Claro avalia mais modelos agênticos de prateleira com GPU as a Service

O diretor de soluções digitais da Claro, Mario Rachid, afirmou que a operadora pretende colocar mais ofertas de prateleira baseadas em inteligência artificial agêntica em seu serviço de GPU as a Service, ou seja um modelo de negócio em que a empresa utiliza placas gráficas para treinar modelos e agentes de IA. Em conversa com a imprensa especializada, Rachid afirmou que estão rodando soluções que estão em uso interno na operadora, como modelo agêntico de redução de churning e de conversão comercial (vendas). Ou seja, uma série de modelos voltados à experiência do usuário (customer experience, no original em inglês). Esses agentes seriam ofertados para empresas no mercado, como pequenas, médias e grandes, em combinação com o novo agente de atendimento. Lançado oficialmente durante o Febraban Tech nesta segunda-feira, 24, o agente de atendimento foi adiantado por esta publicação no último dia 14. O agente de atendimento foi feito primeiro internamente na Claro com seu serviço de GPU as a service e testado dentro do call center da companhia. Batizado como Claro STT, o agente pode ser incorporado via API e faz a transcrição da fala em texto (speech-to-text, no original em inglês) das conversas entre atendentes e consumidores, além de analisar comportamento, emoção e sentimento em tempo real. Diretamente, o uso do agente resultou em um aumento de 10% na conversão de vendas da operadora. O diretor explicou ainda que seria possível rodar o modelo sem GPUs, mas a oferta ficaria mais cara e lenta, o que inviabilizaria a análise com IA devido ao alto volume de ligações que a companhia recebe. Internamente, a companhia também avalia o uso do GPU as a service para o uso em serviços de rede de inteligente, como medição de qualidade de serviço (QoS). Infraestrutura da Claro com IA A oferta de GPU as a service da Claro foi feita em parceria com a Oracle (que fornece o hardware) e a NVIDIA (fabricante das GPUs). A Claro é uma das precursoras na América Latina, ao lado da Axia, na oferta que tem a chancela da NVIDIA Cloud Partners (NCP). Ao todo, 80 empresas no mundo tem esse aval. Para o mercado brasileiro, a Claro, neste primeiro ano, está trabalhando com GPUs fora do Brasil em um modelo que trouxe redução de custos de 50% em relação ao modelo tradicional de compra ou locação de placas. Isso ocorre por três fatores: - Contratação fracionada por hora; - Preço em real com previsibilidade pelo painel; - Economia de escala e redução de Capex. Mas em um segundo momento, que acontecerá no começo de 2027, a Claro trará 256 GPUs da NVIDIA que ficarão disponíveis por meio de seu data center. Para isso, a companhia realizou investimentos recentes em energia elétrica e refrigeração capazes de suportar o uso dos equipamentos, assim como reforço do piso nas salas técnicas por esses equipamentos serem mais pesados que os convencionais. Além do modelo de prateleira, a Claro trabalha em um formato customizado e consultivo para o uso do GPU as a Service. Neste caso, Rachid afirmou que não há uma receita pronta. Por isso, a Claro direciona o seu time de especialistas em IA para entender a demanda do cliente e facilitar sua implementação. Adicionalmente, o sistema conta com um painel de controle com travas de orçamento para evitar custos altos em tokens. “Por exemplo, eu posso botar um limite. Digamos que um cliente comprou R$ 10 mil, que seriam um equivalente a um número X em horas de trabalho na GPU. Se o modelo (de IA) que colocou vai consumir mais do que esses R$ 10 mil, antes do tempo, a plataforma avisa ele”, explicou. “Isso é bom porque dá uma previsibilidade de dinheiro. Se a empresa não quiser gastar, eu coloco essa trava ali e isso é fundamental. Aviso a ele: ‘Olha, você vai precisar de mais (horas) para rodar o que você está fazendo’. E deixo a decisão de continuar ou não ao cliente”, detalhou o diretor. Público-alvo Segundo Raquel Possamai, diretora executiva de vendas da Claro Empresas para o mercado financeiro, o modelo de negócio empregado pela operadora colabora para a “democratização da IA”, pois traz o poder computacional da NVIDIA com “preços melhores” para as empresas poderem “usufruir da tecnologia em poder de escala”. Entre os clientes que a companhia busca estão principalmente bancos e seguradoras, em especial por buscarem mais soberania e controle no treinamento entre dados e modelos de IA, assim como pela alta capacidade de investimento. Maria Teresa Lima, diretora executiva de vendas da Claro Empresas para governo, afirmou que também há conversas com setor público, uma vez que a solução de GPU as a Service por resolver o problema de escassez de hardware em longos processos de licitação. Entre os exemplos dados, estão as empresas estaduais e municipais de processamento de dados (Prods, no linguajar do mercado de TI) que demonstraram interesse por conta de custos acessíveis, garantia de soberania e manutenção da residência de dados no Brasil, como afirmou a especialista.