A Kavak apostou a empresa em uma transformação radical: ser gerida por agentes de inteligência artificial. Em vez de adotar IA para otimizar processos existentes, a companhia se reestruturou em torno de um novo pilar arquitetônico: um agente autônomo dedicado a cada cliente. Em análise recente, Ali Masa, head de IA da Kavak, afirmou que a pergunta norteadora foi como a empresa seria construída em 2035, com modelos de linguagem muito mais avançados. A resposta foi uma organização onde, diariamente, entre 100 e 200 mil agentes são instanciados, cada um com sua própria máquina virtual e memória de todas as interações passadas com um cliente específico. O objetivo não é transacional, mas relacional: maximizar o valor vitalício do cliente (LTV), com autonomia para tomar as ações necessárias para satisfazê-lo e convertê-lo ao longo do tempo. Segundo Masa, essa arquitetura de agentes de longo prazo com metas rígidas representa uma ruptura com os sistemas de múltiplos agentes especialistas ou baseados em fluxos de trabalho.
A Arquitetura da Empresa-Agente
A implementação da visão exigiu três decisões fundamentais. A primeira foi redesenhar a empresa em torno dos agentes, o que significou reconstruir a maioria das APIs e sistemas para que pudessem ser operados por eles. Masa argumenta que simplesmente fornecer ferramentas de IA às equipes existentes não gera eficiência. A segunda foi o foco em criar ciclos de feedback para treinar e refinar os agentes com dados de interações reais, apostando que eles poderiam se tornar "super-humanos" — superando os melhores funcionários em métricas como conversão, LTV e experiência do cliente. Atualmente, 96% de todas as interações e 95% das transações na Kavak são gerenciadas por agentes. A terceira foi mudar a medição de sucesso de um modelo transacional (carros vendidos) para um relacional (LTV de uma base de 10 milhões de clientes).
A velocidade da implementação é sustentada por um investimento massivo em avaliações, ou "evals". Masa afirma que a empresa gasta aproximadamente a mesma quantidade de tempo de engenharia e tokens construindo os sistemas de avaliação e os próprios agentes. Para ele, as "evals" são os freios que permitem acelerar com segurança. A métrica principal é o resultado de negócio: o cliente converteu? O valor foi gerado? A satisfação aumentou? Agentes de IA são usados em tarefas de alto risco, como a venda de carros e a subscrição de empréstimos em mercados emergentes, aprovando crédito em menos de três minutos — um processo que, segundo Masa, tradicionalmente leva meses.
Destruição Criativa e o Fator Humano
A transformação não se limitou à tecnologia; ela redefiniu o papel humano na organização. A Kavak testa um "CEO de IA" que gerencia as operações de uma cidade inteira no México. Em seis semanas, o agente aumentou os lucros da unidade em 50% ao microgerenciar inventário, precificação e até as tarefas diárias de funcionários, enviando-lhes planos e recebendo atualizações por áudio. Para Masa, isso prova que mesmo as posições de liderança são passíveis de automação. Onde a destreza física é insubstituível, como na mecânica, a empresa adota um modelo de colaboração. Mecânicos usam um "sidekick" de IA, apelidado de "El Mike", que os guia em inspeções e reparos. O resultado foi uma queda de 26% nos custos de garantia e aumento na satisfação do cliente.
Essa reestruturação levou a uma organização com times mais enxutos, sêniores e multifuncionais, que constroem agentes, trabalham para eles — tratando exceções que os sistemas não conseguem resolver — ou atuam no mundo físico. A transição cultural foi gerenciada pelo programa interno "Jedi Academy", que treinou todos os funcionários, do CEO aos mecânicos, para construir e colaborar com agentes de IA. A mensagem, segundo Masa, foi direta: a empresa estava mudando, e os funcionários tinham a opção de adquirir as novas habilidades ou sair. A abordagem ecoa a teoria da destruição criativa de Schumpeter, citada por Masa: a verdadeira inovação não virá de incumbentes que adotam IA superficialmente, mas de novas empresas construídas nativamente sobre seus princípios, assim como a linha de produção de Ford redesenhou as fábricas em torno da eletricidade.
O caso da Kavak, conforme apresentado, é um manual para a integração de IA de forma profunda e top-down. A tese de Masa é que os ganhos exponenciais não estão em melhorias incrementais, mas na coragem de demolir e reconstruir a organização inteira. A estratégia funcionou a ponto de a empresa descartar um sistema de agentes que já era lucrativo para começar do zero, antecipando a próxima geração de modelos de IA. Resta saber quantos líderes de empresas estabelecidas terão a convicção para executar um playbook similar.
Fonte · Brazil Valley | Business
