De software house a consultoria e implementação de IA
Fundada em 2015, a Pixelwolf começou como uma casa de desenvolvimento de software, criando aplicativos e sites. Naquela época, o mercado brasileiro ainda não discutia experiência do usuário de forma estruturada, e a empresa passou a oferecer gratuitamente um processo de descoberta para entender as necessidades do cliente antes de escrever código.
Essa abordagem chamou a atenção de clientes como Jovem Nerd, XP, EBANX, Hotmart e Porta dos Fundos. Já em 2018, a companhia participava de projetos de inteligência artificial ao lado de gigantes como IBM e Microsoft, antes que o tema ganhasse a escala atual.
Um dos produtos personalizados desenvolvidos pela empresa, chamado Wollo, foi adquirido pela Hotmart em 2020 e integrado ao Sparkle, aplicativo lançado em setembro de 2019 para distribuição e venda de conteúdos, cursos e eventos online. Em 2021, após a aquisição, a Pixelwolf tornou-se o time de tecnologia embarcado da Fluency Academy, escola de idiomas apoiada pela General Atlantic.
A integração permaneceu até o final de 2024, quando a marca deixou de ser utilizada pela Fluency. Thiago Bisewski, fundador da empresa, retomou as operações da Pixelwolf e voltou ao mercado em meio à disseminação da inteligência artificial generativa.
Por que a maioria dos projetos de IA fracassa
Um estudo do grupo de pesquisa NANDA, do MIT, ajuda a explicar o cenário descrito por Bisewski. Segundo a pesquisa, quase todas as organizações analisadas — 95% — não conseguiram comprovar retorno financeiro mensurável com seus investimentos em inteligência artificial generativa.
Entre as iniciativas que obtiveram sucesso, aquelas realizadas em parceria com fornecedores especializados tiveram o dobro de chance de dar certo em comparação com as desenvolvidas exclusivamente internamente.
Para Bisewski, o problema geralmente começa antes da tecnologia. “Vejo muitas empresas pensando que precisam usar IA e já começam a implantar ferramentas sem saber qual problema, custo ou indicador pretendem alterar”, afirma, ao descrever o medo corporativo de ficar para trás.
O fundador da Pixelwolf lista quatro erros comuns:
1. Adotar IA sem um problema definido. A empresa decide que “precisa usar IA” e começa a implantar ferramentas sem saber qual processo, custo ou indicador deseja modificar. Este é o motivo principal de muitos projetos não gerarem retorno.
2. Liberar ferramentas sem governança. Sem políticas de uso e segurança, o resultado é vazamento de dados e informações imprecisas em relatórios.
3. Bloquear tudo após o primeiro incidente. A reação leva as equipes a recorrerem à “shadow IA”: ferramentas pessoais que fogem ao controle da empresa.
4. Construir tudo internamente. O mesmo levantamento do MIT mostra que projetos com fornecedores especializados tiveram o dobro da taxa de sucesso em comparação com os desenvolvidos apenas pela equipe interna. Quem já implementou a tecnologia várias vezes sabe o que pode dar errado.
Como funciona o diagnóstico de processos
Antes de qualquer implementação, a Pixelwolf realiza uma consultoria focada em processos. A imersão dura de quatro a seis semanas e inclui entrevistas com diretoria, gestores, lideranças e equipes operacionais, sem discutir ferramentas tecnológicas nesse momento.
O diagnóstico é medido por indicadores de desempenho e retorno sobre investimento. Um processo manual que consome horas semanais de uma equipe, por exemplo, pode ser convertido em uma estimativa de custo anual, o que ajuda a priorizar onde a inteligência artificial trará maior impacto.
A partir daí, a empresa elabora uma matriz de priorização entre ganhos rápidos e projetos de longo prazo, com entregas organizadas em ciclos de doze semanas. A implementação dos agentes e automações selecionados é feita pela própria Pixelwolf, enquanto o cliente acompanha os indicadores definidos no diagnóstico.
Um time pequeno apoiado por agentes de IA
A Pixelwolf opera atualmente com doze profissionais seniores, cada um coordenando entre cinco e seis agentes de inteligência artificial simultaneamente. Segundo Bisewski, essa mudança alterou a rotina de quem programa.
“Antes, o desenvolvimento de código era quase terapêutico. Hoje, é um trabalho de revisão e arquitetura”, diz o fundador, que também leciona no MBA de inteligência artificial da Saint Paul Escola de Negócios.
A trajetória da Pixelwolf, de software house a consultoria e implementação de IA, ilustra um movimento mais amplo no mercado de tecnologia: a adoção de inteligência artificial tende a depender menos de ferramentas específicas e mais da forma como as empresas organizam seus dados e processos internos antes de automatizar qualquer etapa.
