A Claro empresas aposta em um modelo de inteligência artificial “fracionada”, como definiu a reportagem do Valor, para ganhar espaço no mercado corporativo, especialmente entre empresas que ainda testam aplicações e evitam investimentos elevados. A estratégia combina oferta sob demanda de capacidade computacional, parcerias com fornecedores globais e o uso intensivo de IA dentro da própria companhia, posicionando a operadora não apenas como provedora de infraestrutura, mas como Trusted advisor de IA para as empresas do Brasil.
No centro da proposta está a venda de capacidade de processamento de forma granular, uma alternativa ao modelo tradicional de aquisição de infraestrutura. Em vez de investir em clusters completos, clientes podem contratar frações de GPUs por tempo determinado, reduzindo custos iniciais e risco de implementação. A lógica, segundo a companhia, é viabilizar provas de conceito e acelerar testes sem compromissos de longo prazo.
“Uma startup que está começando, que quer testar alguma coisa, vai poder comprar um pedacinho de uso daquela GPU por algumas horas”, disse ao Valor o diretor-presidente da Claro empresas, Rodrigo Marques. “Mesmo grandes empresas, que não querem fazer um investimento pesado para testar um projeto pequeno, podem comprar algumas horas de GPUs para conseguir começar esse processo”, complementou. Segundo a reportagem, em média, a hora de utilização de um conjunto de oito GPUs custa US$ 80.
A abordagem busca responder a uma demanda crescente por experimentação em IA generativa, em um momento em que muitas empresas ainda avaliam casos de uso e retorno sobre investimento. Ao reduzir a barreira de entrada, a Claro empresas atua como facilitadora desse ciclo inicial, etapa que pode, mais adiante, evoluir para contratos mais robustos.
Parcerias estruturam a oferta
Para sustentar tecnicamente o modelo, a operadora vem estruturando acordos com grandes fornecedores de tecnologia. No ano passado, a companhia firmou acordo com a OpenAI para disponibilizar o ChatGPT Plus a alguns grupos de clientes.
Um dos movimentos mais recentes é a parceria com a NVIDIA, voltada ao fornecimento de infraestrutura de processamento para aplicações de IA, com equipes de suporte certificadas nas arquiteturas de GPUs.
A combinação entre capacidade computacional e modelos avançados de linguagem reforça a estratégia de atuar não apenas como provedora de conectividade, mas como integradora de soluções digitais.
Casa de ferreiro, espeto de aço
A própria experiência da Claro com inteligência artificial é parte central da estratégia. A empresa vem utilizando IA para aprimorar processos internos, especialmente em atendimento e gestão operacional, e apresenta esses resultados como prova de valor para clientes.
“Sempre fizemos um acompanhamento da operação de forma amostral. Hoje a IA permite fazer um microgerenciamento de demandas e sugestões do consumidor, com acompanhamento em tempo real”, comparou Marques.
Segundo o executivo, o uso de IA permite identificar padrões e problemas com mais rapidez, sem depender de análises amostrais. “Vou saber, por exemplo, se algum cliente falou que o serviço dele caiu ou está ruim”, mencionou.
A aplicação interna também é vista como forma de elevar a qualidade da gestão e a produtividade das operações, ao transformar grandes volumes de dados, como milhões de interações com clientes, em insumos para decisão em tempo real.
Acessibilidade como diferencial
Ao combinar infraestrutura sob demanda, parcerias tecnológicas e casos práticos de uso, a Claro empresas tenta construir uma proposta com maior acessibilidade financeira em relação às alternativas tradicionais. A empresa aposta que o modelo de baixo risco, focado em testes e experimentação, pode atrair desde startups até grandes companhias em fase inicial de adoção de IA.
Além de oferecer uma alternativa de maior viabilidade e previsibilidade financeira, o alcance nacional dos times de especialistas e o conhecimento sobre os clientes de diversos setores facilitam o entendimento das necessidades e foco nas iniciativas de maior potencial de resultados. Em um mercado ainda em formação, a capacidade de reduzir barreiras de entrada, com mais agilidade, flexibilidade financeira e menor risco, pode ser decisiva para capturar a próxima onda de investimentos em inteligência artificial.
