Soham Mazumdar, Co-Fundador & CEO da WisdomAI – Série de Entrevistas

Soham Mazumdar é o Co-Fundador e CEO da WisdomAI, uma empresa à vanguarda das soluções impulsionadas por IA. Antes de fundar a WisdomAI em 2023, ele foi Co-Fundador e Arquiteto Chefe da Rubrik, onde desempenhou um papel fundamental na escalada da empresa ao longo de um período de 9 anos. Soham ocupou anteriormente funções de liderança em engenharia na Facebook e Google, onde contribuiu para a infraestrutura de busca central e foi reconhecido com o Prêmio Fundador do Google. Ele também co-fundou a Tagtile, uma plataforma de fidelidade móvel adquirida pela Facebook. Com duas décadas de experiência em arquitetura de software e inovação em IA, Soham é um empreendedor e tecnólogo experiente com sede na Área da Baía de São Francisco.

WisdomAI é uma plataforma de inteligência de negócios nativa em IA que ajuda as empresas a acessar insights em tempo real e precisos, integrando dados estruturados e não estruturados por meio de seu “Knowledge Fabric” proprietário. A plataforma alimenta agentes de IA especializados que curam o contexto dos dados, respondem a perguntas de negócios em linguagem natural e proativamente destacam tendências ou riscos — sem gerar conteúdo alucinado. Ao contrário das ferramentas de BI tradicionais, a WisdomAI usa IA gerativa estritamente para a geração de consultas, garantindo alta precisão e confiabilidade. Ela se integra a ecossistemas de dados existentes e suporta segurança de nível empresarial, com adoção precoce por empresas importantes como a Cisco e a ConocoPhillips.

Você co-fundou a Rubrik e ajudou a escalá-la para um sucesso empresarial importante. O que o inspirou a deixar em 2023 e construir a WisdomAI — e houve um momento específico que esclareceu essa nova direção?

O problema da ineficiência de dados empresariais estava me encarando diretamente. Durante meu tempo na Rubrik, testemunhei como as empresas do Fortune 500 estavam afogadas em dados, mas morrendo de fome por insights. Mesmo com toda a infraestrutura que construímos, menos de 20% dos usuários empresariais realmente tinham o acesso e o conhecimento certo para usar os dados de forma eficaz em seu trabalho diário. Era um problema massivo e sistêmico que ninguém estava realmente resolvendo.

Sou um construtor por natureza — você pode ver isso no meu caminho desde o Google até a Tagtile, passando pela Rubrik e agora pela WisdomAI. Eu me energizo ao assumir desafios fundamentais e construir soluções a partir do zero. Depois de ajudar a escalonar a Rubrik para o sucesso empresarial, senti novamente o impulso empreendedor para enfrentar algo igualmente ambicioso.

Por último, mas não menos importante, a oportunidade de IA era impossível de ignorar. Até 2023, ficou claro que a IA poderia finalmente fechar a lacuna entre a disponibilidade de dados e a usabilidade dos dados. O momento parecia perfeito para construir algo que pudesse democratizar os insights de dados para todos os usuários empresariais, e não apenas para os técnicos.

O momento de clareza veio quando percebi que poderíamos combinar tudo o que eu havia aprendido sobre infraestrutura de dados empresariais na Rubrik com o potencial transformador da IA para resolver esse problema fundamental de ineficiência.

A WisdomAI apresenta um “Knowledge Fabric” e uma suíte de agentes de IA. Você pode explicar como esse sistema funciona em conjunto para ir além dos dashboards de BI tradicionais?

Construímos uma plataforma de insights de dados baseada em agentes que funciona com dados onde eles estão — estruturados, não estruturados e até “sujo”. Em vez de pedir que as equipes de análise executem relatórios, os gerentes de negócios podem fazer perguntas diretamente e mergulhar nos detalhes. Nossa plataforma pode ser treinada em qualquer sistema de armazenamento de dados, analisando logs de consultas.

Somos compatíveis com principais serviços de dados em nuvem, como Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery do Google, Redshift da Amazon, Databricks e Postgres, e também com formatos de documento como excel, PDF, powerpoint, etc.

Ao contrário das ferramentas convencionais projetadas principalmente para analistas, nossa interface conversacional empodera os usuários de negócios a obter respostas diretamente, enquanto nossa arquitetura de multiagentes permite consultas complexas em sistemas de dados diversificados.

Você enfatizou que a WisdomAI evita alucinações, separando a IA gerativa da geração de respostas. Você pode explicar como seu sistema usa a IA gerativa de forma diferente — e por que isso é importante para a confiança empresarial?

