Em um podcast do Prime Venture Partners Podcast, os fundadores da Desible.ai, Uttam Tiwari e Omkar Raikar, discutiram o que é necessário para criar e vender IA de agente no setor BFSI indiano. Eles abordaram questões desde engenharia de produto e conformidade regulatória até vendas corporativas e escalabilidade além do primeiro caso de uso.
O custo da IA de voz está caindo rapidamente, passando de 7 rúpias por minuto para menos de 2 rúpias. No entanto, Uttam Tiwari e Omkar Raikar acreditam que a verdadeira oportunidade não reside apenas nos diálogos, mas na automação de fluxos de trabalho que operam em grandes empresas.
Criar um agente de voz que soe natural deixou de ser o desafio mais difícil. O desafio muito maior é garantir o funcionamento confiável desse agente dentro de um banco ou seguradora, incluindo o cumprimento de requisitos regulatórios, a integração com sistemas legados e a obtenção de resultados de negócios mensuráveis.
Para Uttam Tiwari e Omkar Raikar, cofundadores da Desible.ai, essa distinção define a estratégia de construção de sua empresa. A Desible desenvolve uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de agentes para empresas regulamentadas, começando com foco em seguros.
Na conversa com Gaurav Ranjan, sócio sênior do Prime Venture Partners, os fundadores falaram sobre os motivos das frequentes falhas de projetos piloto de IA ao migrar para ambientes de produção, a mudança no comportamento de compras corporativas e como a economia da IA de voz pode mudar fundamentalmente a indústria de contact centers.
Uttam e Omkar se conhecem há 17 anos. Sua empresa anterior, Business Toys, foi adquirida em 2023. Após isso, trabalharam com empresas americanas, como Newsweek, Bank of America e Nestlé, fornecendo serviços de consultoria em software e IA.
Um ponto de virada foi um projeto de serviço de corretagem de logística que envolvia o uso de IA para ligar para motoristas de caminhão para verificar disponibilidade e autenticação. Após a implementação, o cliente reduziu o contact center de cerca de 20 a 25 pessoas para apenas três. Essa experiência demonstrou o potencial da IA de voz na transformação das operações empresariais.
No entanto, ao pesquisar o mercado indiano através de projetos de prova de conceito (proof-of-concept) com 12 a 13 empresas, os fundadores perceberam que a automação apenas de conversas não criaria um negócio suficientemente diferenciado.
Uttam explicou: «A voz é um produto. Eu concordo, mas os fluxos de trabalho não são, porque o fluxo de trabalho está profundamente integrado aos processos organizacionais, e é lá que você obtém a barreira de proteção (moat)». Esse entendimento levou a Desible a focar em seguros, onde as conversas com clientes estão intimamente ligadas aos processos de renovação, retenção, sinistros, vendas e atendimento.
Uma das discussões mais reveladoras foi sobre a diferença entre demonstrar as capacidades da IA e sua implementação real em organizações regulamentadas. Uttam avalia que a taxa de conversão de provas de conceito em implementações de produção entre as empresas que ele observou é inferior a 35-40%. Ele afirma que uma demonstração bem-sucedida é apenas o começo de um caminho muito mais complexo.
As seguradoras exigem que os fornecedores atendam aos requisitos tanto das equipes de negócios quanto dos departamentos de tecnologia, departamentos de segurança da informação, funções de conformidade e alta liderança tecnológica antes de permitir a implementação de sistemas em produção.
Omkar descreveu as verificações de segurança da informação indianas, que incluem cerca de 450 perguntas, incluindo requisitos relacionados à residência de dados e infraestrutura de computação. Mesmo provedores de tecnologia internacionais estabelecidos podem ter dificuldades em atender a esses requisitos.
Por causa disso, a Desible direcionou uma parte significativa de seu financiamento inicial para criar uma infraestrutura em conformidade com os regulamentos, em vez de se concentrar exclusivamente nas capacidades de voz.
Para Omkar, a consistência é crucial, pois as conversas de seguro praticamente não deixam espaço para improvisação. Ele enfatizou: «É preciso falar a mesma linguagem chata todas as vezes, permanecendo dentro da conformidade».
Os problemas técnicos vão além da conformidade. Os agentes de voz devem ser capazes de gerenciar interrupções, entender diálogos multilíngues, extrair informações de sistemas corporativos e responder adequadamente sem perder o contexto.
Omkar deu um exemplo de como um agente de IA realizando uma triagem médica deve reconhecer a interrupção do cliente antes de ouvir a pergunta completa. Em outro caso, o sistema deve identificar o medicamento mencionado, verificá-lo no banco de dados e fazer a pergunta de esclarecimento apropriada. Essas capacidades diferenciam um sistema pronto para produção de uma simples demonstração de conversação.
A precificação da IA de voz sofreu mudanças drásticas. Como notou Gaurav, as operações tradicionais de contact center com humanos podem custar cerca de 20-30 rúpias por minuto, enquanto as primeiras soluções baseadas em IA de voz custavam 5-7 rúpias por minuto. Os preços competitivos caíram para cerca de 1,5-3 rúpias por minuto desde então.
