Guia de Motéis e Reclame AQUI mostram como inteligência artificial terceirizada impulsiona faturamento, reduz custos e amplia produtividade
O uso de Modelos de Inteligência Artificial Plug & Play, também conhecidos como MaaS (Model as a Service), está se tornando uma das principais tendências entre pequenas e médias empresas no Brasil. A solução, que funciona no formato terceirizado e sob demanda, oferece agilidade, segurança e monitoramento contínuo, permitindo que companhias de diferentes setores transformem dados em resultados financeiros imediatos.
O crescimento da adoção vem sendo puxado por retornos mensuráveis: empresas que já implementaram a tecnologia registram ganhos em faturamento, redução de custos operacionais e eficiência no atendimento.
Este é o caso do Guia de Motéis, empresa de tecnologia que conecta usuários e estabelecimentos em todo o Brasil. Após apenas uma semana da implantação do MaaS, a companhia registrou um crescimento de 10,1% nos resultados, otimizando suas taxas de serviço no app.
“O uso do MaaS possibilitou que nossas receitas saltassem, sem grandes mudanças no processo operacional. Estamos atendendo melhor nossos usuários e prevemos um crescimento ainda maior nos próximos meses.”, afirma Rodolfo Elsas, CEO do Guia de Motéis.
Outro case é o da Reclame AQUI, maior plataforma de soluções de conflitos entre consumidores e empresas da América Latina. A companhia decidiu automatizar 60% da moderação de reclamações em tempo real por meio de inteligência artificial, alcançando 90% de acurácia nos processos.
“Tínhamos o desafio de analisar manualmente milhares de reclamações por dia. O modelo preditivo trouxe aumento de produtividade e qualidade no atendimento, ao mesmo tempo em que reduziu custos internos”, explica David Marinho, do Reclame AQUI.
Segundo especialistas, o diferencial dos modelos de IA Plug & Play é a implementação rápida e o baixo risco, já que a tecnologia pode ser ajustada à medida que os dados da empresa evoluem, sem necessidade de equipes técnicas internas robustas.
“Estamos diante de uma revolução no acesso à inteligência artificial. Antes, apenas grandes corporações conseguiam explorar modelos avançados. Agora, as PMEs podem adotar soluções com retorno imediato, escalabilidade e monitoramento contínuo, sem precisar construir nada do zero”, destaca Carlos Relvas, Founder da Datarisk.
De acordo com dados da Deloitte, 83% das organizações afirmam que seus projetos de IA demoram demais para sair do papel e 92% relatam dificuldades em garantir confiabilidade.
A tendência elimina exatamente o maior gargalo das companhias: a dificuldade de operacionalizar machine learning. O cliente simplesmente fornece os dados e recebe de volta um modelo pronto para rodar, disponível via API, monitorado 24 horas por dia, todos os dias do ano, e atualizado sempre que necessário. A solução promete simplificar a vida de empresas com times de dados enxutos, mas que não podem abrir mão de resultados rápidos e confiáveis.
“Nosso objetivo é ser a área de dados dos sonhos das empresas, colocando projetos de IA no ar em semanas, e não em anos. Estamos tirando o peso operacional da frente do cliente. Ele não precisa se preocupar com deploy, monitoramento ou retreino. Só vê o resultado”, ressalta o responsável pela ferramenta.
Segundo Relvas, entre as principais barreiras para transformar dados em valor prático estão a falta de alinhamento entre os times, o pipeline frágil e a ausência de responsáveis claros. Além disso, com frequência os modelos se degradam com o tempo devido à mudança nos dados, no comportamento do usuário, a sazonalidade, a falta de retreinos e de monitoramento. Finalmente, existe o problema da falta de acompanhamento quando, por exemplo, o time de dados muda. Neste caso, o projeto morre lentamente. “Quisemos resolver todos esses entraves sem a necessidade de elevado investimento”, observa.
A solução foi desenhada para atender empresas com times de dados enxutos, mas que precisam de resultados rápidos e confiáveis para áreas como crédito, prevenção a fraudes, personalização de ofertas e previsão de demanda. Os Agentes de IA Plug & Play incluem desenvolvimento customizado, deploy na infraestrutura da Datarisk, integração via API em tempo real ou batch, monitoramento contínuo, dois re-treinos anuais e suporte técnico especializado, tudo rodando em ambiente Azure, com anonimização de dados e compliance com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
Além da agilidade, a Datarisk reforça que a segurança é prioridade: a operação é feita em ambiente cloud, com anonimização de dados e conformidade integral com a LGPD. “Garantimos que os dados sensíveis dos clientes nunca ficam expostos e que todo o processo é auditado”, destaca.
A solução tem como público-alvo empresas de middle market em setores como financeiro, varejo, telecomunicações, utilities, tecnologia e educação. Para esses negócios, a promessa é clara: transformar dados em valor prático, com ROI positivo, sem o peso de uma operação complexa de machine learning.
Segundo estudo da Precedence Research, empresa de inteligência de mercado com sede no Canadá e na Índia, a estimativa é de que o mercado global de soluções deste tipo, conhecidas como Model as a Service (MaaS) passe de US$61,57 bilhões em 2025 para US$121,6 bilhões em 2034.
