e campanhas de marketing, algo que em gigantes lá fora, já demonstrou resultados impressionantes.
No setor financeiro, nossas soluções de IA vão desde modelos de crédito mais inclusivos até atendentes virtuais. Desenvolvemos, por exemplo, uma solução de IA para aconselhamento financeiro personalizado – um “coach” virtual que, integrado aos dados do cliente no banco, pode sugerir desde otimização de gastos até ofertas de produtos sob medida, sempre respeitando as regras regulatórias. Também focamos em detecção de fraudes e anomalias em tempo real usando IA, algo fundamental para bancos e seguradoras.
Posso citar também iniciativas na indústria 4.0, onde IA visivelmente eleva a produtividade. Recentemente, implementamos uma solução de visão computacional numa indústria automotiva para inspeção de qualidade de peças e montagem. O resultado foi que conseguimos analisar mais de 8 mil imagens em linha, identificando cerca de 80% dos defeitos em 17 categorias com quase 79% de acurácia. Isso reduziu drasticamente erros e desperdícios. Estamos levando esse know-how para outros segmentos manufatureiros, desde identificar anomalias em linhas de montagem até prever manutenção de máquinas, tudo isso baseado em dados e IA. Cada vertical (saúde, varejo, finanças, indústria), tem casos de uso de alto impacto onde já atuamos ou estamos desenvolvendo MVPs com parceiros.
Qual a estratégia ao lançar essas soluções?
Por trás dessas inovações, há uma estratégia clara: queremos acelerar a adoção da IA de forma prática e confiável. Para isso, investimos pesado em P&D interno. Mais de 70% do nosso time é composto por engenheiros, cientistas de dados e desenvolvedores focados em aprimorar produtos e criar novas funcionalidades. Mantemos um laboratório de IA aplicado que funciona como hub para atrair e reter talentos, e para estar sempre experimentando tecnologias de fronteira (como novos modelos de linguagem, multimodalidade, etc.).
Outra iniciativa importante é em governança de IA. Entendemos que os clientes (e a sociedade) esperam IA responsável. Então incorporamos em nossos produtos ferramentas de explicabilidade, controles de segurança e vieses, e ajudamos os clientes a definirem diretrizes de uso ético. Inovação só é sustentável se vier acompanhada de confiança.
Posso dizer que, desde a fundação da Semantix, mantenho uma visão inspiradora: colocar o Brasil no mapa global da tecnologia. Cada iniciativa nossa reflete essa aspiração. Quando abrimos capital na Nasdaq em 2022, algo raro para uma tech latino-americana, foi para ganhar escala e know-how. Aprendemos muito nesse processo e, após uma reestruturação em 2024, voltamos ao privado mais enxutos e focados, mas com a chama da inovação mais forte que nunca.
Lançamos neste ano o plano “Semantix AI 2030”, com a meta ambiciosa de atingir R$1 bilhão em receitas anuais até 2030, movidos principalmente a soluções de IA. Não é pelo número em si, mas pelo que ele simboliza, o impacto e liderança que queremos ter no mercado. Para chegar lá, vamos continuar desenvolvendo tecnologias inovadoras no core da estratégia (como as soluções de IA por valor, os agentes multi-modais, as ferramentas para desenvolvedores) e expandindo para novos mercados via parcerias e aquisições estratégicas.
As principais inovações que temos em curso giram em torno de IA aplicada de forma tangível: plataformas mais fáceis de usar (low-code/no-code), agentes inteligentes que atuam como forças de trabalho virtuais, e soluções especializadas que resolvem problemas reais em cada indústria. Tudo isso com uma pitada da nossa história. Afinal, começamos lá atrás convencendo empresas brasileiras dos benefícios de Big Data e IA quando era novidade; hoje, ajudamos essas mesmas empresas a navegarem a onda da IA generativa e além.
Gosto de lembrar que estamos apenas no começo da jornada da IA como transformação ampla. Na Semantix, atuamos para que essa transformação aconteça agora, no Brasil, de forma responsável e gerando valor de negócio. Essa é a nossa contribuição para o futuro da IA no país: inovar aqui, inspirar nosso mercado e mostrar que temos capacidade de liderar na era da inteligência artificial.
