O que separa as empresas que usam IA das que ganham com ela

A inteligência artificial já entrou na rotina das empresas brasileiras, mas ainda está longe de provocar uma transformação profunda nos negócios. Em 2025, 17% das companhias com dez funcionários ou mais usaram algum tipo de IA, segundo dados da TIC Empresas. Entre as grandes corporações, com 250 funcionários ou mais, a adoção chegou a 50%. Ainda assim, apenas 26% desenvolveram sistemas próprios.

O retrato ajuda a explicar o estágio atual da tecnologia no país: a adoção avança, mas muitas empresas ainda estão na camada mais superficial da transformação digital, incorporando ferramentas de IA sem necessariamente alterar processos ou modelos de negócio.

É justamente nesse espaço que a New Rizon construiu sua estratégia. Criada em 2008 e utilizando inteligência artificial desde 2009, a empresa atua na implementação de tecnologia para resolver problemas concretos das organizações — de automação e redução de custos ao aumento de produtividade e à criação de novas receitas. A New Rizon tem na sua carteira de clientes como OdontoPrev, FTD, Sofisa e SEBRAE

A diferença está menos na tecnologia utilizada e mais na forma de estruturar os projetos. Em vez de entregar uma ferramenta e encerrar o trabalho, a empresa busca permanecer próxima da operação para identificar novas oportunidades de aplicação. Em alguns casos, a remuneração também pode estar vinculada ao resultado obtido pelo cliente.

A lógica também muda a relação entre fornecedor e contratante. Quando uma solução reduz custos, aumenta a capacidade de uma equipe ou cria uma fonte de receita, ela deixa de ser vista apenas como uma despesa e passa a gerar retorno para o negócio. Nesse modelo, a New Rizon se posiciona como parceira do cliente: seu crescimento está ligado aos resultados que consegue gerar para a empresa.

Da tecnologia ao problema de negócio

A aposta em inteligência artificial generativa começou antes da popularização do ChatGPT. Em 2023, a New Rizon passou a testar a tecnologia internamente, procurando entender como ela poderia ser aplicada a problemas reais.

Um dos primeiros experimentos ocorreu em um processo seletivo. A empresa recebeu cerca de 5 mil inscrições para 50 vagas e utilizou IA para ajudar na triagem dos candidatos. O teste mostrou que a tecnologia poderia ampliar a capacidade de análise da equipe e, ao mesmo tempo, serviu como laboratório para entender como aquele tipo de aplicação poderia funcionar em outras organizações.

No mesmo ano, a companhia passou a se posicionar como uma “AI House”, concentrando sua atuação na aplicação de inteligência artificial dentro das empresas.

A mudança coincidiu com uma queda no tempo e no custo de desenvolvimento de determinadas soluções. Segundo Castro, projetos que anteriormente poderiam levar até um ano passaram, em alguns casos, a ser concluídos em cerca de 20 dias.

Para uma empresa que desenvolve soluções sob demanda, a diferença é relevante. Reduzir o tempo de desenvolvimento significa não apenas entregar mais rapidamente, mas também, segundo Castro, ter a possibilidade de resultados para o cliente já no primeiro mês de contratação, garantindo assim maior agilidade no processo e garantia de sucesso..

Outro movimento foi a criação de uma biblioteca de Agentes de IA. Em vez de começar cada projeto do zero, a equipe aproveita estruturas e componentes já desenvolvidos e os adapta às necessidades de cada cliente. O modelo permite ganhar velocidade de entrega mesmo com soluções específicas para cada cliente.

Na prática, a equipe entra no negócio para realizar o FARO - Frente Analítica de Reconhecimento de Oportunidades, metodologia própria que identifica oportunidades onde a tecnologia pode gerar grandes impactos. Processos repetitivos, atividades que consomem horas da equipe e gargalos operacionais estão entre os pontos analisados. A partir daí, a empresa desenha aplicações de IA para atacar esses problemas.

Castro conta que em um de seus clientes conseguiram automatizar uma área de geração e gestão de relatórios em apenas uma semana de execução do FARO, em outro fizeram um agente para processamento automático de documentos que economizou 720 horas por mês da equipe.

O cliente como motor de crescimento

O modelo ajuda a explicar uma característica da estratégia da New Rizon: crescer dentro da própria base de clientes.

Segundo Castro, a empresa dobrou de tamanho em 2025, impulsionada em parte por novos projetos contratados por empresas que já faziam parte da carteira. Cerca de 93% dos trabalhos, afirma o executivo, acabam dando origem a uma nova demanda.

A lógica é relativamente simples. Uma primeira aplicação resolve um problema e, ao mesmo tempo, revela outros pontos da operação que podem ser melhorados. A redução de um custo pode levar à revisão de outro processo; a automação de uma tarefa pode liberar uma equipe para atividades de maior valor; uma aplicação pode abrir espaço para uma nova fonte de receita.

O modelo também ajuda a explicar a presença de empresas tradicionais entre os clientes. São organizações que acumularam processos, dados e conhecimento ao longo de décadas, mas que nem sempre conseguem transformar esse patrimônio em eficiência ou crescimento.

Com a popularização da IA, o acesso à tecnologia tende a deixar de ser um diferencial por si só. Ferramentas semelhantes estarão disponíveis para um número cada vez maior de companhias. A vantagem passa a estar na capacidade de identificar onde aplicá-las e transformar essa aplicação em resultado.

Uma disputa que vai além da IA

É nesse cenário que a New Rizon se posiciona. Em 2026, a empresa passou a integrar o Claude Partner Network da Anthropic e passou a contar com profissionais certificados para trabalhar com as ferramentas da companhia.

A estratégia, porém, não é competir com as empresas que desenvolvem os grandes modelos de inteligência artificial. O foco está em entender os problemas das organizações e combinar diferentes tecnologias para resolvê-los.

A tese é que, à medida que a IA se torna mais acessível, a tecnologia em si perde parte do poder de diferenciação. O que passa a importar é o que cada empresa consegue fazer com ela.

Para a New Rizon, isso significa não atuar como fornecedora de uma ferramenta, mas como uma empresa de implementação orientada a resultados. É uma aposta em um mercado no qual a inteligência artificial deixa de ser o produto e passa a ser o meio para uma equação mais antiga do mundo dos negócios: gastar menos, produzir mais e encontrar novas formas de crescer.