As pesquisas com executivos mostram que cada dia mais as empresas abraçam as ferramentas de inteligência artificial – mas muitos gestores acabam se frustrando, porque não conseguem extrair valor da nova tecnologia.
Um exemplo dessa desconexão entre promessa e realidade está no estudo The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, produzido por pesquisadores do MIT: apenas 5% das empresas conseguem hoje obter “aceleração rápida de receita.”
Um outro estudo, da Gartner, revelou que mais de 40% dos projetos de agentes de AI serão cancelados até 2027. Isso por causa de resultados abaixo do imaginado, custos elevados e falta de preparo das equipes.
Foi a partir deste tipo de constatação que surgiu a Jumpad, uma startup de aplicação de AI criada por Maurício Chamati, um dos fundadores do Mercado Bitcoin.
“Todo mundo quer usar AI, mas quase ninguém sabe como fazer isso de forma estruturada, segura e eficiente,” disse Maurício, que além de sócio é o CEO da startup.
As dificuldades sentidas pelos gestores vão desde a escolha das ferramentas até a mudança da cultura interna para empregar a tecnologia.
Ao lado do irmão Gustavo, Maurício fundou o Mercado Bitcoin em 2013. Ficou quase dez anos no dia a da empresa, cuidando da área de tecnologia. Em 2023, saiu do dia a dia do negócio e começou a avaliar novos projetos.
“Tenho uma planilha com mais de cem ideias,” ele disse ao Brazil Journal. “Vou sempre anotando.”
A Jumpad surgiu de conversas com um antigo amigo que já vinha estruturando um negócio para auxiliar empresas a incorporar as ferramentas de AI, mas com soluções adaptadas às suas atividades e com segurança no tratamento de informações internas.
A partir de um pre-seed de US$ 1 milhão (dinheiro próprio e de conhecidos), a Jumpad começou a trabalhar com algumas empresas no final do ano passado, buscando validar na prática os seus sistemas.
Hoje a startup tem 10 clientes em moda beta, todos pagando um valor mensal pelos serviços.
A Jumpad fornece uma plataforma self-hosted, instalada na nuvem da empresa. Todos os dados e interações ficam sob controle proprietário, preservando a inviolabilidade de dados confidenciais e estratégicos.
Na plataforma, os usuários podem habilitar diversos modelos de AI – entre eles, GPT da OpenAI, Gemini do Google ou o Llama da Meta – e estabelecer políticas internas sobre quais times e usuários podem acessar cada aplicativo e em quais circunstâncias.
Segundo Maurício, o data moat – a barreira de proteção para as informações proprietárias – ajuda a extrair valor de fato das ferramentas de AI.
O serviço envolve dashboards de engajamento e treinamentos gamificados, contribuindo para a transformação da cultura. A aplicação estruturada evita também que os funcionários usem a AI aleatoriamente, em ferramentas de uso geral e não adaptadas aos objetivos da empresa.
Por enquanto, as principais aplicações são na automação de tarefas administrativas, na criação de planejamento estratégico com agentes de AI e nas avaliações de desempenho – os bots ‘conversam’ com os executivos e seus times, além de analisarem os dados da produtividade, dispensando em parte as entrevistas do pessoal de RH.
Em um dos clientes, houve a constatação de que 25% do tempo dos funcionários era gasto em calls e reuniões, mas cerca de 80% deles não participavam ativamente. Ou seja, era uma grande perda de tempo.
Para a maioria das pessoas dessa empresa, portanto, talvez seja suficiente e mais produtivo simplesmente entregar um resumo – produzido por AI, claro – das reuniões.
Maurício vem conversando com possíveis investidores, alguns velhos conhecidos dos tempos de Mercado Bitcoin, mirando uma rodada seed no primeiro semestre de 2026.
