O áudio e o vídeo estão em espanhol. Estas notas são uma tradução.
Hoje em dia, dizer que a sua startup usa inteligência artificial virou quase um meme, mas, há alguns anos, a realidade era totalmente diferente.
Hoje recebo como convidado Gabriel Monroy, cofundador e CEO da Colektia, uma plataforma que desenvolve inteligência artificial para otimizar a gestão de cobranças de empresas como Nubank, Rappi, Claro e Telefónica. A Colektia captou cerca de US$ 80 milhões entre equity e dívida de fundos como Angel Ventures, Nazca e Devlabs.
A Colektia nasceu há 6 anos e foi uma das primeiras empresas do mundo a desenvolver algoritmos próprios de inteligência artificial para cobranças.
Hoje Gabriel e eu conversamos:
- Sobre como resolver o problema do ovo e da galinha em inteligência artificial
- Sobre os erros mais comuns ao criar soluções com IA
- Sobre como vender inteligência artificial para empresas
- E sobre o que podemos esperar do futuro da IA na América Latina
Esta história é a prova de que é possível criar tecnologia proprietária a partir da América Latina para resolver problemas da América Latina. Espero que vocês gostem desta conversa com Gabriel Monroy, da Colektia.
Timestamps do Youtube*
[02:15] - Insight e Cobranças
- Como Gabriel chegou ao fascinante mundo das startups?
A Colektia nasce de um insight muito contraintuitivo em relação ao senso comum: as pessoas não pagam suas dívidas porque existe um problema que as impede.
É uma ideia simples, mas poderosa, porque vai contra a indústria e é central para o sucesso da Colektia.
- Antes de validar a ideia, de onde veio esse insight? Como Gabriel chegou a ele?
A indústria de cobranças na América Latina é enorme.
Cobrar de forma manual via call centers, ou até usando táticas de ameaça - parece algo tão obsoleto.
- Quando ele começa a estudar a indústria de cobranças, o que chamou a atenção dele como o mais quebrado ou obsoleto?
A Colektia é uma empresa criando inteligência artificial proprietária a partir da América Latina para resolver um problema da América Latina.
Mas estão surgindo empresas parecidas na África, na Ásia e até nos EUA com ideias semelhantes.
- Por que primeiro na América Latina? O que a indústria de cobranças desses países tem que criou um terreno fértil para o surgimento de uma empresa de tecnologia como a Colektia?
[15:52] - Como Usar IA
Gabriel já mencionou o dilema do ovo e da galinha em inteligência artificial. “Você precisa de dados para fazer IA, mas sem IA eu não tenho clientes.”
- O que eles testaram e como conseguiram esse primeiro cliente?
O insight da Colektia é uma ideia que soa quase boa demais para ser verdade, a ponto de possíveis clientes, como bancos ou varejistas, provavelmente dizerem: valide com outros e depois volte aqui.
- Como convenceram esse primeiro cliente a fazer o piloto? Algum aprendizado dessa experiência de conseguir o primeiro piloto que valha a pena destacar para outros empreendedores de IA que estão passando por esse dilema?
Gabriel já descreveu o Chile como um ecossistema onde as empresas estão muito abertas a testar soluções novas e inovadoras. Parece que começar no Chile foi fundamental para o desenvolvimento da Colektia.
- Como ele descreveria o nível de mentalidade “early adopter” das grandes empresas nos principais países da América Latina hoje, principalmente por causa da nova onda de IA?
É fascinante quando uma corporação tem um problema tão grande que está disposta a abrir as portas e colaborar com uma startup para construir uma solução para o seu problema.
- Como era a primeira versão do algoritmo? Quanto de cocriação houve com esse cliente de varejo?
Gabriel já falou dos vários desafios que enfrentaram ao implementar soluções de inteligência artificial: desde ter que automatizar o processo de cobrança, porque ele é muito manual e, sem isso, não dá para captar dados, até o quão difícil é vender algo que não é tangível, como um algoritmo.
- Quais foram os maiores erros que cometeram na Colektia criando soluções de inteligência artificial? Aqueles que mais doeram, mas sem os quais a Colektia não estaria onde está hoje.
Há call centers que substituíram pessoas por robôs e depois voltaram a contratar operadores.
- Ao implementar IA em processos e software, o que Gabriel aprendeu sobre a combinação ou interação ideal entre a inteligência artificial e as pessoas?
[39:44] - Inovação de Modelo de Negócio
Começaram como software as a service. Depois, se tornaram uma agência de cobrança alavancada pela própria tecnologia e, recentemente, começaram a comprar carteiras de bancos e financeiras.
- Por que começaram como SaaS, quem era o cliente em cada etapa e quais foram os motivos que os levaram a mudar duas vezes de modelo de negócio?
- Como decidiram começar a refinanciar pessoas com histórico de não pagar suas dívidas? Parece um negócio mais financeiro e arriscado do que um negócio de dados e software. De onde vem a ideia, como a testaram e o que aprenderam que os outros não veem?
A solução da Colektia funciona com algoritmos próprios de inteligência artificial; eles não usam APIs da Microsoft ou do Google.
Parece um marco técnico incrível, que mostra que é possível fazer essa tecnologia com talento latino-americano. Mas, do ponto de vista de negócio:
- Por que era necessário? Qual é a lógica de negócio ou quais são as características específicas do problema de cobranças que exigem criar algoritmos proprietários de IA?
Há um ano saiu o ChatGPT e explodiu a onda dos grandes modelos de linguagem (LLMs):
- Quando faz sentido que uma empresa nova construa algoritmos proprietários de inteligência artificial? Dito de outra forma, se começasse a Colektia hoje do zero, com as novas tecnologias disponíveis, o que ele faria de diferente?
[52:20] - Futuro da IA na América Latina
Na Colektia, eles trabalham com IA há mais de 6 anos.
- Essa tecnologia é mais poderosa para as empresas existentes, que têm produtos com grandes bases de dados e times, do que para startups novas que, por exemplo, quisessem construir um concorrente da Colektia do zero começando amanhã e tivessem essa nova tecnologia à disposição?
Quando perguntei por que a Colektia tinha dado certo, Gabriel respondeu que eles conseguiram 2 coisas que pareciam loucas: 1) desenvolver algoritmos próprios com talento latino-americano, não APIs; e 2) ser os primeiros em uma indústria a partir da América Latina.
São crenças limitantes dos latino-americanos e, se eles não se livrarem delas, vão deixar passar a grande onda de criação de valor com inteligência artificial.
- Como ele supera essas crenças e como transmite isso ao seu time?
Os investidores latino-americanos costumam ser criticados por não investirem em modelos únicos e buscarem clones.
- Como o fato de ser uma startup com poucos ou nenhum comparável no mundo afetou a capacidade da Colektia de captar? Como isso apareceu nas conversas com investidores e como ele lidou com isso?
É impressionante que tenham precisado criar seu próprio programa de trainees de data science e engenharia de dados dentro da Colektia, já que não encontravam talento capacitado.
No nível do negócio, isso provavelmente virou uma vantagem injusta pelo acesso que eles têm a talento, mas também é sintoma de um problema de talento.
- Como Gabriel descreveria o estado do conhecimento sobre IA e dados na América Latina? Qual seria o pedido dele para universidades e empresas de educação?
[01:07:48] - Perguntas Rápidas
- Se Gabriel olhar 10 anos para o futuro e colocar o chapéu de sonhador, qual é a visão mais extraordinária para a Colektia?
Menções do Episódio
Você pode encontrar Gabriel no LinkedIn
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