Pesquisa do MIT Revela Alto Índice de Fracasso em Implementações de IA
Um relatório recente da iniciativa NANDA do MIT trouxe dados alarmantes para o mercado de inteligência artificial: 95% dos projetos pilotos de IA generativa nas empresas estão falhando. Esta estatística surpreendente destaca os desafios que as organizações enfrentam ao tentar implementar soluções de IA em escala empresarial.
O Surgimento de uma Nova Abordagem: Agentes de IA com Responsabilidade
Em vez de abandonar a tecnologia, as empresas mais avançadas estão experimentando com sistemas de IA agentica que podem aprender e ser supervisionados. É neste cenário que surge a Maisa AI, startup que construiu sua abordagem inteiramente em torno da premissa de que a automação empresarial requer agentes de IA responsáveis, e não “caixas pretas” opacas.
A empresa, que completou um ano de operações, acaba de levantar US$ 25 milhões em uma rodada seed liderada pela firma de venture capital europeia Creandum. Com este investimento, lançou o Maisa Studio, uma plataforma self-service agnóstica a modelos que ajuda usuários a implantar trabalhadores digitais que podem ser treinados com linguagem natural.
Diferença Fundamental na Abordagem
Enquanto plataformas similares focam em usar IA para construir respostas, a Maisa adota uma abordagem fundamentalmente diferente. “Em vez de usar IA para construir as respostas, usamos IA para construir o processo que precisa ser executado para chegar à resposta — o que chamamos de ‘chain-of-work'”, explicou David Villalón, CEO da Maisa.
O arquiteto principal por trás deste processo é Manuel Romero, co-fundador e Chief Scientific Officer, que anteriormente trabalhou com Villalón na startup espanhola de IA Clibrain. A dupla se uniu em 2024 para construir uma solução para o problema das alucinações da IA após constatarem que “não se podia confiar na IA”.
Sistema HALP: Processamento de LLM Aumentado por Humanos
Para enfrentar o desafio da confiabilidade, a Maisa emprega um sistema chamado HALP (Human-Augmented LLM Processing). Este método personalizado funciona como alunos no quadro-negro — pergunta aos usuários sobre suas necessidades enquanto os trabalhadores digitais delineiam cada etapa que seguirão.
A startup também desenvolveu a Unidade de Processamento de Conhecimento (KPU), um sistema determinístico projetado para limitar alucinações. Esta aposta em confiabilidade e responsabilidade ressoou com empresas que esperam aplicar IA a tarefas críticas.
Clientes em Setores Regulados
Atualmente, os clientes que usam a Maisa em produção incluem um grande banco, além de empresas dos setores de manufatura automotiva e energia. Esta abordagem “enterprise-first” significa que a base de clientes da Maisa ainda é pequena comparada com as milhões de pessoas que utilizam plataformas freemium.
Para atender às necessidades destes clientes empresariais, a startup oferece implantação em sua nuvem segura ou através de implantação on-premise.
Expansão e Planos Futuros
Com sede dupla em Valência e São Francisco, a Maisa já tem uma base nos EUA, como refletido em sua tabela de capitalização. A empresa planeja expandir com clientes existentes que têm operações em múltiplos países.
Focando em casos de uso complexos que demandam responsabilidade de usuários não técnicos, a Maisa pretende diferenciar-se em um mercado competitivo que inclui CrewAI e muitos outros produtos de automação de fluxo de trabalho com IA.
Para ajudar a IA a escalar, a Maisa planeja usar seu financiamento para crescer de 35 para até 65 pessoas até o primeiro trimestre de 2026. “Vamos mostrar ao mercado que existe uma empresa que está entregando o que foi prometido, e que está funcionando”, afirmou Villalón.
