Como a Getnet usou agentes de IA para transformar sua cultura organizacional

Quando um técnico de campo da Getnet precisava configurar um novo modelo de maquininha em algum ponto do Brasil ou da América Latina, o caminho natural era ligar para o suporte interno, aguardar atendimento e tentar resolver o problema com um manual na mão. Hoje, essa mesma dúvida é respondida em segundos por um agente de inteligência artificial que já absorveu todos os manuais técnicos da empresa. Esse é um dos casos que Rodrigo Braga, head global de Tecnologia e Operações da Getnet, usa para ilustrar o que a operação da GetAI, uma plataforma proprietária de IA generativa que, nos últimos 18 meses, foi se tornando menos uma ferramenta e mais uma forma de trabalhar. "A GetAI nasceu como uma ferramenta, mas hoje ela é mais um conceito", diz Braga. "De fato, hoje é um ecossistema de ferramentas de IA que a gente usa todos os dias." Solução caseira A lógica que levou a Getnet a construir sua própria plataforma em vez de simplesmente adquirir licenças de soluções comerciais é direta: escala. "A gente olhou muito para os cases de mercado para poder definir como desenharia a nossa jornada", conta Braga. O modelo de licenciamento individual, avalia ele, cria dois problemas simultâneos: é caro e não garante adoção. "Se as pessoas não têm essa cultura, não sabem utilizar, fatalmente a gente chega numa ineficiência." A alternativa foi construir uma plataforma consumida por tokens, o que permitiu massificar o acesso sem o custo por usuário. Mas havia um segundo problema a resolver, mais difícil do que o financeiro: como fazer com que colaboradores de áreas não técnicas realmente usassem a ferramenta? A resposta foi um trabalho deliberado de cultura. "Treinamento, desenvolvimento das pessoas e showcases para que as pessoas não se desestimulassem ao primeiro uso da ferramenta", descreve Braga. Do ponto de vista técnico, a plataforma foi construída sobre o stack tecnológico já utilizado pela empresa, integrando ferramentas como GitHub, Jira e Confluence, e desenhada para abstrair o modelo de linguagem subjacente. Isso significa que a escolha do LLM (seja Gemini, ChatGPT ou outro) pode ser alterada sem impacto para o usuário final, enquanto os dados permanecem dentro da infraestrutura da Getnet. A segurança, em um setor altamente regulado como o de pagamentos, era um requisito não negociável desde o início. Três estradas para a IA "Todos os nossos projetos são AI driven", afirma Braga sobre o posicionamento da marca. "A IA não é só ferramenta de suporte. É motor de transformação e inovação em cada iniciativa." Ele organiza a adoção de inteligência artificial na Getnet em três frentes distintas, cada uma com lógica e impacto próprios. A primeira frente é o uso pelos times de desenvolvimento. Nesse campo, a empresa habilitou o GitHub Copilot para todos os profissionais de tecnologia e estabeleceu uma parceria com a Cognition para avançar em ferramentas como o Devin e o Windsurf, voltadas à automação mais profunda no ciclo de desenvolvimento. Os resultados já são mensuráveis: "A gente conseguiu exemplos de mais de 30% de capacidade de geração de linhas de código — dependendo de casos de uso específicos, acima de 90%", afirma Braga. A segunda frente é a IA aplicada diretamente ao negócio e ao relacionamento com o cliente final. Aqui, um exemplo central da empresa é o programa Get Heroes: modelos de machine learning identificam clientes com risco de churn e acionam colaboradores para ir a campo, de forma proativa, para resolver os problemas antes que se tornem cancelamentos. A terceira frente é a eficiência operacional. É aqui que os agentes mais proliferaram, muitas vezes a partir da iniciativa das próprias áreas. Rotina agêntica Quando a Getnet abriu o acesso à plataforma, a estratégia inicial foi observar o que as pessoas fariam com ela. De acordo com Braga, “a gente começou a ver áreas que talvez não sejam as nossas áreas core — que estão ali construindo os nossos produtos ou na frente com os nossos clientes —, extraindo valor no seu dia a dia.” Na área de risco, o processo de avaliação de empresas exigia verificar contratos, identificar sócios, cruzar informações com birôs de crédito e avaliar a saúde financeira de outras companhias relacionadas. Era um processo que consumia dias e mobilizava times inteiros. "Hoje a gente carrega esses contratos, integrou esses agentes com os birôs e consegue ter rapidamente a identificação do perfil de uma empresa", conta Braga. "Uma análise de risco que antes levava dias agora a gente faz em minutos." No helpdesk interno, tickets para redefinir senha, resolver problemas de acesso ou destravar uma máquina, por exemplo, que antes exigiam uma ligação, passaram a ser resolvidos por agentes. "Sempre com o mais completo processo de compliance, de segurança de dados, de aspectos regulatórios", ressalva Braga. De acordo com a empresa, cada agente passa por um processo de certificação antes de entrar em operação. Para os técnicos de campo responsáveis pela logística e manutenção de terminais POS (Point of Sale), os manuais de todos os modelos foram incorporados a agentes de suporte. Perguntas que antes dependiam de uma ligação, como configurar determinado modelo de smart POS, agora tem resposta imediata. Outro uso é o preenchimento de RFPs (“Request for Proposal”, ou Solicitação de Proposta). Grandes clientes corporativos costumam enviar questionários extensos pedindo que fornecedores descrevam suas capacidades, funcionalidades, tempos de atendimento e acordos de nível de serviço. "A gente preenche uma RFP em minutos, porque já temos a nossa base de conhecimento carregada em agentes que fazem com que aceleremos esses processos", explica Braga. Nas áreas operacionais voltadas ao atendimento ao cliente, como conciliações, suporte técnico e esclarecimentos sobre precificação, a transição do call center humano para agentes de linguagem natural também representou uma mudança de escala. Substituição ou colaboração? Com o avanço da IA no ambiente corporativo global, uma das preocupações mais frequentes é o aumento nas demissões e a adoção de ferramentas de inteligência artificial como alternativa para redução de custos. A Getnet se posiciona na contramão desse movimento. "Nosso negócio vem crescendo muito, vem expandindo, é muito global", afirma Braga. "Para podermos crescer e entrar em novas geografias, a gente precisa gerar inovação o tempo todo. Para gerar inovação o tempo todo, precisamos de talentos." Nesse quadro, a lógica da substituição não se aplica da mesma forma que em empresas focadas em corte de custos. "O que a gente identificou é que os talentos ocupavam uma parte do tempo deles com atividades mais manuais, de menor valor agregado", diz o executivo. "A IA entrou para fazer aquela conciliação manual, para resolver um problema de ticket de helpdesk, para fazer a análise de um contrato — de forma que a gente possa ter essas pessoas lá na ponta, próximas dos clientes, discutindo o que significa entrar num novo mercado, num novo país." "Você pode ver que a gente não tem layoff, não é visto no mercado dessa forma", afirma Braga. "Olhando para fora, os colaboradores viram um cenário perturbador da IA substituindo pessoas. Dentro de casa, viram o inverso." Mais Lidas