A startup suíça Ammonix, fundada pelo ex-CEO da Cortex Peter Ruppersberg, desenvolveu uma arquitetura de agentes de inteligência artificial que aprende os padrões específicos de cada organização. O sistema combina um modelo especializado, treinado com regras e dados da empresa, com grandes modelos de linguagem como ChatGPT ou Claude, usados para explicação e interação. A abordagem permite que decisões sejam tomadas localmente, sem depender de data centers externos, e oferece rastreabilidade para atender a exigências regulatórias.
Dois sistemas que separam decisão e explicação
A arquitetura segue a divisão proposta pelo psicólogo Daniel Kahneman, vencedor do Nobel de Economia, entre um pensamento rápido e intuitivo (Sistema Um) e outro mais lento e analítico (Sistema Dois). Na prática, o modelo especializado atua como Sistema Um, identificando padrões e emitindo decisões rápidas dentro de um domínio específico. Já o modelo de linguagem funciona como Sistema Dois, fornecendo contexto, justificativas e comunicação com os usuários, sem tomar a decisão final sozinho.
O agente que sabe dizer “não sei”
Quando o sistema encontra uma situação que não se encaixa nos casos conhecidos, ele pode solicitar mais informações ou encaminhar a decisão para um humano. Cada recomendação é acompanhada dos exemplos e regras que a fundamentaram, garantindo auditabilidade. A startup argumenta que, em decisões críticas, admitir incerteza é mais seguro do que apresentar uma resposta errada com confiança.
Sem investidores e de olho no Brasil
A Ammonix ainda opera com uma equipe pequena e foi financiada com recursos privados, sem rodadas de investimento de fundos. A empresa planeja lançar o AmmonixCode, uma plataforma de código aberto para criação de agentes baseada em sua arquitetura. O uso será gratuito para pesquisa, enquanto empresas pagarão por licenças comerciais, implementação e consultoria. A execução local é um dos diferenciais, especialmente para organizações com dados sensíveis ou que preferem manter as decisões dentro de sua própria infraestrutura.
Ruppersberg vê potencial na América Latina, onde muitas organizações precisam de IA sofisticada, mas não justificam grandes data centers centralizados. O Brasil está no radar da startup, embora ainda não haja uma presença comercial estabelecida no país.
Aplicações e eficiência
A Ammonix demonstrou quatro casos de uso: interpretação de eletrocardiogramas, cobrança de planos de saúde, controle de uma usina de geração de energia a partir de lixo e visão computacional. No teste de cobrança de planos de saúde, a empresa afirma ter alcançado desempenho comparável a um modelo de linguagem avançado usando 4,7 vezes menos tokens, uma medida de processamento. Os resultados não foram verificados por terceiros.
A startup ressalta que a abordagem é mais eficaz em situações com opções bem definidas, como categorias de diagnóstico, estados de processos industriais ou decisões de reembolso.
Contexto regulatório
Com a entrada em vigor de leis como o AI Act da União Europeia, a capacidade de rastrear decisões tornou-se um argumento comercial. A Ammonix não garante conformidade automática, mas oferece uma estrutura que facilita a análise e a auditoria de suas recomendações.
“Para nós, a auditabilidade não é um recurso extra de conformidade — ela faz parte da arquitetura”, afirma Ruppersberg.
A empresa também planeja integrar múltiplos agentes trabalhando em conjunto, com pontos de controle para classificação e aprovação de ações, visando maior segurança e governança.
