Na comparação entre contratar e construir inteligência artificial, a planilha costuma parar no custo do sistema. Fica de fora o ativo que só aparece de um lado da conta: as pessoas que, ao construir, passaram a entender o dado da própria empresa. Num país com déficit de profissionais de tecnologia, isso é retenção e é valor de empresa
1. O que a planilha não soma
A decisão entre comprar uma solução pronta e construir com engenharia é feita, na maioria das empresas, com duas colunas: custo da licença de um lado, custo do projeto do outro. A comparação parece justa e não é, porque uma das colunas entrega algo que a outra não entrega e que não cabe em planilha. Ao final de um projeto construído, a empresa fica com o sistema e fica com o time que sabe como ele funciona. Ao final de um contrato de licença, a empresa fica com a renovação.
“Quando a empresa constrói, o que sobra no fim do projeto não é só o sistema. É gente que entende o próprio dado. Isso não vem em renovação de contrato”, afirma Guilherme Friol, CEO da Vircos, empresa de engenharia de inteligência artificial corporativa.
2. O ativo escasso
A Brasscom estimou a demanda de quase 800 mil profissionais de tecnologia no Brasil entre 2021 e 2025, com formação anual em torno de 53 mil. O que a conta mostra é que profissional que entende de dado e de inteligência artificial aplicada ao negócio é escasso, caro de contratar e difícil de segurar. A empresa que forma esse profissional dentro de casa, no próprio projeto, resolve os três problemas de uma vez: não precisa contratar pronto, forma no contexto certo e cria o vínculo que retém.
Não se trata de montar um laboratório. O time interno de IA de uma empresa média tem duas, três pessoas, que não treinam modelo do zero nem competem com big tech em pesquisa. O que elas fazem é saber onde cada coisa roda, por que roda daquele jeito e o que fazer quando algo para. É o mesmo raciocínio que a Vircos aplica nos projetos: construir é orquestrar, integrar e governar, e essa capacidade fica com o cliente.
“O time interno não precisa ser grande nem competir com big tech. Precisa saber o que roda onde, por que roda e o que fazer quando parar. É essa capacidade que vira ativo de retenção e de valuation”, diz Friol.
3. Retenção, valuation e a conversa com o investidor
Há dois efeitos que a licença não produz. O primeiro é retenção: o profissional que aprende a operar a inteligência artificial da própria empresa está construindo uma competência que vale no mercado, e a empresa que oferece isso segura gente que de outra forma sairia. O segundo é valuation: numa conversa com investidor ou comprador, a empresa que responde “o sistema é nosso e o time que o opera é nosso” vale mais do que a que responde “é uma licença anual”. Capacidade interna é ativo intangível, e o mercado precifica.
4. A lição para quem empreende
Friol delimita a tese: nem toda função justifica construir, e para commodity a licença é a resposta certa. O que ele propõe é incluir a terceira coluna na planilha antes de decidir: o que a empresa vai saber fazer sozinha no fim do projeto que não sabia no começo. Quando a resposta é “nada”, a licença pode ser a compra certa. Quando a resposta é “operar a inteligência que decide pela empresa”, o retorno de construir começa muito antes de o sistema ficar pronto.
