Drachma aposta em inteligência artificial integrada a sistemas corporativos para automatizar processos, unificar dados e apoiar decisões em empresas
A startup Drachma captou cerca de US$ 1 milhão (aproximadamente R$ 5 milhões) em rodada pré-seed para acelerar o desenvolvimento de sua tecnologia de agentes de inteligência artificial sob medida para empresas. A companhia atua na criação de sistemas de IA que se conectam diretamente a dados, APIs e fluxos operacionais, com foco em aplicações práticas dentro do ambiente corporativo.
A empresa é cofundada por Leonardo Felipe Nerone, engenheiro de software natural de Guarapuava (PR), atualmente baseado em Nova York. Sua trajetória começou ainda na adolescência com olimpíadas científicas e programação autodidata, evoluindo para experiências em startups, uma fintech no Brasil e posteriormente formação em uma universidade nos Estados Unidos com bolsa. Ao longo do caminho, também passou por empresas de tecnologia e aprofundou sua atuação em sistemas de dados e infraestrutura antes de se dedicar ao empreendedorismo em inteligência artificial.
Segundo Leonardo, a virada para IA aconteceu ao identificar um padrão recorrente no mercado. “O problema não é falta de ferramenta de IA. O problema é que ela não está conectada ao contexto real das empresas, dados, sistemas e processos. Sem isso, vira só uma demo interessante”, afirma.
IA integrada à operação das empresas
A proposta da Drachma é ir além de soluções genéricas de automação ou chatbots. Em vez disso, a empresa desenvolve agentes capazes de interpretar solicitações em linguagem natural, acessar bases de dados distribuídas em diferentes sistemas e executar consultas ou ações dentro de regras e contextos específicos de cada organização.
“O valor da IA aparece quando ela deixa de ser uma camada isolada e passa a operar dentro do fluxo real de trabalho da empresa”, diz Leonardo.
A principal aposta da startup é a integração profunda da inteligência artificial com a infraestrutura já existente nas empresas. Isso inclui conexão com data warehouses, sistemas legados, APIs internas e ferramentas operacionais, permitindo que os agentes atuem diretamente nos fluxos de trabalho.
Na prática, usuários conseguem interagir com dados complexos em linguagem natural, sem necessidade de navegação manual por múltiplos sistemas ou conhecimento técnico avançado. A IA interpreta a solicitação, identifica as fontes relevantes e entrega respostas estruturadas com base no contexto da operação.
Aplicações em ambientes de dados complexos
Entre os casos de uso já desenvolvidos, a Drachma construiu um agente de IA integrado a plataformas de dados como Databricks, permitindo consultas avançadas em linguagem natural sobre grandes volumes de informação estruturada.
A solução busca reduzir a fricção no acesso a dados corporativos, facilitando análises e consultas para usuários técnicos e não técnicos.
Engenharia de contexto e confiabilidade
Um dos principais desafios técnicos enfrentados pela empresa está na construção de sistemas confiáveis em ambientes corporativos reais. Modelos de linguagem, isoladamente, não são suficientes para garantir precisão e segurança em contextos empresariais.
Por isso, a arquitetura da Drachma combina modelos de grandes provedores de IA com uma camada própria de integração que inclui regras de negócio, permissões, ferramentas e dados internos. O foco está em garantir que os agentes operem com previsibilidade, segurança e aderência aos processos da empresa.
“A engenharia de contexto é o que define se a IA funciona de verdade dentro de uma empresa ou não”, explica o fundador.
Outro ponto central é o equilíbrio entre autonomia e controle. Em muitos casos, os agentes são desenhados para apoiar análise e tomada de decisão, sem substituir completamente a atuação humana em processos críticos.
Desafio da adoção de IA nas empresas
Segundo a abordagem da startup, o principal gargalo na adoção de inteligência artificial não está na falta de tecnologia, mas na dificuldade de integração com sistemas e processos existentes.
Grande parte das soluções atuais ainda trata a IA como uma ferramenta isolada, sem conexão com dados reais, regras operacionais ou fluxos corporativos. Isso limita o impacto prático da tecnologia no dia a dia das empresas.
A Drachma defende que a IA só gera valor quando aplicada a problemas operacionais bem definidos e integrada de forma nativa à estrutura da organização.
Modelo de negócios em evolução
O modelo de negócios da startup ainda está em fase inicial de validação. A empresa trabalha com projetos customizados, que combinam implementação inicial e evolução contínua das soluções conforme a IA se torna parte da operação dos clientes.
A precificação é orientada ao impacto gerado, considerando fatores como ganho de eficiência, redução de custos e aumento de produtividade. “Nosso foco é que a solução se pague com impacto real, não com promessa de tecnologia”, afirma Leonardo.
Tendência do mercado de IA
O movimento da Drachma acompanha uma tendência global de transição da inteligência artificial: de ferramentas genéricas para sistemas profundamente integrados às operações empresariais.
A expectativa é que, nos próximos anos, a IA passe a atuar como uma camada central de infraestrutura nas empresas, conectando dados, sistemas e processos e apoiando desde automação até decisões estratégicas.
Nesse cenário, soluções baseadas em agentes personalizados e engenharia de contexto devem ganhar relevância em setores com alta complexidade operacional e grande volume de dados.
Estratégia tecnológica
A startup adota uma abordagem pragmática em relação à tecnologia, utilizando modelos de grandes players do mercado em vez de desenvolver modelos próprios. O diferencial está na arquitetura de integração, engenharia de contexto e adaptação ao ambiente de cada cliente.
A estratégia é construir uma base tecnológica reutilizável que permita escalar soluções sob medida com maior velocidade e confiabilidade, mantendo ao mesmo tempo alto grau de personalização.