Esses são os números do Raya, um app de relacionamento e networking profissional que existe há dez anos, cobra US$8 por mês e, deliberadamente, não deixa a maioria das pessoas entrar. Não por limitação técnica ou operacional, mas sim por escolha estratégica.

O case do Raya não é uma história sobre exclusividade aspiracional. É uma tese de negócio inteira construída sobre uma premissa que contraria quase tudo que o ecossistema de startups ensinou na última década: que crescer menos pode valer mais.

O que é o Raya e como funciona o acesso

O Raya foi lançado há dez anos como um aplicativo de relacionamento voltado a um público seleto (artistas, criadores e/ou profissionais com relevância em suas áreas). Com o tempo, adicionou uma camada de networking profissional, operando hoje com perfis paralelos: um voltado a relacionamentos, outro a conexões de carreira. A proposta, funcionando como uma espécie de sociedade secreta digital, nunca mudou de essência.

Para entrar, não basta pagar. O candidato precisa ser indicado por um membro ativo ou ter um volume relevante de conexões já dentro da plataforma. Mesmo assim, passa por um processo de candidatura que inclui uma pergunta dissertativa, uma barreira de entrada incomum para um app que custa menos de dez dólares por mês. A mensalidade de US$ 8, em si, não é o filtro principal. Este é apenas um sinal de comprometimento, não de renda. O filtro real é a curadoria.

Daniel Gendelman, fundador do Raya, atribuiu publicamente o sucesso do app ao fato de a empresa não querer escalar a qualquer custo, em declaração feita dez anos após o lançamento.

Escassez como produto, não como truque de lançamento

A maioria das startups usa exclusividade como tática de topo de funil: listas de espera para gerar FOMO e convites limitados para criar buzz. O mecanismo é bem conhecido e tem prazo de validade. Porém, no Raya, ao contrário do que a maioria dos negócios pratica, a escassez não foi ou é apenas uma fase, ela faz de fato parte do modelo de negócio permanente e estrutural da startup.

Cada pessoa que entra no app passou por um filtro e isso significa que, na percepção de quem já é membro, a rede é relevante. E relevância percebida é o ativo mais difícil de replicar em plataformas sociais. Quanto mais restrita e qualificada a base, maior o valor de estar dentro, e maior o desejo de quem está fora.

Esse mecanismo cria um efeito que vai além do marketing: ele é defensivo. Concorrentes que tentassem replicar o modelo teriam que começar do zero em curadoria de base, sem a âncora de reputação que o Raya construiu em uma década. A rede qualificada não é apenas o produto, como também se tornou uma barreira de entrada para possíveis concorrentes.

É o oposto do que plataformas como Tinder e Bumble fizeram: crescimento por volume, aquisição agressiva, monetização via publicidade e funcionalidades premium. Modelos válidos, mas que criam redes onde a qualidade da experiência tende a se diluir à medida que a base cresce sem critério.

Os números que validam a tese

O dado mais revelador do case do Raya não é a fila de 2,5 milhões de pessoas. É a eficiência com que esse resultado foi construído.

Nenhum gasto em aquisição paga. Nenhuma campanha de performance. O crescimento de receita de 50% ao ano acontece porque o próprio produto gera demanda. Quem entra no Raya fala sobre o Raya. Não necessariamente para promover, mas porque a exclusividade do acesso vira assunto e a curiosidade alimenta a fila. Junto disso, cresce a percepção de valor que justifica a mensalidade e atrai novos candidatos.

Com menos de 30 funcionários, o Raya opera um produto global que tem mais gente querendo entrar do que a empresa consegue (ou quer) absorver. Isso é eficiência operacional em um nível que a maioria das startups de consumo não alcança nem com equipes dez vezes maiores e orçamentos de growth incomparavelmente maiores.

O que o Raya revela para fundadores

O case levanta uma pergunta incômoda para quem opera startups: em quais mercados a qualidade da rede é mais valiosa do que o volume dela?

A resposta não é universal. Plataformas de marketplace, por exemplo, dependem de liquidez. Sem volume de oferta e demanda, o produto não funciona. Redes sociais de uso geral precisam de escala para gerar o efeito de rede que as torna relevantes. Nesse sentido, o modelo do Raya não se aplica a todos os contextos.

Mas em categorias onde a experiência do usuário depende diretamente de quem mais está presente (networking profissional de alto nível, comunidades de nicho e plataformas de colaboração criativa), a lógica da curadoria rigorosa pode ser mais sustentável do que a corrida por usuários ativos mensais.

O Raya também aponta para algo que o ecossistema tende a subestimar: o custo invisível do crescimento irrestrito. Toda plataforma que abre as portas sem critério eventualmente enfrenta o problema de moderação, degradação de qualidade e churn de usuários que entraram com expectativa alta e saíram decepcionados. Crescer rápido sem curar a base pode significar “migrar” para um produto de qualidade inferior.

A pergunta que fica para quem observa o case é se isso é uma limitação do modelo, ou a razão pela qual ele ainda existe e cresce, enquanto concorrentes que escalaram sem critério já perderam o hype de mercado.

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Ambas podem ser verdade ao mesmo tempo.

O problema que a MoEngage está tentando resolver

O marketing B2C opera há décadas sobre uma lógica de segmentação em lote. Você agrupa usuários por comportamento, define réguas de automação para cada grupo e dispara comunicações padronizadas com pequenas variações. É eficiente para operar em escala e tem um teto claro.

O teto é o seguinte: por mais granular que seja a segmentação, o modelo ainda trata grupos, não indivíduos. Um segmento de “usuários inativos há 30 dias com ticket médio alto” pode ter 800 mil pessoas com contextos completamente diferentes. A régua trata todas elas da mesma forma.

A proposta da MoEngage quebra essa lógica na raiz. Em vez de um segmento com 800 mil usuários, seriam 800 mil agentes tomando decisões distintas para cada um em tempo real e sem intervenção humana. O agente decide quando engajar, por qual canal, com qual mensagem e com qual frequência, com base no contexto individual de cada pessoa.

O que a arquitetura de agentes muda na prática

Agentes de IA não são chatbots com script. São sistemas autônomos que compreendem contexto, tomam decisões e executam ações complexas sem seguir um fluxo pré-definido. A diferença prática para o marketing é que um agente não executa o próximo passo de uma régua, ele avalia o estado atual de um usuário e decide qual é a ação mais adequada naquele momento.

O benchmark de ganho já existe para aplicações de IA mais convencionais. O Boston Consulting Group (BCG) indica que o uso de inteligência artificial pode acelerar processos em 30% a 50% em áreas que incluem operações de clientes. Agentes individuais por consumidor, se funcionarem em produção, poderiam elevar esse patamar, mas ainda não há dados públicos que comprovem isso em escala B2C real.

Três perguntas sem resposta (por enquanto)

Custo e escala: a conta fecha?

Uma empresa com 10 milhões de usuários na base precisaria operar 10 milhões de agentes simultâneos. O custo computacional, a latência e a infraestrutura necessária para isso ainda não têm resposta clara no mercado. O avanço de big techs em infraestrutura de IA, como o movimento de investimentos massivos de Amazon, Microsoft e outros em modelos de linguagem e capacidade de inferência, cria as condições para que isso um dia seja economicamente viável. Mas “um dia” não é agora para a maioria das empresas.

Governança e autonomia: quem controla o agente?

Agentes autônomos operam com menor supervisão humana por “natureza” e essa autonomia pode se tornar uma ameaça quando praticidade e poder avançam além da cautela. No contexto de marketing, isso não é abstrato: um agente com acesso a dados comportamentais de milhões de usuários, capacidade de enviar comunicações e autonomia para decidir frequência e conteúdo cria um vetor de risco regulatório, reputacional e de compliance. LGPD não pode ser apenas um detalhe nessa equação.

Diferencial real ou posicionamento de mercado?

