A startup Cognitivo, uma plataforma que seleciona, aloca e gerencia profissionais sob demanda para soluções de negócios baseadas em dados, quase triplicou o número de experts plugados em sua rede. O total saiu de 300, no segundo semestre do ano passado, para mais de 800 agora no começo de 2021.

Há desde professores de matemática da FGV até cientistas de dados do MIT, Stanford e USP, conta o fundador Raul Magno ao EXAME IN. Parece muito num setor tão carente de profissionais, mas são apenas 4% dos que se candidatam e passam em um extenso processo seletivo, que envolve a solução de desafios ao longo de um período de um mês. Nesse tempo, são avaliadas as habilidades técnicas e psicológicas dos especialistas.

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O motivo para esse gás na plataforma está muito além da óbvia demanda. Mesmo sendo um negócio ainda pequeno e jovem, pois a empresa foi fundada em 2017, o plano de Magno e dos demais sócios é grande: tornar a Cognitivo referência no Brasil em ciência de dados e inteligência artificial até 2023. Por que? Porque eles sabem do que estão falando. Simples assim.

A execução do projeto foi acelerada depois que a empresa recebeu, em dezembro, uma rodada de capital semente: R$ 2,4 milhões de um pool com fundadores da Empiricus, que já eram investidores anjo, a consultoria Visagio, original do Rio de Janeiro, a gestora de venture capital Allievo e ainda a Alvarez & Marsal. Os criadores da Cognitivo, Magno mais Evandro Dalbem, especialista em processamento de linguagem natural, e um grupo de três sócios, possuem pouco mais de 70% da companhia.

Desde o começo da empresa, foram mais de 150 projetos desenvolvidos — ou desafios resolvidos como eles se referem — em valor superior a R$ 8 milhões. A startup criou soluções para diversos dos mais tradicionais nomes no universo corporativo nacional. Já passaram pela lista de clientes Linx, Globo Play, Grupo Fleury e até mesmo outras novatas como Rock Content e MaxMilhas, além da própria Empiricus — cujo sócios são investidores.

O crescimento de ano para ano tem sido em ritmo superior a 100%, conta Magno. Ter essa taxa de expansão na largada é um dos critérios, por exemplo, que ninguém menos que a gigante do investimento em tecnologia, Softbank, usa para reconhecer negócios promissores em venture capital.

Embora recorrentemente Magno “desenhe” a Cognitivo como um Uber de profissionais da tecnologia, o que a empresa faz é bem mais do que a conexão. As companhias clientes levam até a equipe da startup um problema que querem resolver com base em ciência de dados. Então, primeiro, a Cognitivo monta uma equipe ideal para trabalhar no projeto com base nos especialistas de sua plataforma — e usa muitos dados ela própria.

Esse dream team, então, entra para fazer o diagnóstico da situação. Essa é a primeira fase. Depois, propõe soluções estruturantes às empresas, que muitas vezes demoram tempo para serem executadas, e, enquanto isso, ataca com respostas rápidas para já ajudar na solução do desafio do cliente. Tecnicamente, segundo Magno, a Cognitivo é uma estrutura de "market-place gerenciado".

Magno, que trabalha com ciências da computação desde 1999, viu espaço para a startup depois de viver o drama de resolver internamente os problemas em uma companhia na qual foi trabalhar, no retorno de uma temporada de estudos em Coimbra, em Portugal. "Contratar nesse ramo não é nada óbvio. Normalmente, um profissional não tem todas as habilidades e as companhias não podem ter, ao mesmo tempo, diversos especialistas. Além disso, é preciso saber o que se quer antes." Por isso, na visão dele, é melhor ter equipes diferentes para problemas diferentes.

Muitas vezes, quando chega para fazer o diagnóstico, a Cognitivo se depara com um ambiente em que os dados ou  ainda não são coletados ou não estão acessíveis para análise, ou até, as informações acumuladas não são exatamente as necessárias para o desenvolvimento de soluções adequadas.

Em uma pesquisa realizada com base em dados de 2018, a Gartners Research verificou que somente 15% das iniciativas de dados são bem sucedidas. Tem sido um desafio para as empresas executar internamente essa mudança de mentalidade, para se transforarem em negócios realmente orientados por dados, ainda que essa já seja a cabeça dos principais CEOs e conselhos de administração. Não se trata apenas de plano e desejo, a questão envolve desde a infraestrutura de TI até um correto diagnóstico de quais informações são necessárias para resolver problemas específicos. É transversal na companhia.

Magno diz que, na Cognitivo, a taxa de sucesso tem sido de 80%. Eles usam inteligência artificial para montar a equipe e para gerenciar o desenvolvimento do projeto. "Se percebemos que não está avançando bem, nós interferimos para resolver." O grupo ideal é estruturado conforme as habilidades registradas na plataforma e com base em dados acumulados dos desafios já realizados, que incluem avaliação 360º dos profissionais da equipe. "Assim, conseguimos prever quem trabalha bem com quem e em que tipo de situação. Quanto mais projetos fizermos, mais dados geramos e mais eficiente seremos."

Segundo ele, é isso que acontece com empresas que conseguem usar bem a inteligência artificial. "Ser data driven te ajuda a ter produtos melhores, que vendem mais, geram mais dados, que permitem melhorar cada vez mais a eficiência, para vender ainda mais." É um ciclo muito virtuoso.

A questão está se tornando um tema também para investidores. E não os pequenos. No fim do ano passado, a gestora de recursos Dynamo avaliou a questão do ambiente de transformação digital e concluiu que empresas mais antigas precisam rapidamente evoluir sua infraestrutura para poderem se aproveitar do que a tecnologia pode fazer. E até mais do que isso, para sobreviver. Por isso, decidiu revisitar seu portfólio e iniciar uma avaliação profunda de como as empresas estão se preparando.

Para se ter uma ideia de como a tecnologia de dados pode ajudar todo tipo de setor, a Cognitivo já criou soluções soluções para previsão de churn (desligamento) para plataformas de streaming,  de engorda de boi, de gestão de estoque, de entrega de madeira, entre tantas. Há também, o desenvolvimento de sistemas que podem acelerar a ciência do diagnóstico.

“Acreditamos que haverá uma divisão competitiva fundamental entre as companhias que aceitam a necessidade de mudança e as que não aceitam. (...) Acreditamos que as empresas que prosperarem usarão sua vantagem tecnológica para melhorar a oferta aos clientes, aumentar sua produtividade e eficiência, e atrair uma força de trabalho mais capacitada, enquanto as companhias que fracassarem terão enfrentado um cenário oposto”, escreveu a Dynamo, ao revelar sua preocupação em uma de suas cartas aos cotistas. Trata-se de uma das mais tradicionais gestora do país quando o assunto é investimento de longo prazo e análise fundamentalista, com mais de R$ 20 bilhões sob seus cuidados.

Além de transformar diversos setores, a Inteligência Artificial (IA) tem potencial para injetar US$ 15,7 trilhões na economia global ainda nesta década. É o que diz a consultoria  PwC em estudo encomendado pela Microsoft às vésperas da pandemia de Covid-19, que por si só já acelerou a digitalização em boa parte das empresas. Mas, para isso, as companhias precisam saber o que fazer. "O que vemos, porém, é que muitas vezes, as companhias não sabem nem por onde começar", resume.