Nosso Modelo de Contexto Pronto para IA treina os dados da organização para criar uma compreensão universal do contexto que responde a perguntas com alta precisão semântica, mantendo a privacidade e governança dos dados. Além disso, usamos IA gerativa para formular consultas bem definidas que nos permitem extrair dados de diferentes sistemas, em vez de alimentar dados brutos nos LLMs. Isso é crucial para abordar alucinações e preocupações de segurança com LLMs.

Você cunhou o termo “Plataforma de Insights de Dados Baseada em Agentes”. Como a inteligência baseada em agentes difere de ferramentas de análise tradicionais ou mesmo de assistentes baseados em LLM padrão?

As pilhas de BI tradicionais retardam a tomada de decisões, pois cada pergunta precisa lutar para passar por silos de dados desconexos e uma equipe de especialistas. Quando um diretor de receita precisa saber como fechar o trimestre, a resposta geralmente passa por meio dúzia de mãos — analistas lidando com extratos de CRM, engenheiros de dados costurando arquivos, e construtores de dashboards atualizando relatórios — transformando uma consulta simples em um projeto de vários dias.

Nossa plataforma quebra esses silos e coloca a profundidade completa dos dados a um toque de distância, para que o diretor de receita possa perfurar desde métricas de cabeçalho até detalhes de nível de linha em segundos.

Sem esperar na fila do analista, sem dashboards pré-definidos que não podem acompanhar novas perguntas — apenas insights de autoatendimento entregues à velocidade em que os negócios se movem.

Como você garante que a WisdomAI se adapte ao vocabulário de dados único e à estrutura de cada empresa? Qual é o papel da entrada humana no aprimoramento do Knowledge Fabric?

Trabalhar com dados onde e como eles estão — essa é essencialmente a pedra filosofal para a inteligência de negócios empresarial. Sistemas tradicionais não são projetados para lidar com dados não estruturados ou “sujo” com erros de digitação. Quando as informações existem em fontes variadas — bancos de dados, documentos, dados de telemetria — as organizações lutam para integrar essas informações de forma coesa.

Sem capacidades para lidar com esses tipos de dados diversificados, o contexto valioso permanece isolado em sistemas separados. Nossa plataforma pode ser treinada em qualquer sistema de armazenamento de dados, analisando logs de consultas, permitindo que ela se adapte ao vocabulário de dados único e à estrutura de cada organização.

Você descreveu o processo de desenvolvimento da WisdomAI como “vibe coding” — construindo experiências de produto diretamente no código, primeiro, e então iterando por meio do uso no mundo real. Quais são as vantagens que essa abordagem lhe deu em comparação com o design de produto tradicional?

“Vibe coding” é uma mudança significativa na forma como o software é construído, onde os desenvolvedores aproveitam o poder das ferramentas de IA para gerar código simplesmente descrevendo a funcionalidade desejada em linguagem natural. É como um assistente inteligente que faz o que você quer que o software faça, e ele escreve o código para você. Isso reduz drasticamente o esforço manual e o tempo tradicionalmente necessário para codificação.

Por anos, a criação de produtos digitais seguiu um roteiro familiar: planejar meticulosamente o produto e o design de UX, então executar o desenvolvimento e iterar com base no feedback. A lógica era clara, porque investir no design inicial minimiza a reexecução dispendiosa durante a fase de desenvolvimento mais cara e demorada. Mas o que acontece quando o custo e o tempo para executar esse desenvolvimento diminuem drasticamente? Essa capacidade inverte a sequência de desenvolvimento tradicional de cabeça para baixo. De repente, os desenvolvedores podem começar a construir software funcional com base em uma compreensão de alto nível dos requisitos, mesmo antes que os designs de produto e UX detalhados sejam finalizados.

Com a velocidade da geração de código de IA, o esforço envolvido na criação de designs exaustivos pode, em certos contextos, se tornar relativamente mais demorado do que obter uma versão básica, funcional, do software em execução. O novo paradigma no mundo do “vibe coding” se torna: execute (codifique com IA), então adapte (projete e refine).

Essa abordagem permite uma validação incrivelmente precoce dos conceitos centrais pelos usuários. Imagine obter feedback sobre a funcionalidade real de uma característica antes de investir pesadamente em designs visuais detalhados. Isso pode levar a designs mais centrados no usuário, pois o processo de design é diretamente informado por como os usuários interagem com um produto tangível.

Na WisdomAI, nós abraçamos ativamente a geração de código de IA. Encontramos que, ao abraçar o desenvolvimento inicial rápido, podemos testar funcionalidades centrais e coletar feedback de usuário valioso cedo no processo, ao vivo no produto. Isso permite que nossa equipe de design se concentre em refinar a experiência do usuário e o design visual com base no uso no mundo real, levando a produtos mais eficazes e amados pelos usuários, mais rapidamente.