A MoEngage compete com Salesforce Marketing Cloud, Braze e outros players consolidados. A aposta em agentes individuais pode ser um diferencial genuíno de produto ou pode ser um movimento de marketing tecnológico com sustentação operacional ainda em construção. A Salesforce já lidera em aquisições de tecnologia de IA e integra agentes em seus fluxos de automação empresarial, mas o foco tem sido em processos internos, não em personalização de consumidores finais em escala. Se a MoEngage conseguir entregar o que promete antes dos grandes players chegarem ao mesmo ponto, a vantagem se torna real.

O que isso significa para o mercado brasileiro

Uma pesquisa da Cisco, de janeiro de 2026, aponta que 92% das empresas brasileiras planejam adotar agentes de IA, um índice acima da média mundial. O número coloca o Brasil em posição de destaque em intenção. O problema é que intenção e operação são coisas diferentes.

A maioria das empresas brasileiras ainda está na fase de planejamento, não de execução em produção. O mercado global de agentes também segue predominantemente em aplicações táticas (como a descoberta de medicamentos, atendimento ao cliente, programação e pesquisa de informações). Por isso, aplicar arquitetura de agentes ao marketing B2C na escala do consumidor individual é um salto além do que a maioria das empresas está operando hoje, no Brasil e fora dele.

Para CMOs e founders que tomam decisões de stack de marketing agora, a direção da MoEngage é relevante e merece atenção. Mas adotar essa arquitetura hoje, em produção, com base de usuários de médio e grande porte, ainda exige responder perguntas que o mercado não respondeu.

De modo geral, a lógica de agentes individuais por consumidor é tecnicamente coerente com o que os modelos de IA passaram a ser capazes de fazer e com a trajetória de queda de custo de inferência. O problema não é a visão, mas sim a execução em escala, a governança adequada e a viabilidade econômica em contextos reais de operação.

O que vale monitorar: se a MoEngage consegue apresentar casos de uso em produção com dados mensuráveis de resultado nos próximos 12 a 18 meses, a proposta deixa de ser estratégia e vira referência de mercado. Se ficar só no anúncio, entra para a lista de promessas de IA que o ecossistema aprendeu a receber com ceticismo.

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A logística brasileira ficou mais rápida, mais volumosa e muito mais complexa. As empresas cresceram, os canais se multiplicaram e o nível de exigência aumentou, mas a gestão não acompanhou esse ritmo. A corrida por velocidade acaba gerando falta de previsibilidade, visibilidade e controle sobre a operação.

E, na prática, é essa falta de gestão que compromete a experiência, a margem e a capacidade de escalar.

Foi com essa percepção de mercado que a Envoy surgiu. Não para criar uma categoria nova, mas para reconstruir a profundidade de uma categoria que o mercado havia deixado de lado. O movimento, à primeira vista contraintuitivo, acabou revelando algo maior: um novo caminho sobre como construir SaaS no Brasil.

O TMS não era o problema, mas sim o que ele nunca conseguiu resolver

O TMS nasceu num momento em que a operação logística era menor, mais estável e muito menos fragmentada. Ele funcionava bem para registrar entregas, controlar documentos e organizar fluxos previsíveis. Mas o cenário atual é outro.

Hoje, um varejista médio depende de múltiplas transportadoras, dezenas de motoristas, diferentes modalidades de entrega e uma pressão diária para manter a eficiência. Essa combinação exige visão ampla, tomada de decisão rápida, integração entre sistemas, padronização de processos e capacidade de antecipar problemas.

O TMS tradicional não entrega e ainda trava o que vem depois. Sistemas engessados, lentos, pouco integrados e dependentes de operação manual se tornaram o gargalo de empresas que, ironicamente, estavam investindo em velocidade, mas operando com ferramentas que não permitiam sustentar essa velocidade.

A solução temporária para muitas virou parte do problema: grupos de WhatsApp, planilhas paralelas, decisões reativas e equipes inteiras vivendo sempre “apagando incêndio”.

Quando a logística cresce, a complexidade cresce junto

Enquanto boa parte das startups do setor, conhecidas como logtechs ou fleet techs (voltadas para a gestão de frotas), se concentrou em etapas específicas dos processos logísticos, a Envoy apostou na gestão como fator determinante.

Com esse entendimento, a Envoy transformou o TMS em uma plataforma SaaS que opera como torre de controle, sistema de automação e camada de inteligência em tempo real, sendo especializada em otimizar a last mile por meio de tecnologia. O objetivo não é apenas mostrar onde cada entrega está, mas garantir que a operação saiba o que fazer quando algo foge do previsto.

A plataforma reúne roteirização inteligente, acompanhamento ao vivo, tratamento automático de exceções, integração com parceiros logísticos, comunicação direta com motoristas e indicadores que orientam decisões técnicas. No lugar de operações reativas, surge uma logística que se comporta como sistema: previsível, confiável e com capacidade real de escala.

E isso gera um impacto importante: entre transportadoras, varejistas, supermercados e outros segmentos, os clientes da Envoy relatam reduções médias entre 15% e 20% nos custos logísticos, resultado não de cortes superficiais, mas de execução melhor. 

A quilometragem desnecessária cai, retrabalho diminui, ociosidade é reduzida e a previsibilidade sobe. O NPS acima de 70 pontos da startup aparece como consequência desse controle. Ou seja, quando a operação acerta, o cliente final sente imediatamente, mesmo que não veja nenhuma mudança explícita.

A Envoy não apenas digitaliza processos. Ela organiza a logística para que seus clientes finalmente possam crescer.

Os números explicam mais do que o crescimento da Envoy. Explicam o que é construir SaaS de verdade no Brasil.

Os resultados recentes da Envoy reforçam uma tese importante. Em 2025, a empresa registrou 72% de crescimento no modelo SaaS, ampliou sua base de clientes em 53% e projetou um crescimento composto acima de 30% ao ano até 2030, multiplicando a operação entre quatro e cinco vezes no período.

Esses números não são comuns no setor, mas também não aparecem por acaso. Eles são reflexo de uma estratégia que prioriza profundidade de produto, eficiência operacional e relevância técnica em um país onde logística é simultaneamente oportunidade e desafio. A empresa cresce não porque aparece mais que outras, mas sim porque entrega mais valor.

A retenção é consequência de eficiência, não de contratos rígidos. A plataforma resolve dores estruturais, não superficiais. A escala acontece porque o modelo SaaS funciona como deveria: com atualizações contínuas, sem implantação pesada e sem exigir times enormes para operar.

Mais do que isso, a logtech entende o Brasil. E construir SaaS no país exige entender a realidade de alto volume, múltiplos parceiros, margens apertadas, pressão por velocidade e times enxutos. A Envoy não tenta adaptar a logística brasileira a um software: ela constrói o software para a logística brasileira.

O que a trajetória da Envoy revela sobre construir SaaS de verdade no Brasil

Nos últimos anos, o ecossistema brasileiro viu inúmeras promessas de tecnologia surgirem, ganhar manchetes e desaparecer. Entre ciclos de hype, pivôs e soluções que não conversavam com a realidade operacional das empresas, ficou claro que construir SaaS no Brasil exige uma combinação de profundidade técnica, entendimento real do mercado e capacidade de resolver dores que impactam diretamente o resultado financeiro dos clientes.

A Envoy cresceu porque fez justamente isso. Ao invés de criar uma narrativa nova, ela escolheu aprofundar uma categoria tradicional e reconstruir seu papel no centro da operação. 

Não foi um caminho óbvio, mas foi o caminho certo. Enquanto muitos buscavam algum tipo de disrupção, a Envoy apostou em relevância estrutural. Enquanto outros priorizavam volume de funcionalidades, a empresa priorizou impacto real. E, enquanto parte do mercado ampliava seu discurso, a Envoy ampliava sua capacidade de execução.

O resultado desse tipo de escolha aparece no produto, nos números e, principalmente, na forma como os clientes operam depois de adotar a plataforma. Crescimento de SaaS baseado em eficiência, previsibilidade e retenção não é tão comum assim no mercado brasileiro e, exatamente por isso, acaba sendo tão valioso quando bem aplicado.

Construir SaaS de verdade no Brasil significa compreender que tecnologia não é um fim em si, mas um instrumento para transformar processos que já existem. Significa criar soluções que funcionam na prática, mesmo em ambientes complexos, e também entregar profundidade quando o mercado está saturado de superficialidade.

