Um novo software vai mudar a forma como as empresas resolvem problemas complexos de operação, logística, finanças e planejamento. A plataforma, criada pelo matemático brasileiro Marçal Ferreira, utiliza modelos matemáticos avançados, estatística e técnicas de machine learning para unificar diferentes tipos de problemas sob uma mesma linguagem computacional, reduzindo drasticamente tempo, custo e dependência de soluções artesanais.
Na prática, o sistema permite que aprendizados gerados na resolução de um problema sejam reaproveitados automaticamente em outros contextos. Isso significa que, ao otimizar uma escala de trabalho, por exemplo, o software "aprende" estruturas que também podem ser aplicadas em decisões de fluxo de caixa, alocação de recursos, logística ou estratégias financeiras. O resultado é uma consultoria contínua, automatizada e muito mais eficiente.
Tradicionalmente, a consultoria matemática e analítica funciona de forma isolada. Cada problema é tratado como um caso único, exigindo horas de especialistas altamente qualificados para modelar, testar e validar soluções. Este novo software rompe com esse modelo ao adotar uma abordagem unificada, baseada em processos iterativos um conceito clássico da matemática, potencializado hoje pelo poder computacional e pela inteligência artificial
— revela o estudioso.
Essa abordagem permite que empresas atinjam, em meses, níveis de eficiência que antes exigiam anos de projetos personalizados
— A plataforma transforma problemas distintos em representações matemáticas compatíveis entre si. Assim, soluções deixam de ser pontuais e passam a alimentar um sistema que evolui continuamente, tornando as próximas análises mais rápidas, mais baratas e mais precisas., afirma ele.
Embora tenha nascido a partir de desafios educacionais e corporativos, este novo sistema, que funciona como serviço (SaaS) foi concebido para ser transversal. A tecnologia já foi aplicada em contextos como otimização de escalas e redução de horas extras, gestão de fluxo de caixa e decisões financeiras recorrentes, logística e alocação eficiente de recursos,
personalização de processos de aprendizagem em larga escala e otimização hospitalar e gestão de sistemas de saúde.
O desenvolvimento deste SaaS é fruto de pesquisas avançadas conduzidas em ambientes acadêmicos e empresariais de alta exigência. As bases matemáticas do sistema dialogam com estudos recentes que ganharam visibilidade global com a popularização da inteligência artificial, mas vão além do uso superficial dessas tecnologias
— De acordo com Ferreira, a arquitetura da solução permite exportar os modelos para diferentes setores sem reconstruir todo o sistema, o que amplia significativamente o potencial de mercado. , explica o criador.
Parte das soluções foi validada em parceria com grandes organizações e em programas de pós-graduação de excelência, incluindo pesquisas aplicadas desenvolvidas no ITA e colaborações internacionais voltadas à área de saúde, no Reino Unido.
Para Ferreira, o diferencial está na capacidade de traduzir teoria de ponta em produto escalável, algo ainda raro no ecossistema de tecnologia.
O objetivo central do SaaS não é substituir especialistas, mas multiplicar seu impacto. Ao reduzir o tempo necessário para modelar e resolver problemas complexos, a plataforma permite que pequenas e médias empresas tenham acesso a um nível de inteligência analítica antes restrito a grandes corporações
Com lançamento previsto inicialmente no Brasil e planos de expansão internacional, o SaaS será como uma ponte entre matemática avançada, inteligência artificial e decisões reais de negócio, abrindo caminho para uma nova geração de consultoria baseada em software.
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