Desenvolver o próprio algoritmo pode ser um diferencial para o serviço que uma empresa oferece? Especialistas dizem que sim. "Pode ser grande diferencial, porque mantém o empreendedor que desenvolve a ferramenta mais próximo do cliente para que possa fazer alterações e adaptações caso a caso. O risco de usar algoritmo pronto é trabalhar com uma solução engessada", diz o especialista em análise de big data (pela FIA/USP) e em internet das coisas (pela Poli/USP) César Cavini Almiñana, que atua na consultoria Ekantika.
Segundo ele, é vantajoso criar o próprio algoritmo quando o modelo de negócio é voltado a um objetivo bastante específico. "Trabalhar com algoritmo pronto e genérico resolve os problemas, só que de forma mediana, enquanto o algoritmo próprio proporciona precisão e melhor desempenho." Almiñana afirma que, até do ponto de vista de investimento, a empresa que detém o próprio algoritmo tem menos barreiras. "O motivo é que a inteligência e tecnologia estão dentro de casa e o empreendedor não é refém de terceiros."
Professor de pós-graduação em pequenas e médias empresas e do MBA gestão empresarial na Fia/USP, Alexandre Del Rey considera que é vantajoso quando se tem equipe técnica muito capaz, que consegue ter compreensão aprofundada de um determinado mercado. "Criar algoritmos que resolvem problemas e necessidades importantes de um segmento é ótimo caminho para o sucesso."
Ambos dizem, no entanto, que utilizar algoritmos desenvolvidos por grandes empresas de tecnologia, para criar uma arquitetura única e diferenciada, também é estratégia assertiva.
Antes de optar por um dos dois caminhos, o consultor diz que os empreendedores devem responder perguntas como: vou fazer um algoritmo melhor que o que já está disponível no mercado? Quanto tempo vai demorar? Vai valer à pena? Qual será o investimento?
"A falta de flexibilidade é um erro de muitos empreendedores, por resultar em soluções engessadas. Muitos desenvolvem algoritmo robusto, mas tão engessado, que adaptar uma linha do código vira um inferno."
Construir uma ferramenta flexível foi o que estimulou Tom Canabarro a criar o próprio código e fundar a Konduto, que oferece serviços de prevenção a fraude de cartão de crédito nas lojas de e-commerce.
"Como desenvolvedor posso ajustar a solução. Essa é a principal vantagem. Trabalhar com uma ferramenta pronta deixa o empreendedor travado, ele não pode oferecer coisas novas. Ao mesmo tempo, ter a propriedade intelectual do algoritmo é uma grande força na valorização da empresa, porque na hora de levantar investimento, uma das primeiras perguntas é se o algoritmo é próprio ou se tem muitas coisas de terceiros."
O empresário também alerta quem quer entrar nesse mercado quanto à robustez da solução. "Muita gente faz um sistema robusto para aguentar milhões de dados, sendo que no começo não terá quase nada. É melhor focar na eficiência e no resultado do algoritmo, depois pode resolver o problema de suportar mais volume. Nós seguimos esse caminho e deu certo."
Segundo ele, no início, o mais difícil foi não ter base de dados para forçar o algoritmo a identificar o que é fraude e o que não é, para que o robô pudesse aprender a diferenciar um do outro. "Foi difícil conseguir o primeiro cliente, pois não tínhamos nada para provar que a tecnologia funcionava."
A conquista dependeu de muita sorte e de um jogo aberto. "Falamos que estávamos começando e oferecemos a tecnologia de graça por três meses para testar. Nesse período, coletamos base de dados e fizemos ajustes. No final, o cliente gostou e nos contratou, o que facilitou a conquista de outros clientes."
Tudo começou em janeiro de 2014. Ele e o sócio, Milton Tavares Neto, trabalharam um ano e meio com recursos próprios, depois receberam investimento anjo. Hoje, empregam 43 pessoas e atendem 200 clientes. Em 2019, querem atrair investimento para lançar novo produto, aumentar a força de vendas e entrar em outros países. "Temos clientes no México e Argentina, mas queremos atingir toda a América Latina."
Fundadores da startup de reconhecimento facial FullFace, Danny Kabiljo e José Guerrero passaram dois anos desenvolvendo o próprio algoritmo. "Em 2015, fomos para o mercado", diz Kabiljo, CEO da empresa. Até 2014, trabalharam com recursos próprios, depois, receberam investimento anjo e aporte do fundo Primatec. Hoje, a empresa tem 13 funcionários e até o final do ano terão 22.
Kabiljo diz que desenvolveram diferenciais. "O primeiro foi vencer a necessidade de usar um hardware específico para fazer a identificação. Hoje, nosso algoritmo faz reconhecimento facial em smartphone, webcam ou câmera de alta resolução. Outras tecnologias estão atreladas a um equipamento específico. Quebramos essa barreira." Entre as dificuldades, conta que quebraram a cabeça para definir o modelo comercial. "Nosso modelo principal é venda por consumo."
Segundo ele, para desenvolver algoritmo o empreendedor tem de acreditar no projeto, porque muitos fecham as portas. "Também precisa acreditar no próprio potencial, criar diferenciais em relação às tecnologias globais, e desenvolver tecnologia estruturada para aguentar expansão internacional."