A evolução da Envoy mostra que ainda há muito espaço para empresas que escolhem o caminho menos óbvio — o da construção técnica consistente — e que entendem que o impacto real não vem de slogans, mas da capacidade de resolver problemas que movem o país todos os dias.

No fim, esta não é apenas uma história sobre a evolução de um TMS. É sobre compreender o próprio significado de fazer SaaS no Brasil.

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Cada avanço no last mile redefiniu o que contamos como “normal” e abriu uma brecha difícil de fechar: basta uma experiência acima da média para todo o setor precisar acompanhar.

E isso gera a tese de que o comportamento do consumidor não nasce do desejo, mas da capacidade operacional do mercado.

O consumidor internaliza cada nova referência, seja pelo prazo rápido, pela flexibilidade na escolha de dias e horários de entrega ou pela previsibilidade. Mas, quando algo falha, a responsabilidade recai sobre a marca e não sobre quem transportou um produto. A entrega, antes discreta e de bastidores, virou parte direta do negócio.

Essa transformação expôs o descompasso entre operações que evoluem devagar e expectativas que evoluem depressa. O last mile, que deveria ser o fechamento da jornada, se tornou o ponto mais sensível. E é aí que surgiram diversas logtechs, como a Eu Entrego, ocupando uma lacuna entre o que o consumidor espera e o que o modelo tradicional consegue oferecer.

Expectativa nasce da operação, não do desejo

O e-commerce ampliou volume, distância e complexidade. Ao mesmo tempo, o consumidor passou a esperar algo que parecia improvável anos atrás: prazos mais curtos, visibilidade real e flexibilidade na forma de receber.

Segundo a Capterra, 73% dos compradores online esperam entregas rápidas. Para a Yampi, o prazo é um dos principais motivos de abandono do carrinho. E a Octadesk mostra que quase um terço dos consumidores não volta a comprar de uma marca após atraso.

Esses três dados, quando analisados em conjunto, apontam para um cenário onde a velocidade não é mais diferencial, é requisito básico. Além disso, indicam que a conveniência pesa mais do que o preço na decisão de compra e que a confiança se deslocou da qualidade do produto para a qualidade da entrega.

Ship From Store resolve a distância, mas não resolve a elasticidade

O Ship From Store cresceu porque aproxima o estoque e o cliente, cumprindo o papel de agilizar as entregas. Mas o modelo só funciona quando o last mile transforma essa proximidade em velocidade real. A loja pode estar a poucos quilômetros do consumidor e, mesmo assim, falhar na experiência se a operação logística não reagir no tempo certo.

Como explica Vinicius Pessin, cofundador e CEO da Eu Entrego:

“Essa estratégia ajuda os varejistas a otimizar o uso do estoque, reduzir custos logísticos e aumentar as vendas, ao mesmo tempo que oferece aos consumidores uma entrega mais rápida e um acesso mais amplo a produtos”.

O modelo tradicional, baseado em rotas fixas e hubs centrais, não acompanha a dinâmica. Ele não reage ao fluxo real da cidade, não absorve picos de demanda e não converte proximidade em velocidade.

É justamente nessa lacuna (entre a promessa do Ship From Store e a execução da última milha) que a Eu Entrego se posiciona.

A startup partiu de uma leitura pragmática: o problema não é transportar um produto, é acompanhar o ritmo da demanda. O varejo opera em ciclos irregulares e o consumidor também. Uma operação rígida dificilmente consegue sustentar esse comportamento.

Em vez de frota própria, a Eu Entrego oferece uma rede de entregadores que já circulam diariamente nas cidades. Esse modelo reduz barreiras operacionais e cria flexibilidade imediata. Em vez de rotas programadas, traz elasticidade. Em vez de grandes estruturas centralizadas, capilaridade distribuída.

O marketplace de entregadores independentes não apenas reduz custos, ele constrói uma operação que consegue responder à demanda no tempo certo. E é essa capacidade de reação que sustenta o Ship From Store na prática, transformando a proximidade em entrega real, não apenas em promessa.

A partir dessa lógica, a entrega deixa de ser uma etapa técnica e passa a ser parte direta da experiência: rápida quando precisa ser rápida, previsível quando precisa ser previsível e ajustável ao contexto do varejo e do consumidor.

A operação passou a moldar comportamento

Logtechs como a Eu Entrego não acompanham apenas a mudança do consumidor; elas ajudam a defini-la. Cada entrega rápida cria uma nova referência sobre o que é considerado aceitável. A possibilidade de reagendar, escolher horários ou alterar o destino redefine conveniência. A transparência no rastreamento reorganiza a percepção de confiança.

Esses elementos, somados, deslocam o peso da experiência para a etapa final da jornada. A entrega, antes vista como um detalhe operacional, se tornou o momento mais sensível da relação entre marca e cliente. Ela influencia recompra, retenção, LTV e reputação. E, justamente por isso, deixou de ser “entregável” e passou a ser uma camada estratégica do negócio.

Quando a última milha funciona, ela expande o valor da marca. Quando falha, neutraliza qualquer esforço de aquisição, branding ou produto. O consumidor não separa essas camadas porque, para ele, tudo faz parte da mesma experiência.

O que isso tudo revela sobre estratégia

A ascensão desses modelos distribuídos deixa um recado claro para quem constrói produtos, operações ou serviços: não existe vantagem competitiva sem capacidade de execução alinhada ao comportamento real.

As marcas que crescem não são necessariamente as mais baratas ou as mais criativas, mas as que conseguem sustentar, no dia a dia, aquilo que prometem ao cliente.

É aqui que a Eu Entrego se torna relevante como referência — não pelo setor em que atua, mas pela lógica que opera. A startup estruturou sua operação para responder ao mercado no mesmo ritmo em que este muda. Essa capacidade de adaptação virou produto e essa mentalidade é aplicável a qualquer empresa que dependa de experiência para competir.

O aprendizado é simples e um tanto quanto incômodo: o consumidor não está comparando narrativas, ele está comparando operações. E a distância entre intenção e entrega é, hoje, uma das maiores fontes de destruição de valor no varejo, no SaaS e em praticamente qualquer negócio orientado à recorrência.

No fim, o ponto não é sobre logística. É sobre foco operacional e sobre ajustar estratégia à realidade do cliente. O que a Eu Entrego mostra é que não dá mais para competir apenas com intenção e que o mercado premia quem entrega de forma consistente, ditando o próximo padrão do jogo.

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À medida que o negócio avança, a operação cresce e a complexidade aumenta, a sociedade passa a ser testada em múltiplas frentes. Divergências de visão, distribuição desigual de responsabilidades, desgaste emocional, sobrecarga, ruídos de comunicação e incompatibilidade no ritmo de execução são fatores que transformam uma boa ideia inicial em uma convivência improvável.

Por isso, dissoluções societárias se tornaram quase parte da estatística do setor. É raro ver uma dupla ou trio atravessar quase uma década de construção sem problemas internos ou rupturas no meio do caminho.

Mas existem exceções que revelam mais sobre cultura, alinhamento e maturidade do que qualquer manual formal de governança. A história da Prolog App é uma delas.

O que realmente separa (e o que sustenta) sociedades no caminho

O crescimento de uma startup não é linear. Ele muda de fase, exige novas competências, pressiona estruturas frágeis e expõe tensões antes invisíveis. A cada salto a sociedade é convocada a renegociar papéis, expectativas e limites — do MVP ao primeiro cliente, do bootstrap ao investimento, do time enxuto à escala.

A razão pela qual tantas duplas se desfazem não é falta de habilidade técnica. É a incapacidade de sustentar clareza e respeito quando o ambiente deixa de ser experimental e passa a ser um negócio real. À medida que decisões começam a interferir em orçamento, rota de produto e contratações, divergências que um dia foram pequenas tornam-se inevitáveis.

E isso acaba fazendo com que o desafio deixe de ser construir um software e passe a ser construir uma empresa.

A origem da Prolog e a clareza que veio antes da empresa existir

Antes de existir como CNPJ, a Prolog existia como visão. Jean Zart e Luiz Felipe se conheceram em 2013, na UFSC, unidos pela afinidade técnica e não por uma complementaridade clássica, que geralmente vemos em quadros societários, entre “negócios” e “produto”.

