Cada projeto pede a sua própria equipe

No artigo anterior, defendi que um projeto de dados e inteligência artificial só gera resultado quando é desenhado para um problema específico da empresa e chega, de fato, à operação. Encerrei com uma pergunta que considero decisiva: quem vai garantir que a solução saia do papel e continue funcionando no dia a dia? Hoje quero responder a ela olhando para os nossos próprios projetos, porque, quando se fala em solução sob medida, a dúvida natural de quem contrata é outra: sob medida em quê, exatamente?

A minha resposta, depois de acompanhar de perto o trabalho da Palmsoft, é que a medida não está só na tecnologia. Cada projeto tem o seu grau de complexidade, pede uma equipe com uma composição própria e acontece dentro de um contexto, com regras, sistemas, pessoas e ritmos que não se repetem em nenhum outro cliente. E existe um quarto ponto, o menos discutido de todos, que é o que acontece com esse conhecimento quando o projeto termina.

Nenhum case se parece com o outro

Comecemos pelos projetos que, vistos de longe, parecem iguais. A Palmsoft desenvolveu aplicativos e plataformas para três instituições financeiras bem conhecidas: a Accredito, uma sociedade de crédito direto autorizada pelo Banco Central, que ganhou um app de crédito para empresas e antecipação de recebíveis e foi premiada entre as melhores fintechs do Brasil; o ALS, banco digital do grupo Amaggi, que recebeu app, portal e uma plataforma bancária completa; e o Hoje, banco digital da Herval, cujo crédito precisava aparecer integrado às lojas iPlace. No papel, são três "apps de banco". Na prática, são três realidades diferentes: uma instituição regulada que empresta para empresas, um banco nascido dentro de um grande grupo do agronegócio e um banco que conversa com o varejo no balcão da loja. Cada um tem regras, sistemas e clientes próprios, e cada um pede um desenho diferente de segurança, de integração e de experiência no celular.

Quando o centro do projeto deixa de ser o aplicativo e passa a ser o dado, a composição do trabalho muda outra vez. No portal que a Palmsoft fez para a Nexxera, o desafio era estimar score de crédito e risco de inadimplência de empresas com modelos de IA. Para o Sebrae, a pergunta era outra: prever o comportamento da concorrência e desenhar mapas de mercado para pequenos negócios. E, no estudo de energia, a equipe cruzou dados censitários e registros empresariais para entender a evolução populacional e econômica de regiões estratégicas entre 2010 e 2022, identificando adensamento urbano, áreas rurais se tornando urbanas e um crescimento de 178% na abertura de empresas nas regiões analisadas. Aqui, o peso está em encontrar, limpar e combinar bases que não nasceram para conversar entre si, e em transformar o resultado em algo que um gestor consiga ler, muitas vezes em um mapa.

Há casos em que o mesmo cliente pede projetos de naturezas opostas. Com a CTG Brasil, subsidiária da China Three Gorges, a Palmsoft trabalhou em duas frentes que pouco se parecem. No Conecta, o foco foi engenharia de dados: um data lake corporativo, painéis e gestão de contratos, para que dados de diferentes áreas chegassem organizados ao mesmo lugar. No projeto de riscos, o foco foi modelagem e comunicação: séries temporais e uma matriz de risco por probabilidade feitas para serem apresentadas ao board. Mesma empresa, mesmo setor, e ainda assim competências, ritmos e interlocutores diferentes em cada frente.

E há projetos em que o contexto sai da tela e entra no mundo físico. No controle de acesso com reconhecimento facial que fizemos para a construtora Habitat, em Blumenau, o software convive com câmeras, portões, moradores e prestadores de serviço, e um erro não aparece em um relatório, aparece na porta do prédio. Já na plataforma da Data Tech ACATE, que reúne mais de 1.500 associados, a complexidade está em organizar a gestão e os indicadores de um ecossistema inteiro de inovação. Olhando para todos esses cases juntos, fica claro que complexidade, equipe e contexto funcionam como três reguladores independentes: um projeto pode ser simples na tecnologia e delicado no contexto, ou exigente nos dados e enxuto na interface.