Ele afirma que ter um serviço que se encaixa nas necessidades dos clientes facilita todo o processo. "Dominamos a tecnologia que é viva, está sempre sendo aprimorada. Tecnologia não pode ficar parada."
A Zeeng, de André Saldanha e Eduardo Prange, foi criada quando eles perceberam dentre os projetos que desenvolviam, que havia vários clientes com demandas comuns. "Criamos uma plataforma para agrupar informações e entregá-las de forma consolidada, para que os clientes possam consumir os dados sem a necessidade de aguardar um projeto específico", diz Saldanha.
A ideia surgiu em setembro de 2016 e o negócio foi lançado em março de 2017. Hoje, atende mais de 30 clientes que possuem equipes de marketing, além de agências de publicidade. "Com nossas informações eles monitoram suas campanhas na web, bem como a dos concorrentes."
Ele explica que com o algoritmo dá para saber quando o concorrente lança algo novo, passa por uma crise, ou fez uma publicação que não foi bem vista pelos usuários, que estão fazendo críticas nas redes sociais. "Fornecemos informações e apontamentos que geram insights e permitem análises rápidas."
Utilizar algoritmo próprio, segundo ele, reduz custos, porque usar os que são desenvolvidos pela IBM ou Google gera cobrança de centavos de dólar para cada utilização. "Quem utiliza algoritmo dessas grandes empresas tem de usar os parâmetros genéricos oferecidos por elas. Quando é próprio pode adaptá-lo de forma específica", ressalta.
Conceito existe há séculos e surgiu com matemáticos
"Ao sair de casa, pegamos carteira, documentos, chave do carro, fechamos as janelas, trancamos a porta - e verificamos se, de fato, ficou trancada - para então entrar no carro. No final das contas, isso trata-se de uma sequência lógica, finita e ordenada de passos que é seguida de forma automática.
No mundo da computação e das linguagens de programação chamamos essa sequência de algoritmo. Para executar uma operação de multiplicação, por exemplo, as calculadoras executam algoritmo que calcula somas um determinado número de vezes. Um programa de computador é o que resultado de uma sequência de códigos e algoritmos trabalhando em harmonia.
O conceito de algoritmo existe há séculos e o seu uso pode ser atribuído a matemáticos gregos. Contudo, o início da formalização do conceito de algoritmo ocorreu apenas em 1936, com a Máquina de Turing, dispositivo que escrevia e interpretava símbolos durante a Segunda Guerra Mundial, criada pelo matemático Alan Turing", explica o consultor César Almiñana.
'Mercado é promissor e carente de boas soluções
Alexandre Del Rey, professor da FIA
Criar o próprio algoritmo é uma boa estratégia? Pode ser uma boa estratégia para empresas que conhecem muito do negócio e das regras de negócio do segmento que pretende atender. Essas regras são fontes de vantagem competitiva. O algoritmo de busca do Google, de roteirização do Waze, de recomendação de filmes da Netflix e de precificação da Amazon, por exemplo, são e foram muito importantes para o sucesso dessas empresas.
Em que caso é mais vantajoso criar o algoritmo? Criar seu próprio algoritmo pode ser vantajoso quando se tem uma equipe técnica muito capaz, que consegue conversar com pessoas com a compreensão muito aprofundada daquele mercado. Desenvolver algoritmos que resolvem problemas e necessidades importantes para uma determinada indústria é um ótimo caminho para o sucesso.
O que o empreendedor deve avaliar antes de definir se irá criar o negócio em plataforma própria ou não? Ter plataforma própria não necessariamente significa usar o próprio algoritmo. Criar a sua própria plataforma traz o desafio adicional de ter que gerar público para aquela plataforma. Muitos empreendedores comercializam seus algoritmos por meio de outras plataformas bem conhecidas como a AWS da Amazon, a Bluemix da IBM, para citar algumas.
Ser detentor do código dificulta ou facilita a entrada no mercado? Na verdade, criar o próprio algoritmo não é muito diferente do que criar novos produtos e serviços. Primeiro é preciso criar um algoritmo que consiga tratar de maneira efetiva necessidades e desejos de um determinado mercado. Depois disso é preciso que este algoritmo passe a ser conhecido por este mercado. O desafio adicional encontrado é que são poucas as empresas com pessoal capacitado para poder compreender e julgar qualidade tecnológica de algoritmos. Assim, a reputação de uma grande marca pode ajudar muito nestes casos.
O mercado nacional tem preconceito em adotar tecnologia interna? Reputação é algo que se conquista. Startups brasileiras que desenvolveram o próprio algoritmo ou arquitetura de solução como a 99Taxi, a QuintoAndar, a Inloco Mídia e a Oiti Tech conseguiram alcançar bastante sucesso. A qualidade das soluções normalmente prevalece. Veja o caso da 99Taxi, que entrou no mercado para disputar com gigantes como a Uber e a Cabify. Isso é muito relativo. Acredito que o mercado tem preconceito com soluções ruins.
Que avaliação faz do momento pelo qual está passando esse mercado? Empreender no desenvolvimento de algoritmo é um mercado muito promissor. Há uma carência enorme de boas soluções em várias indústrias de diversos segmentos. Do outro lado, como ainda há muita dificuldade por parte dos tomadores de decisão em compreender todo o potencial destas novas tecnologias disruptivas que envolvem inteligência artificial e blockchain, por exemplo, há o desafio adicional de educar o mercado e de mudar a mentalidade.