“A ideia nasceu no fim de 2015, quando percebemos o tamanho das oportunidades no setor de transportes. O Jean vivia aquilo por dentro e dizia com muita clareza onde a tecnologia podia destravar valor”, relembra Luiz.

O que aconteceu em seguida ajuda a explicar por que a Prolog ganhou forma tão cedo. Antes mesmo de existir uma empresa formal, Jean apresentou a ideia para algumas transportadoras onde trabalhava. Uma delas, a Avilan Transportes, não apenas enxergou potencial como viu oportunidade concreta de construir algo novo a partir daquela visão inicial.

A Avilan, empresa familiar fundada por Ávila e sediada em Tijucas, decidiu entrar como sócia desde o primeiro dia. Representada pelo filho, Roberto Ávila Jr., a transportadora teve um papel decisivo nos primeiros meses: ajudou a validar o problema em campo, abriu portas para conversas com o mercado e ofereceu as condições reais para que a tecnologia começasse a tomar forma.

Na prática, a Prolog nasceu com três sócios ativos — Luiz, Jean e a Avilan. Mas, conforme o produto evoluiu, a tecnologia se sofisticou e a operação passou a exigir dedicação integral, a condução diária do negócio ficou concentrada na dupla. Jean e Luiz seguiram como os únicos sócios executivos, responsáveis por visão, construção e execução.

O ponto de virada veio alguns anos depois, quando Jean acumulava experiência real dentro de uma transportadora e enxergava de perto uma realidade que o ecossistema tech pouco conhecia: processos críticos de gestão de frotas ainda eram operados em papel, Excel e inspeções manuais. Atrasos, inconsistência de dados, desperdício e falta de padronização faziam parte do cotidiano. Ali havia uma dor clara, profunda e pouco explorada pelo mercado.

Luiz trazia uma outra peça necessária: a capacidade de transformar essa vivência operacional em arquitetura, produto e execução técnica. 

A dupla não tinha pacto societário formal, cláusulas de convivência ou planos de expansão sofisticados. Tinha algo talvez até mais valioso, que era uma tese precisa sobre o transporte rodoviário de cargas e uma intuição madura sobre onde a tecnologia poderia destravar valor.

“A verdade é que não havia plano. Éramos muito novos e fomos alinhando as coisas conforme surgiam”, diz Luiz.

Como a parceria se manteve enquanto o negócio ganhava complexidade

Diferente da narrativa comum, Jean e Luiz não começaram ocupando funções complementares. Os dois programavam. Os dois eram técnicos. Os dois estavam aprendendo sobre negócios enquanto construíam o produto.

A separação de papéis aconteceu de forma orgânica, impulsionada pelo que a operação exigia, e não por um manual de boas práticas.

Jean assumiu a estratégia e a ponte com o setor, tornando-se CEO da empresa, e Luiz se concentrou na engenharia e infraestrutura, virando o CTO da Prolog. A cultura se moldou com base em três práticas que, embora simples, raramente são executadas com consistência:

• consenso nas decisões que definem o rumo da empresa;
• autonomia absoluta nas áreas, com clareza de limites;
• o uso maduro do “disagree and commit” para evitar paralisia.

“Sempre buscamos consenso nas decisões importantes. E, acima disso, sempre houve respeito e confiança. Isso mantém o fardo leve”, explica Luiz e ainda completa: “Se chegamos a um impasse, decide quem é responsável pela área. Ponto final. E vida que segue, sem remorsos”.

Esses elementos explicam por que, mesmo diante de mudanças de rota, novos produtos e expansão, a relação nunca entrou em colapso. Debates existiram, mas sempre dentro de uma estrutura de confiança que permitia discordar sem quebrar.

Sobre isso, Luiz destaca que nunca houve nada extremamente desafiador na relação entre os dois e comenta que: “Quando um estava mais sobrecarregado, a gente conversava. Uma conversa difícil resolve muita coisa.”

Enquanto isso, a Prolog construía profundidade técnica onde poucos olhavam

A consistência interna se refletiu diretamente na tecnologia. A Prolog não criou um software genérico para frotas. Criou uma plataforma especializada, integrada, apoiada em hardware proprietário — como o aferidor eletrônico de pneus com precisão acima de 99% — e capaz de centralizar processos críticos em operações de grande escala.

A fleet tech se tornou parceira de operações como Expresso Nepomuceno, Klabin, Ypê e Fadel Transportes. E, em 2024, captou R$5 milhões da Parceiro Ventures após anos de crescimento lucrativo com recursos próprios.

Hoje, já acumulam mais de 127 mil veículos monitorados, 1 milhão de pneus ativos, 18 milhões de checklists e quase 13 milhões de inspeções. E esses números não são apenas indicadores de tração, mas sim provas de execução contínua e dedicação de todas as partes.

O que essa trajetória revela sobre construir produto e relação

A longevidade de uma sociedade não é (nem deve ser) baseada em afetividade. Ela molda decisões estratégicas, reduz atritos operacionais e permite que o produto ganhe densidade ao longo do tempo.

No caso da Prolog, a maturidade da dupla explica parte da solidez em um setor onde o uso de tecnologia ainda não era consolidado e o desafio de educar o público para cumprir toda uma jornada de compra foi um longo caminho.

E isso oferece três reflexões importantes para o ecossistema: relações estáveis produzem tecnologia mais profunda; alinhamento societário é um ativo estratégico, não decorativo; e clareza de papéis é tão importante quanto possuir visão compartilhada.

Se não tiver isso, a tendência é construir produtos superficiais, pressionados por urgências internas. Startups que investem também na relação — como a Prolog — conseguem manter o foco no problema real e construir soluções com consistência.

O olhar para os próximos 10 anos

Às vésperas de completar uma década, em janeiro de 2026, Jean e Luiz não tentam prever como será a relação até chegar em 2036. Empreender, para eles, é um jogo infinito, onde cada etapa exige uma nova forma de liderar e um novo tipo de alinhamento.

“Planejar 10 anos à frente? Impossível”, brinca o CTO. “O negócio muda, a gente muda. Seguimos nos realinhando conforme a empresa cresce. E quanto mais o negócio cresce, mais oportunidades a gente enxerga. Estamos refinando nossa visão e entrando nos próximos 10 anos com ainda mais energia.”

A empresa cresce, a operação muda, as responsabilidades se redistribuem, e a sociedade segue se ajustando ao que o negócio demanda.

No próximo ciclo, a Prolog entra mais consolidada, mais especializada e com ambição ampliada após a rodada de investimento, o lançamento de novos produtos e a expansão do time. Mas a base permanece a mesma: uma relação madura, pragmática e capaz de discordar, decidir e seguir em frente sem culpas ou “apontar de dedos”.

A história da Prolog é um lembrete para o ecossistema de inovação: empresas sobrevivem a crises, pivôs, ciclos de mercado e mudanças tecnológicas. O que elas raramente sobrevivem é à ruptura entre seus founders.

A Prolog mostra que é possível fazer diferente e construir tecnologia relevante a partir de uma relação que resiste ao tempo.

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Do interior catarinense à capital, a startup desde então passou por diversos programas de inovação, ganhando corpo, financiamento e método. E hoje, com um modelo que combina automação preditiva e acompanhamento humano, a Warux mira a lacuna bilionária no sistema de saúde brasileiro que é a prevenção de complicações pós-tratamento e reinternações.

Menos de dois anos depois da ideia inicial, a startup já faz presença na lista das 100 Startups to Watch 2025.

De uma ideia de fim de semana à primeira validação real de mercado

A Warux nasceu a partir de um problema na área da saúde: as altas taxas de readmissões de pacientes após a alta hospitalar. Como estudante de medicina, Robert Cargnin Gonçalves, atual CEO da Warux, entendeu que seria relevante construir uma solução para isso. Afinal, existe um ponto crítico nos primeiros dias que seguem a alta médica, quando podem aparecer complicações como infecções, problemas respiratórios, úlceras, falta de adesão terapêutica e em que o paciente, muitas vezes, já está fora do alcance do hospital.