Para startups que desenvolvem produtos de IA de voz, isso levanta uma questão inconveniente: se a tecnologia básica está ficando cada vez mais barata, como elas podem capturar uma parcela significativa do valor que estão criando?
Omkar argumentou que a precificação por minuto nunca foi um modelo econômico natural para contact centers, que historicamente cobravam pelo número de postos ou funcionários. O surgimento da IA de voz levou a uma estrutura de preços baseada no consumo de infraestrutura e API.
A Desible tenta ir além desse modelo, cobrando pelo desempenho do fluxo de trabalho, em vez de tratar cada chamada como uma transação isolada. Segundo Omkar, a empresa processa quase um milhão de chamadas diariamente e, graças às suas capacidades de orquestração, conseguiu reduzir os custos internos de processamento de chamadas de aproximadamente 7-8 rúpias, usados anteriormente, para menos de 1,5-2 rúpias.
No entanto, os fundadores admitem que os clientes corporativos ainda avaliam se a IA gera retorno sustentável. Uttam compartilhou um exemplo de um cliente que não renovou o contrato de três pequenos contact centers regionais depois que a solução da Desible funcionou por cerca de quatro meses e meio.
Ele alertou que a transição geral permanece gradual, pois as empresas precisam de provas operacionais sustentáveis antes de realocar orçamentos.
Há um ano, os clientes corporativos avaliavam principalmente a IA de voz com base em parâmetros como latência, tom, troca de idiomas e quão natural soava o agente. Hoje, explicou Uttam, os clientes comparam os sistemas de IA diretamente com os funcionários humanos com base em critérios de disponibilidade, taxas de conversão, qualificação de leads e precisão das informações registradas após as conversas.
A mudança da novidade tecnológica para o desempenho operacional mensurável também muda a abordagem da Desible às vendas no segmento corporativo. Em vez de perseguir cada experimento potencial de IA, a empresa prioriza os fluxos de trabalho que já existem na organização. Tais processos têm proprietários estabelecidos, procedimentos operacionais, orçamentos e indicadores de desempenho, o que simplifica a demonstração do valor da automação.
Uttam advertiu: «Seu defensor pode não ser seu comprador». Um líder de negócios entusiasmado com um projeto piloto de IA pode não ter autoridade para aprovar a implementação. As equipes de segurança da informação, tecnologia, conformidade e compras podem influenciar a decisão final.
Para os fundadores que vendem IA corporativa, identificar essas partes interessadas precocemente pode ser tão importante quanto o próprio desenvolvimento do produto.
Talvez a observação mais surpreendente tenha surgido quando Gaurav perguntou se as vendas corporativas representam 40% do produto e 60% da navegação na dinâmica organizacional interna. Omkar supôs que na Índia o último pode chegar a 80%. Ele afirmou que mesmo um produto tecnicamente superior pode falhar se não for possível entender as estruturas de tomada de decisão, garantir o apoio interno e manter relacionamentos com várias partes interessadas.
A estratégia de expansão da Desible ilustra essa abordagem. Em uma seguradora, a empresa começou gerenciando o funil de vendas e depois expandiu para chamadas de boas-vindas, retenção e atendimento ao cliente. Cada fluxo de trabalho bem-sucedido cria confiança adicional e reduz os esforços necessários para integrações subsequentes. Somente no setor de renovações de seguros a empresa identificou mais de 20 fluxos de trabalho diferentes.
Os fundadores acreditam que essa combinação de especialização setorial, disposição para cumprir normas e integração em processos corporativos existentes cria uma vantagem mais duradoura do que a qualidade da voz em si.
Apesar da alta concorrência em torno da IA de voz, Omkar acredita que o mercado ainda é pouco explorado, especialmente na Índia, onde múltiplos idiomas, dialetos, ruído de fundo e a frequência de troca de idiomas tornam os sistemas de conversação significativamente mais complexos. Ele acredita que as empresas que resolverem esses problemas em escala podem se tornar líderes mundiais.
No entanto, as ambições de longo prazo da Desible vão além do processamento de chamadas. Os fundadores imaginam uma plataforma de orquestração que apoie seguradoras e intermediários, incluindo administradores terceirizados, corretores e agregadores de saúde, em todos os seus fluxos de trabalho operacionais. A métrica final de sucesso não será o quão convincente o agente de IA fala, mas se ele ajuda as empresas a tomar melhores decisões, melhorar os resultados para os clientes e operar de forma mais eficiente.
A avaliação de Uttam sobre o estado atual da indústria reflete a lição central para os fundadores de IA: «POC é superestimado, e produção é subestimada».
À medida que as empresas passam de experimentos de IA para a exigência de resultados mensuráveis, os vencedores podem não ser as empresas com as demonstrações mais impressionantes, mas sim aquelas capazes de transformar a IA em uma infraestrutura confiável para as atividades diárias dos negócios.
