A Skan AI, uma startup que desenvolve o que chama de "gráfico de contexto do trabalho", acaba de levantar US$ 63 milhões em uma rodada Série C. O aporte, coliderado pelos fundos Cathay Innovation e Dell Technologies Capital, eleva o capital total da companhia para cerca de US$ 120 milhões e valida uma tese contraintuitiva sobre a febre da inteligência artificial generativa.

Enquanto o mercado se obceca em construir modelos de IA cada vez mais potentes, a Skan aposta que o verdadeiro gargalo está em outro lugar. Segundo a empresa, os pilotos de IA fracassam — um relatório do Gartner aponta que 95% das implementações iniciais exigirão um redesenho completo — porque os modelos não compreendem como o trabalho é de fato executado. A solução, segundo a Skan, é observar diretamente a tela dos funcionários para mapear a realidade.

O elo perdido da automação

Para Avinash Misra, cofundador e CEO da Skan AI, o manual padrão para treinar agentes de IA — alimentá-los com documentação de processos, procedimentos operacionais e logs de sistema — se baseia numa ficção. Existe um abismo entre o trabalho como ele é documentado e como ele acontece, e é nesse espaço que a automação falha. "Todo mundo está obcecado em construir um motorista melhor", disse Misra ao VentureBeat. "Nós achamos que a oportunidade maior é construir um sistema de navegação melhor."

O argumento é que os modelos de fronteira chegam às empresas brilhantes, porém cegos, sem conhecimento das exceções, decisões e hábitos institucionais que definem a operação. A proposta da Skan é usar tecnologia de observação nos desktops para assistir continuamente como o trabalho flui entre aplicações — da planilha ao CRM, do email ao mainframe — e abstrair essas observações em um modelo vivo do processo de negócio.

A tela como fonte da verdade

Esta abordagem posiciona a Skan em um campo distinto do "process mining" de empresas como a Celonis, que reconstroem fluxos de trabalho a partir de dados de backend. Misra argumenta que os logs de sistema capturam apenas transações concluídas, o "estado comprometido do trabalho", ignorando a atividade humana que ocorre entre esses marcos. "Oitenta por cento do que interessa, do ponto de vista da IA, está entre os sistemas", afirma.

A tela, na visão da Skan, é o único lugar onde tudo converge: a ação humana, o cenário de aplicações e os dados relevantes. O desafio técnico, insiste Misra, não é a observação em si, mas a capacidade de abstrair o que é visto na tela em um modelo coerente que possa, enfim, guiar a automação de forma eficaz.

O investimento de players como Dell, Citi e Bloomberg Beta sinaliza que o mercado vê mérito na tese, que busca transformar a complexidade do trabalho humano em combustível para a própria IA. A questão em aberto é se a promessa de eficiência superará as inevitáveis discussões sobre privacidade e vigilância no ambiente de trabalho.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · VentureBeat