O primeiro passo foi provar que essa lacuna poderia ser resolvida com tecnologia e método. O projeto foi desenvolvido (e, inclusive, premiado com o primeiro lugar) durante as 54h de um final de semana, durante o evento Startup Weekend. Poucos meses depois, a startup começou a transformar a ideia em operação, entrando para o programa Inovativa de Impacto, onde chegou ao 17º lugar nacional entre negócios de impacto. Desde então a startup coleciona mais de 10 prêmios de inovação pelo Brasil.

A sua relevância tecnológica e o seu impacto na saúde abriu caminho para incentivos através da Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina (FAPESC), que financiou parte do desenvolvimento da tecnologia.

Além disso, recentemente foram contemplados através do Programa de Incentivo à Inovação (PII) da Prefeitura de Florianópolis, onde receberão recursos para auxiliar na escala do produto, confirmando a mudança definitiva da equipe para a capital catarinense.

Crescimento acelerado, estrutura e cultura de verdade

A Warux começou o ano de 2024 com apenas dois sócios na operação. Pouco mais de um ano depois, o time já soma 13 profissionais, distribuídos entre desenvolvimento, operação e vendas. O crescimento rápido não aconteceu por inércia de mercado, mas por estrutura: a empresa definiu rituais de gestão, implementou metodologias ágeis e criou um sistema interno de acompanhamento e gestão de toda operação.

A rotina é organizada em sprints semanais e reuniões diárias, e o recrutamento prioriza profissionais com afinidade real com o setor de saúde, não apenas com tecnologia. “Ter conhecimento técnico é importante, mas entender o impacto do que estamos construindo faz diferença”, resume Robert, CEO da startup.

Com o apoio da Fapesc e a entrada no PII de Florianópolis, a Warux ganhou fôlego financeiro para acelerar o desenvolvimento e refinar sua operação. A mudança para o CELTA, primeira incubadora de startups do país, marca a próxima etapa: consolidar a governança e preparar a empresa para escalar o modelo em novas regiões.

IA, WhatsApp e dados clínicos: a engenharia por trás do cuidado contínuo

A Warux atua em um ponto crítico do sistema de saúde: o período pós-alta. A solução combina inteligência artificial preditiva, protocolos clínicos validados e um canal de comunicação simples (o WhatsApp) para garantir que o paciente continue sendo acompanhado fora do ambiente hospitalar.

A IA identifica padrões de risco e antecipa possíveis complicações antes de um evento clínico relevante. O sistema envia aos pacientes questionários personalizados sobre sinais e sintomas, lembretes de medicamentos e orientações para dúvidas básicas, enquanto os dados alimentam a equipe médica com alertas sobre o estado de cada paciente. O resultado, segundo os testes iniciais, é uma redução de readmissões hospitalares, melhoria na satisfação dos pacientes, gerando um ROI (retorno sobre o investimento) de até 16,5x nas operações acompanhadas.

Em um cenário em que o Brasil tem uma taxa média de readmissão de 14,2% entre hospitais, o ganho potencial desse tipo de solução se torna mensurável e estratégico para hospitais e operadoras.

No plano de evolução tecnológica a curto prazo, a startup avança na integração com sistemas hospitalares e no desenvolvimento de planos terapêuticos personalizados, com base em referências médicas validadas. Também prevê o lançamento de um módulo voltado à reconciliação medicamentosa, uma das etapas mais sensíveis do processo de recuperação.

A startup tem como meta a longo prazo, fazer com que sua tecnologia possa precocemente sugerir exames e consultas aos pacientes com base no seu perfil de risco, para identificar precocemente a piora, antes mesmo do surgimento de sinais ou sintomas. 

Da lista “100 Startups to Watch” ao mercado aberto: o novo ciclo da Warux

A entrada da Warux na lista das 100 Startups to Watch 2025 consolida um movimento que vinha se desenhando desde o primeiro MVP: a evolução de um projeto local para um negócio escalável, com base técnica sólida e execução disciplinada.

Com o Guardian AI como próximo marco de produto, a empresa inicia uma etapa de estruturação no CELTA, preparando-se para ampliar linhas de cuidado e expandir parcerias com operadoras e hospitais. Em 2026, a startup deve levar a solução ao mercado aberto em um passo que vem sendo sustentado por um esforço interno de capacitação em vendas e estrutura comercial.

A visão de Robert, cofundador e CEO, ajuda a explicar o ritmo de crescimento: ele vê na tecnologia não um fim, mas o meio para tornar a medicina mais humana, previsível e acessível a todos. Essa é a força que faz da Warux não apenas uma startup promissora, mas um símbolo de como a inovação pode transformar o futuro da saúde.

E também o que reforça o papel de Santa Catarina como um dos principais polos de inovação no país, sendo um ambiente onde startups podem nascer em eventos locais, crescer em programas públicos e/ou privados e, cada vez mais, entrar no radar de investidores e grandes instituições.

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A revolução não acontece mais na vitrine, mas na gestão. É ali, impulsionadas por inteligência artificial, automações e personalização em escala, as novas operações do varejo digital começam a funcionar como organismos vivos. Isso, a partir da análise de padrões, antecipando demandas e reagindo em tempo real.

E, pela primeira vez, essa transformação não está restrita às gigantes do e-commerce: pequenas e médias empresas também têm acesso à IA aplicada na gestão.

A nova experiência de compra hiperpersonalizada

Se antes a jornada de compra começava em uma vitrine, hoje ela começa em um dado. A inteligência artificial transformou o e-commerce em um espaço que aprende com cada clique, busca e interação, e devolve isso em forma de recomendações, ofertas e experiências cada vez mais específicas.

Os algoritmos agora reconhecem preferências, antecipam desejos e constroem uma experiência quase preditiva, em que o consumidor é entendido antes mesmo de dizer o que quer.

Busca por imagem, recomendações inteligentes, chatbots conversacionais e precificação dinâmica compõem uma nova lógica de consumo. Mas a personalização não se limita ao que o cliente vê.

Nos bastidores, IA e automação integram dados de navegação, estoque e comportamento de compra para sincronizar oferta e demanda em tempo real. É o que permite ajustar o preço de um produto com baixa saída, sugerir a reposição de um item esgotado ou ativar campanhas segmentadas no momento certo.

A revolução nas operações dos lojistas através da automação

Enquanto o consumidor vive uma experiência cada vez mais personalizada, nos bastidores, a automação redefine o que significa operar um negócio. O que antes dependia de longas planilhas e processos manuais agora acontece em segundos, impulsionado por sistemas inteligentes que aprendem, executam e otimizam decisões com base em dados reais.

A IA passou a gerar relatórios, auxiliar no atendimento ao cliente, analisar o desempenho de vendedores, de vendas e faturamento, criar descrições e NCMs, alterar cadastros de produtos, e muito mais. Com isso, tarefas operacionais ocupam menos espaço na rotina, abrindo espaço para que gestores e empreendedores concentrem energia em decisões estratégicas.

Essa transformação marca o início de uma nova etapa para o varejo digital: a da eficiência autônoma. As lojas começam a operar como sistemas conectados, com cadeias de suprimentos inteligentes, marketing automatizado e relatórios que se atualizam sozinhos.

E a mudança não está restrita aos grandes players.

Hoje, pequenas e médias empresas começam a acessar o mesmo nível de tecnologia por meio de soluções como as da Olist, que avança para uma geração de gestão inteligente com seus novos Agentes de IA.

O empreendedor 2.0: mais estrategista, menos executor

A inteligência artificial não muda apenas a operação, mas também o papel de quem está à frente dela. Em um cenário em que processos aprendem e decisões são tomadas em segundos, o verdadeiro diferencial volta a ser humano: a capacidade de interpretar, priorizar e direcionar o que a tecnologia entrega.

Com o apoio de automações, o gestor deixa de ser um executor sobrecarregado e passa a atuar como estrategista, conectando dados à visão de negócio. A rotina, antes centrada em apagar incêndios, ganha espaço para planejamento e criação de oportunidades.