Desde vendas e marketing até manufatura e sucesso do cliente, a WisdomAI visa um amplo espectro de casos de uso de negócios. Quais verticais viram a adoção mais rápida — e quais casos de uso o surpreenderam em seu impacto?

Vimos resultados transformadores com vários clientes. Para uma empresa de petróleo e gás do F500, a ConocoPhillips, os engenheiros de perfuração e operadores agora usam nossa plataforma para consultar dados de poço complexos diretamente em linguagem natural. Antes da WisdomAI, esses engenheiros precisavam de ajuda técnica até para perguntas básicas sobre o status do poço ou o desempenho do trabalho. Agora, eles podem acessar instantaneamente essas informações, enquanto compararam contra as melhores práticas em seus manuais de perfuração — tudo através da mesma interface conversacional. Eles avaliaram vários fornecedores de IA em um processo de seis meses e nossa solução entregou uma melhoria de 50% na precisão em comparação com o concorrente mais próximo.

Na empresa de segurança cibernética de crescimento hiper, a Descope, a WisdomAI é usada como um analista de dados virtual para Vendas e Finanças. Reduzimos o tempo de criação de relatórios de 2-3 dias para apenas 2-3 horas — uma diminuição de 90%. Isso transformou suas reuniões semanais de vendas de exercícios de coleta de dados em sessões de estratégia focadas em insights ação. Como seu CRO observa, “A Wisdom AI traz dados aos meus dedos. Ela realmente democratiza os dados, me dando o poder de ir responder a perguntas e seguir em frente com meu dia, em vez de definir minha pergunta, esperar que alguém construa a resposta e então recebê-la em 5 dias.” Essa capacidade de tomar decisões baseadas em dados com uma velocidade sem precedentes tem sido particularmente crucial para uma empresa em crescimento rápido no competitivo mercado de gerenciamento de identidade.

Um exemplo prático: um diretor de receita pergunta, “Como vou fechar meu trimestre?” Nossa plataforma oferece imediatamente uma lista de negócios pendentes para se concentrar, junto com informações sobre o que está atrasando cada um — como perguntas específicas que os clientes estão esperando ter respondidas. Isso acontece com cinco teclas, em vez de cinco especialistas e dias de atraso.

Muitas empresas hoje estão sobrecarregadas com dashboards, relatórios e ferramentas isoladas. Quais são os principais mal-entendidos que as empresas têm sobre inteligência de negócios hoje?

As organizações sentam-se em montanhas de informações, mas lutam para aproveitar esses dados para a tomada de decisões rápida. O desafio não é apenas ter dados, mas trabalhar com eles em seu estado natural — que frequentemente inclui “dados sujos” não limpos de erros de digitação. As empresas investem pesadamente em infraestrutura, mas enfrentam gargalos com dashboards rígidos, má higiene de dados e informações isoladas. A maioria das empresas precisa de equipes especializadas para executar relatórios, criando atrasos significativos quando os líderes de negócios precisam de respostas rapidamente. A interface onde as pessoas consomem dados permanece ultrapassada, apesar dos avanços nos motores de dados em nuvem e na ciência de dados.

Você vê a WisdomAI como complementando ou eventualmente substituindo as ferramentas de BI existentes, como Tableau ou Looker? Como você se encaixa na pilha de dados empresarial mais ampla?

Somos compatíveis com principais serviços de dados em nuvem, como Snowflake, Microsoft Fabric, BigQuery do Google, Redshift da Amazon, Databricks e Postgres, e também com formatos de documento como excel, PDF, powerpoint, etc. Nossa abordagem transforma a interface onde as pessoas consomem dados, que permaneceu ultrapassada, apesar dos avanços nos motores de dados em nuvem e na ciência de dados.

Olhando para o futuro, onde você vê a WisdomAI em cinco anos — e como você vê o conceito de “inteligência baseada em agentes” evoluindo ao longo do paisagem empresarial?

O futuro da análise está se movendo de relatórios impulsionados por especialistas para inteligência de autoatendimento acessível a todos. As ferramentas de BI existem há mais de 20 anos, mas a adoção ainda não alcançou 20% dos funcionários das empresas. Enquanto isso, em apenas doze meses, 60% dos usuários do local de trabalho adotaram o ChatGPT, muitos usando-o para análise de dados. Essa diferença dramática mostra o potencial das interfaces conversacionais para aumentar a adoção.

Estamos vendo uma mudança fundamental onde todos os funcionários podem interrogar diretamente os dados sem habilidades técnicas. O futuro combinará o poder computacional da IA com a interação humana natural, permitindo que os insights encontrem os usuários proativamente, em vez de exigir que eles procurem por dashboards.

Obrigado pela grande entrevista; leitores que desejam aprender mais devem visitar WisdomAI.