Uma equipe que cresce com o projeto

Se cada projeto pede uma combinação diferente de competências, manter uma equipe de tamanho fixo para todos eles seria, ao mesmo tempo, caro demais para os projetos pequenos e insuficiente para os grandes. Por isso, a Palmsoft trabalha com um núcleo permanente, formado pela liderança técnica, por cientistas de dados e por desenvolvedores que conhecem a fundo os nossos módulos e a nossa forma de trabalhar, e com uma equipe que se expande de acordo com o projeto. Quando um cliente precisa de mais gente em desenvolvimento mobile, em integração com sistemas legados, em engenharia de dados ou em modelagem, a equipe cresce na medida certa e pelo tempo necessário.

Essa lógica combina com a forma como organizamos os projetos na metodologia A³. Um diagnóstico, cujo objetivo é entender antes de investir, pede poucas pessoas muito experientes, capazes de ler o negócio e a maturidade dos dados do cliente. Uma prova de conceito pede especialistas no tipo de dado e de modelo que está sendo testado. Já uma solução completa, que precisa rodar todos os dias integrada aos sistemas da empresa, reúne desenvolvimento, integração, infraestrutura, segurança e ciência de dados ao mesmo tempo. Para quem contrata, a vantagem é concreta: o investimento acompanha o tamanho real do desafio em cada etapa, e a empresa tem acesso a competências que dificilmente manteria na própria folha para um projeto pontual.

Uma equipe que pode ficar com o cliente

Resta o ponto que mais me preocupa quando converso com quem está contratando. Uma solução de dados e IA não termina no dia da entrega. Os modelos precisam receber dados novos, as integrações precisam ser acompanhadas quando os sistemas da empresa mudam, e alguém precisa perceber quando as previsões começam a perder qualidade porque o mercado, os clientes ou a própria operação mudaram. Sem essa continuidade, mesmo um projeto que chegou à produção corre o risco de envelhecer em silêncio, até que ninguém confie mais nos números que ele mostra.

Por isso, na Palmsoft, preparamos uma equipe que pode ser absorvida pela empresa contratante para dar sequência à manutenção e à alimentação de dados depois da entrega. São pessoas que participam do projeto, aprendem as regras de negócio, os sistemas e o vocabulário daquele cliente, e saem dele sabendo de onde vêm os dados, como eles devem ser tratados antes de entrar na solução e o que observar para que os resultados continuem confiáveis. Quando o projeto termina, esse conhecimento não vai embora com o fornecedor. Ele pode ficar dentro da empresa, com profissionais que já conhecem a solução por dentro.

Para o cliente, isso resolve dois problemas de uma vez. O primeiro é a dependência: a empresa não fica presa a um parceiro externo para tarefas que fazem parte do seu dia a dia. O segundo é a dificuldade de formar um time de dados do zero, algo que qualquer gestor que já tentou contratar nessa área conhece bem. Em vez de começar a busca depois da entrega, a empresa recebe pessoas que já viveram o projeto. É a resposta mais prática que conheço para aquela pergunta do artigo anterior sobre quem vai cuidar da solução quando o estudo terminar.

Os cases da Palmsoft mostram que não existe um tamanho padrão para projetos de dados e inteligência artificial. Um banco digital, um estudo de mercado, um data lake e um controle de acesso pedem níveis diferentes de complexidade, equipes com competências diferentes e um mergulho diferente no contexto de cada cliente. Por isso, ao avaliar o próximo projeto, vale olhar além da tecnologia e perguntar: a equipe proposta foi montada para o meu desafio ou é a mesma para todos? E, quando o projeto terminar, quem dentro da minha empresa vai saber mantê-lo vivo? Quando essas respostas são claras, a solução não apenas chega à operação, mas continua gerando resultado nela.

Autora: Elaine Coelho, Gerente Comercial da Palmsoft, formada em Gestão Comercial pelo SENAC.

Referências

COELHO, Elaine. Por que tantos projetos de dados e IA param no relatório? Florianópolis: Palmsoft, out. 2026.

PALMSOFT. Apresentação Institucional 2026 e site institucional. Disponível em: www.palmsoft.com.br. Acesso em: 8 out. 2026.