Essa transição exige uma nova mentalidade. Tomar decisões com base em dados não é apenas automatizar tarefas, mas entender o contexto por trás dos números e o porquê das tendências, do impacto das escolhas e do momento certo de agir.

É o equilíbrio entre a lógica das máquinas e a intuição de quem entende o mercado.

O resultado é um novo tipo de liderança, moldada pela eficiência, mas guiada por propósito e clareza. No fim, a IA não substitui o empreendedor. Ela o reposiciona de um “mero” operador do negócio para o condutor da estratégia.

Agentes de IA: o “time invisível” das PMEs

A nova aposta da Olist materializa, na prática, o conceito de eficiência autônoma: os Agentes de IA. A tecnologia, desenvolvida nos últimos dois anos, conecta inteligência artificial diretamente ao ERP da empresa.

No centro desse ecossistema está a Lis, especialista conversacional que funciona como o “ChatGPT da Olist”. É ela quem conversa com o empreendedor em linguagem natural e traduz pedidos simples em automações complexas.

Emitir notas fiscais, gerar relatórios de vendas, ajustar preços de produtos com baixa saída ou antecipar pedidos de reposição… Tudo pode ser delegado a um agente inteligente, que atua dentro do ambiente da própria empresa, acessando dados reais e atualizados em tempo real. Ou seja, não apenas faz a análise de informações, mas executa ações diretamente no sistema de gestão, sem exportar planilhas e sem integrações externas.

O impacto disso é claro: menos erros, mais agilidade e uma nova percepção sobre o papel da tecnologia. 

“Queríamos democratizar a IA. O empreendedor conversa com a Lis em linguagem natural e consegue criar automações completas”, afirmou a gerente de produto Mariana Dalvi em entrevista à Exame e complementou: “A tecnologia não substitui pessoas, mas libera energia para que elas possam ser mais estratégicas no dia a dia.”

A ideia é que, em breve, os Agentes da Olist funcionem como um consultor proativo, identificando riscos de ruptura de estoque, descompassos no capital de giro e oportunidades de melhoria antes mesmo de o problema acontecer. Com isso, as pequenas e médias empresas passam a operar com inteligência em tempo real, podendo também crescer com mais organização e agilidade.

A inteligência que move o novo varejo

A integração entre dados, automação e IA já não é apenas sobre vender melhor, mas sobre gerir melhor, tomando decisões mais rápidas, tendo operações mais robustas e negócios mais resilientes.

Nesse novo ciclo, o impacto vai muito além da tecnologia. A automação redefine papéis dentro das empresas, transforma a relação entre pessoas e processos e inaugura uma nova mentalidade de gestão: aquela em que a operação trabalha pelo empreendedor e não o contrário.

É exatamente essa virada que a Olist impulsiona com seus Agentes de IA. Ao conectar inteligência artificial diretamente ao ERP, a empresa inaugura um modelo em que o pequeno e médio varejista pode operar com o mesmo nível de sofisticação e previsibilidade das grandes redes.

O que antes poderia ser inacessível agora está dentro do cotidiano de quem toca o próprio negócio.

Essa democratização da inteligência é, talvez, o passo mais relevante da transformação digital no varejo brasileiro.

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Segundo dados de um estudo da Check Point Research, o Brasil esteve entre os países mais afetados da América Latina, com uma média de aproximadamente 2.800 ataques semanais.

Casos de sequestro de dados, vazamentos em larga escala e ataques coordenados deixam claro que é indispensável pensar e implementar meios de garantir a proteção digital e online.

Quando a cibersegurança virou pauta de gestão

A explosão de incidentes de ransomware e vazamentos em grandes companhias — como Lojas Renner, Americanas, Fleury e até órgãos públicos — expôs a realidade incômoda de que proteger dados vai muito além de firewalls e antivírus.

O desafio é garantir governança sobre cada ponto de acesso, em especial quando a operação envolve redes descentralizadas e dispositivos conectados o tempo todo.

No ambiente corporativo, a conectividade é um pilar da produtividade. Qualquer falha de controle abre brechas para riscos de compliance, perdas financeiras e danos reputacionais. Mais que isso, a LGPD, em vigor desde 2020, intensificou a pressão, exigindo rastreabilidade, consentimento e registros claros sobre quem acessa, quando e para quê.

Essa nova realidade empurrou a cibersegurança para dentro da pauta estratégica de gestão empresarial.

A dificuldade das empresas em controlar o acesso às suas redes

Na prática, ainda é comum encontrar empresas onde funcionários, clientes e visitantes compartilham o mesmo Wi-Fi, sem qualquer tipo de autenticação diferenciada. O problema se repete em diferentes escalas (pequenos escritórios a grandes redes varejistas) e gera um conjunto de dores que sobrecarregam as áreas de TI, como:

• Acesso indiscriminado à rede, sem distinção entre perfis e dispositivos.
• Ausência de logs e termos de consentimento, dificultando a conformidade com a LGPD.
• Falta de rastreabilidade e visibilidade sobre quem se conectou, por quanto tempo e em qual dispositivo.
• Gerenciamento manual de roteadores e credenciais.
• Dependência de painéis limitados dos fabricantes, sem camada real de segurança ou inteligência.

Entre os setores mais vulneráveis estão varejo, saúde e educação, justamente os que lidam com alto fluxo de pessoas, dados sensíveis e múltiplos dispositivos conectados.

Quando uma rede corporativa é invadida, o dano vai muito além do vazamento de dados. Um ataque pode interromper sistemas inteiros, paralisar vendas e comprometer a confiança de clientes e investidores.

O resultado é um cenário em que a conectividade, que deveria ser sinônimo de eficiência, se transforma em um vetor de vulnerabilidade.

Segurança e conectividade: o novo papel da autenticação

A autenticação, que antes era vista como etapa operacional, passou a ocupar o centro da estratégia de cibersegurança. Hoje, ela é o que define o limite entre acesso e exposição. Empresas de tecnologia vêm redesenhando a camada de autenticação das redes corporativas e entre as que lideram esse movimento está a WiFeed.

Esta plataforma SaaS brasileira é especializada em autenticação, segurança e inteligência de redes Wi-Fi corporativas. A solução atua como um “porteiro digital”, controlando quem pode se conectar, com quais permissões e sob quais regras de uso.

Ela ainda centraliza o gerenciamento de acessos e logs, segmenta a rede por perfis de uso (visitantes, colaboradores, dispositivos IoT) e garante conformidade com a LGPD e o Marco Civil da Internet.

Entre os métodos disponíveis estão Single Sign-On (SSO) com Active Directory, SAML ou Microsoft Entra ID, além de autenticação via Gov.br, voucher, social login ou integração direta com sistemas de RH, TI e CRM para controle granular de acesso.

Ao aplicar essas camadas de autenticação, a solução protege o ambiente corporativo de acessos indevidos, reduz riscos internos e oferece relatórios completos de uso, login e consentimento, elementos essenciais em auditorias e investigações.

“A conectividade deixou de ser um luxo e virou um pilar crítico da operação”, afirma Bruno Guimarães, CEO da WiFeed. “Segurança não pode mais ser complemento. Ela precisa estar no centro da arquitetura de rede. As empresas não querem apenas conectar — querem saber quem está conectado, com que permissão e com qual propósito.”

Da gestão de rede à inteligência de segurança

Criada inicialmente como uma solução de gestão de redes, o WiFeed evoluiu para atuar de forma mais estratégica, combinando autenticação inteligente, visibilidade operacional e conformidade legal.

Hoje, a empresa atende ISPs, integradores e grandes companhias que precisam unificar a gestão de conectividade e segurança em múltiplos pontos de acesso. A proposta é tornar o Wi-Fi corporativo rastreável, seguro e simples de administrar sem sobrecarregar as equipes de TI.

“O WiFeed se reposicionou para atender esse novo momento. Somos uma plataforma que combina autenticação inteligente, visibilidade e conformidade, sempre com usabilidade e suporte de verdade”, reforça o CEO.

O futuro da conectividade segura

A próxima fronteira da cibersegurança passa pela automação. Redes corporativas estão se tornando inteligentes, capazes de aprender padrões de comportamento, prever riscos e aplicar políticas de acesso em tempo real.

Nos próximos anos, tecnologias como o OpenRoaming e Wi-Fi Offload, projetos liderados pela Wireless Broadband Alliance (WBA), permitirão conexões automáticas e seguras entre diferentes redes públicas e privadas, eliminando senhas e formulários.

E a WiFeed é a primeira empresa brasileira a integrar oficialmente a WBA, participando dos testes da tecnologia no país. O impacto tende a ser profundo, trazendo conexões mais seguras, simples e interoperáveis, em um modelo que une usabilidade, conformidade e inteligência.

A segurança deixará de ser um complemento e se tornará parte natural da experiência de estar conectado, seja dentro ou fora das empresas.

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Dez anos depois, a Pipefy comprova essa tese e expande o conceito. O que começou como uma plataforma de automação de fluxos se tornou um ecossistema de inteligência artificial aplicada à operação de negócios, adotado por milhares de empresas em mais de 100 países.

A trajetória da empresa reflete uma mudança mais ampla no mercado: a transição de um modelo baseado em eficiência operacional para outro orientado à tomada de decisão inteligente, no qual tecnologia e pessoas compartilham responsabilidades sobre como o trabalho acontece.

A era das inteligências artificiais

Principalmente nos últimos dois anos, o mundo corporativo passou a enxergar a inteligência artificial não mais como ferramenta, mas como infraestrutura.

A corrida para dominar o próximo salto tecnológico se intensificou, reunindo gigantes como OpenAI, Google, Meta, Oracle e Anthropic em uma disputa que vai muito além de modelos de linguagem ou algoritmos mais potentes.

A nova fronteira está na capacidade de aplicar inteligência em escala, ao integrar dados, treinar agentes e fazer com que a IA opere dentro de sistemas críticos de empresas com segurança, contexto e precisão.

É por isso que a batalha global de hoje é tanto técnica quanto humana. As maiores companhias de tecnologia competem por talentos especializados em IA generativa, machine learning e engenharia de agentes autônomos, um movimento que vem redefinindo o próprio mercado de trabalho em tecnologia.

Para o ecossistema de startups, esse cenário traz um desafio e uma oportunidade. De um lado, o custo e a velocidade de inovação aumentam. De outro, surgem plataformas que tornam o uso da IA mais acessível, pragmático e operacional.

Enquanto as big techs investem bilhões na corrida pela superinteligência, empresas como a Pipefy constroem o elo e facilitam o acesso à tecnologia. Nesse caso, uma camada de orquestração que permite que qualquer organização use IA de forma aplicada ao dia a dia, sem depender de infraestrutura própria ou times altamente técnicos.

Da automação no-code à orquestração de IA

Fundada por Alessio Alionço em 2015, a Pipefy surgiu para resolver um desafio que parecia técnico, mas era principalmente cultural: como permitir que qualquer pessoa, e não apenas o time de TI, pudesse automatizar tarefas e fluxos de trabalho?

Em um mercado até então dominado por soluções rígidas, caras e dependentes de longos projetos de integração, a Pipefy apostou na autonomia do usuário. Templates prontos, suporte próximo e resultados rápidos ajudaram a mostrar que era possível transformar processos manuais em automações funcionais sem escrever uma linha sequer de código.

O movimento abriu espaço para um novo tipo de operação: descentralizada, ágil e orientada a valor. E, agora, o mesmo princípio se aplica à IA.

Com os AI Agents do Pipefy, áreas como financeiro, seguros e RH automatizam tarefas, integram dados e tomam decisões com apoio de IA, mas ainda mantendo o humano no centro da operação.

“O que o no-code fez com a automação, a IA está fazendo com a decisão”, resume Alionço.

A proposta é menos sobre substituir pessoas e mais sobre dar escala ao raciocínio humano dentro das operações. Ao aprender com exceções e regras de negócio, os agentes ampliam a capacidade das equipes de resolver problemas de forma rápida, consistente e previsível.

A nova geração de agentes inteligentes

O conceito de AI Agents vem ganhando força à medida que a inteligência artificial deixa de ser uma ferramenta isolada e passa a operar ativamente dentro das empresas.

Esses agentes são sistemas capazes de executar tarefas, aprender com resultados e interagir com outros sistemas e pessoas de forma autônoma, criando um ciclo contínuo de ação e aprimoramento.

Para isso, eles são capazes de acessar dados, identificar padrões, apoiar na tomada de decisões e coordenar fluxos complexos sem intervenção constante de um humano.

O desafio, porém, está em orquestrar esses agentes com segurança, contexto e governança. E é nesse ponto que o Pipefy se diferencia.

Os AI Agents do Pipefy foram desenvolvidos para operar dentro de fluxos críticos de negócio com autonomia controlada e governança embutida. Eles conectam dados, regras e contextos de cada empresa, garantindo que o fluxo avance de forma automatizada, mas dentro de limites definidos pelo humano.

O resultado é uma automação que não apenas executa, mas pensa junto com a operação. Os agentes atuam em processos repetitivos e de alto volume, aprendem com exceções e ampliam a capacidade das equipes de entregar resultados consistentes e rápidos.

No setor financeiro, por exemplo, podem automatizar toda a esteira de crédito, da análise de dados ao combate à fraude, reduzindo em até 90% o tempo de processamento das solicitações.

A lógica por trás dessa nova geração de automação é simples: não se trata de executar por você, mas de evoluir com você um modelo em que a IA se torna parceira de operação, e não substituta.

“Traga seu próprio LLM”: a personalização sem limites

A nova fronteira da IA corporativa combina flexibilidade e controle. É o que a funcionalidade “Bring Your Own LLM” (Traga seu próprio LLM) do Pipefy propõe.

O recurso permite que empresas integrem à plataforma seus próprios modelos de linguagem (LLMs), desenvolvidos internamente ou adquiridos de provedores externos. Assim, os agentes passam a operar com base em informações e terminologias específicas de cada organização, sem depender exclusivamente dos modelos nativos da ferramenta.

Isso significa respostas mais contextuais, seguras e aderentes à realidade do negócio. Além de ampliar o poder de personalização, o recurso ajuda a prevenir riscos de exposição de dados, um ponto crítico para setores altamente regulados.

Ao abrir espaço para múltiplos modelos e camadas de integração, o Pipefy assume o papel de orquestrador de ecossistemas de IA, conectando dados, fluxos e agentes em uma estrutura unificada de governança, produtividade e decisão.

Nos próximos anos, a inteligência artificial deve deixar de ser vista como ferramenta de suporte para se tornar o eixo central das operações empresariais. E isso exige maturidade, não apenas tecnologia.

A Pipefy aposta nesse equilíbrio. A empresa vê o futuro da automação como um sistema vivo de processos autônomos supervisionados, em que agentes aprendem, se adaptam e evoluem junto com as pessoas e as estratégias do negócio.

“Nos próximos 10 anos, o diferencial não vai ser quem tem IA, mas quem consegue orquestrar IA de forma segura, ética e escalável”, afirma Alionço. “O futuro é de processos autônomos, mas com a supervisão humana no centro da tomada de decisão.”

Depois de democratizar a automação, a Pipefy quer democratizar a inteligência aplicada à operação, tornando acessível o uso de IA de maneira prática, transparente e orientada a resultados.

Se os últimos dez anos mostraram que simplificar é o caminho mais eficiente para escalar, os próximos devem consolidar um novo paradigma: governar bem a inteligência artificial será o verdadeiro diferencial competitivo.

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De acordo com um levantamento da Endeavor (2024), 94% dos founders já enfrentaram algum tipo de condição adversa de saúde mental durante a trajetória empreendedora e 37% afirmam ter sofrido episódios de burnout ao longo da carreira.

A sobrecarga emocional não afeta apenas quem cria e encabeça as startups. Heads e profissionais táticos, igualmente pressionados por metas e entregas rápidas, compõem um cenário em que o negócio avança, mas o bem-estar fica em segundo plano.

Nesse contexto (e geralmente a partir de quem já viveu as dores na própria pele) surgem iniciativas que colocam a saúde mental no centro da inovação.

E é o caso do Capee, app brasileiro que nasceu da experiência pessoal de seu fundador, Thadeu Fayad, com depressão e TDAH. A proposta é criar uma nova lógica para o trabalho e a produtividade: avançar sem se machucar.

Uma solução viável e empática

O Capee nasceu de uma dor comum, mas pouco notada e discutida no universo das startups: a dificuldade de lidar com tarefas simples quando a mente está sobrecarregada. Dificuldade que, normalmente, é atribuída ao excesso de responsabilidades e à falta de foco e raramente à ansiedade, ao estresse ou à exaustão emocional que sustentam esse ciclo.

Foi dessa lacuna que surgiu a percepção de que faltavam ferramentas realmente pensadas para quem vive esse tipo de sobrecarga. E foi a partir dessa constatação que Thadeu, fundador do app, decidiu agir.

Conviver há mais de uma década com depressão e TDAH o fez perceber que as plataformas tradicionais de produtividade e workflow não foram feitas para quem vive nesse estado.

Ao testar os diversos aplicativos existentes, encontrou o oposto do que precisava: interfaces cheias, metas rígidas e lembretes que geravam ainda mais ansiedade. A partir disso, decidiu criar uma solução voltada a quem precisa de acolhimento antes da ação.

“Todos me deixavam ainda mais ansioso e frustrado”, relembra. “Resolvi criar um que fosse feito especialmente para o que eu passava de sofrimento.”

O resultado é um aplicativo que propõe uma lógica diferente: transformar o peso das tarefas em pequenas ações possíveis, respeitando o ritmo emocional do usuário. Em vez de listas intermináveis e notificações insistentes, o app oferece leveza e empatia, um espaço digital minimalista onde produtividade e bem-estar andam juntos.

E a proposta tem chamado atenção. Em novembro, o Capee representará o Brasil no Web Summit Lisboa 2025, após ser selecionado pela organização como uma das Startups de Impacto do evento. O reconhecimento reforça o propósito da empresa e sua conexão com o ODS 3 da ONU (Saúde e Bem-Estar), meta global que busca promover saúde mental e qualidade de vida até 2030.

Um app que escuta, não cobra

Em vez de funcionar como uma lista de tarefas, o Capee convida o usuário a conversar para entender o contexto emocional antes de propor qualquer ação.

Nesse fluxo, o usuário não cria suas próprias tarefas, ele compartilha como está se sentindo, e a inteligência artificial, com base nesse estado e nos registros diários de emoção, gera automaticamente as microtarefas possíveis de serem executadas.

São pequenas ações que quebram a paralisia e criam uma sensação de progresso real.

Essa abordagem parte de um princípio simples, mas pouco explorado no universo da produtividade: trabalhar dentro das possibilidades individuais de cada um.

Não há lembretes, notificações insistentes ou metas que muitas vezes são inalcançáveis. O Capee limita o número de tarefas a três, para evitar sobrecarga e reduzir o sentimento de culpa por não dar conta de tudo.

E segundo Thadeu, nem sempre essa culpa vem do acúmulo de tarefas, às vezes, ela aparece antes mesmo de começar.

“Sentimos uma culpa pró-ativa”, explica. “Ela existe porque já pensamos que não iremos conseguir ou que não sabemos como começar.”

É justamente esse tipo de bloqueio que o app busca aliviar, transformando o peso das tarefas em pequenas ações possíveis, respeitando o ritmo e o estado emocional de cada pessoa.

“Produtividade saudável é avançar sem se machucar”, diz Thadeu. “No Capee, a ideia é que o usuário consiga progredir respeitando seus limites emocionais, sem pressão e sem listas intermináveis.”

Com isso, o app cria uma experiência que une tecnologia e empatia para organizar sem gerar ansiedade, priorizando o bem-estar emocional como parte fundamental da rotina e reforçando a ideia de que nossos momentos mais produtivos são aqueles em que estamos bem com nós mesmos.

O lado humano da inteligência artificial

A inteligência artificial é o que dá vida ao Capee, mas não com a lógica tradicional de eficiência. Em vez de apenas automatizar tarefas, ela foi projetada para interpretar o estado emocional de quem a utiliza, traduzindo sentimentos e objetivos em microações possíveis, de acordo com o momento e o nível de energia do usuário.

Para Thadeu, o papel da tecnologia precisa ser repensado. Vivemos, segundo ele, em uma sociedade imediatista e acelerada, onde as ferramentas digitais muitas vezes acabam criando novas pressões em vez de aliviar as existentes.

“A tecnologia deve sempre buscar melhorar a vida de todos nós e não impor mais uma barreira. Precisamos de coisas simples, de ferramentas que nos tragam conforto, que nos ajudem a fazer — não importa se mais ou menos”, afirma.

Inclusive, em uma conversa sobre o posicionamento da empresa como app de produtividade, healthtech ou mesmo edtech, o fundador brincou e disse que definitivamente não são um app de produtividade, mas que podem se encaixar sim nessas outras duas definições.

O que realmente chamou atenção, no entanto, foi seu desejo (e objetivo) de que alguém cunhe o termo “EmpathyTech”.

Afinal, a proposta vai além do desempenho ou da otimização, buscando criar uma relação mais humana entre usuário e tecnologia, onde o digital serve como suporte, não como cobrança.

“Não quero que a IA pense por mim para que eu lave mais louça; quero que ela lave mais louça para que eu pense mais”, completa o fundador, citando uma frase que ouviu e adotou como referência.

Essa filosofia guia todo o desenvolvimento do app, colocando a inteligência artificial como aliada do bem-estar, e não como um instrumento de produtividade “cega”. Um contraponto à cultura da aceleração que domina o ambiente de startups e um exemplo de como a inovação pode, de fato, se tornar uma forma de cuidado.

Quando a inovação encontra o burnout

No ambiente de startups, onde velocidade e resiliência são quase sinônimos de sucesso, falar sobre vulnerabilidade ainda é um tabu. Para Thadeu, no entanto, empreender é uma “maratona emocional”, e reconhecer os próprios limites faz parte da sustentabilidade do negócio.

“Acredito que manter a saúde mental não é luxo, mas condição de sobrevivência. Sem equilíbrio, o negócio não se sustenta”, afirma.

A reflexão se estende a todo o ecossistema, de founders a profissionais táticos. Por isso, o Capee se posiciona como um lembrete de que tecnologia também pode cuidar, ajudando líderes e equipes a encontrarem equilíbrio entre desempenho e saúde emocional, ainda que na rotina acelerada das startups.

“Produtividade saudável é o que garante continuidade e impacto verdadeiro”, diz o fundador.

Mais do que um aplicativo, o app propõe um novo olhar para a cultura de trabalho: um modelo em que empatia, ritmo e propósito substituem a lógica da pressa.

Minimalista no design e na proposta, o Capee quer ser lembrado não como um app de produtividade, mas como uma tecnologia que acolhe. Criado por quem entende o impacto real da ansiedade e da depressão no cotidiano, o aplicativo traduz em código a ideia de que é possível avançar sem se ferir no processo.

Para Thadeu, o propósito vai além da inovação. Ele acredita que é possível empreender e, ao mesmo tempo, chegar a muitas pessoas — tornando o cuidado acessível e tirando o bem-estar da lógica do privilégio.

“Não adianta ter uma solução dita inovadora se ela só estiver disponível para uma parcela pequena da população. O foco precisa estar nas pessoas, não no lucro primeiro”, afirma. “O Brasil é o país mais ansioso do mundo, segundo a OMS. Se conseguirmos ajudar uma parte desses milhões de brasileiros a entrar em um ciclo virtuoso, já teremos cumprido nosso papel.”

A ambição é clara, mas o caminho é feito de leveza. Tornar o bem-estar acessível, derrubar o estigma da vulnerabilidade e mostrar que a inovação também pode nascer do cuidado, que podemos ser fortes, produtivos e humanos ao mesmo tempo.

No fim, o Capee representa uma nova geração de startups brasileiras que transformam dor em propósito e tecnologia em empatia, como define Thadeu: um farol que ilumina o que realmente importa.

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