Thor Olof Philogène, Co-Fundador e CEO da Stravito – Série de Entrevistas: Uma Conversa de Retorno

Thor Olof Philogène é o CEO e Fundador da Stravito, a Plataforma de Inteligência de Insights que as marcas globais confiam para transformar o conhecimento em decisões confiantes que impulsionam o crescimento e aceleram o impacto no mercado.

Em nossa entrevista anterior, discutimos o Stravito Assistant como uma interface conversacional e impulsionada por IA que permite que as equipes procurem, explorem e interajam com suas próprias pesquisas e insights internos. Um ano depois, como as equipes empresariais estão usando realmente o Assistant no dia a dia, e o que o surpreendeu sobre como ele se encaixa nos fluxos de trabalho reais?

Há um ano, as equipes estavam usando o Stravito AI Assistant principalmente para encontrar e superfície de pesquisas mais rapidamente. O que está mudando é como as equipes o usam para validar suposições estratégicas antes de decisões importantes e sintetizar evidências em diferentes mercados antes de se comprometer com uma direção.

A adoção inicial foi impulsionada pelo tempo economizado. Agora, com o Deep Research Agent, o Stravito AI Assistant planeja autonomamente pesquisas multietapas, analisa relatórios completos em paralelo, verifica os resultados e fornece sínteses totalmente citadas e baseadas exclusivamente nos dados da empresa. O resultado são respostas com profundidade de analista que fornecem evidências que os tomadores de decisão podem defender.

Desde que nos falamos pela última vez, a Stravito expandiu o uso de IA para apoiar formas mais dinâmicas de trabalhar com insights, incluindo recursos como AI Personas. Como os clientes estão usando essas capacidades na prática, além da ideia inicial ou experimentação?

O Stravito AI Personas transforma estudos de segmentação estáticos em perfis de consumidor interativos baseados na pesquisa proprietária da empresa, para que as equipes possam testar tudo, desde embalagens até conceitos de campanha e ideias de produtos, antes de orçamentos importantes serem alocados.

Por exemplo, o Grupo Lavazza integrou o Stravito AI Personas em seu processo de marketing e inovação, construindo perfis de consumidor a partir de milhares de entrevistas. Já eles refinaram decisões de embalagem e campanha.

O que antes exigia semanas de validação intermitente agora pode começar com sessões de trabalho focadas antes de prosseguir para testes adicionais, mantendo os resultados enraizados na pesquisa proprietária desde o início. A intenção é reduzir o risco mais cedo, iterar de forma mais eficaz e priorizar ideias mais fortes antes de investir.

À medida que mais funcionalidades impulsionadas por IA são introduzidas na plataforma, quais novas perguntas as empresas estão fazendo em torno da governança, supervisão e responsabilidade, e como a Stravito se adaptou a essas preocupações?

A pergunta que as empresas costumavam fazer era “o que ele pode fazer?” Agora é “podemos defender isso?” Para a Stravito, a governança sempre foi uma prioridade e isso se reflete em como a plataforma foi construída.

A IA genérica é construída com base em dados da internet sem contexto empresarial. A Stravito é construída inteiramente com base na pesquisa validada da empresa. Sem raspagem de internet ou fontes compartilhadas.

Por exemplo, com o Deep Research Agent, o plano de pesquisa é visível antes de começar a análise e cada conclusão é totalmente citada, para que qualquer resposta possa ser rastreada até a fonte original. A Stravito também atende aos mais altos padrões de segurança e privacidade de dados empresariais, com certificação ISO 27001, atestação SOC 2 Tipo II e garantia contratual de que os dados do cliente não serão usados para treinar grandes modelos de linguagem.

Em termos de responsabilidade, a IA lida com a síntese e o planejamento de pesquisa. As pessoas lidam com o julgamento, a estratégia e a decisão final.

Muitas organizações lutam não com a adoção de novas ferramentas, mas com a integração delas no processo de tomada de decisão diário. O que você aprendeu sobre gestão de mudanças ao implantar a Stravito em organizações globais grandes?

As organizações que implantam a Stravito com mais sucesso fazem três coisas bem.

Elas estabelecem uma expectativa clara desde o início: nenhuma decisão importante é tomada sem a inteligência que a empresa já possui. Quando isso se torna o padrão, usar a plataforma deixa de ser opcional.

Elas investem em campeões internos. Quando as pessoas que os outros olham para são extraídas da plataforma durante revisões de negócios, discussões de planejamento e conversas de inovação, a adoção segue.

E elas combinam o acesso com capacitação e suporte. As equipes precisam de orientação sobre como fazer as perguntas certas e saber o que fazer com as respostas. É isso que transforma uma plataforma que as pessoas têm em uma plataforma que as pessoas usam.

A Stravito se posiciona como uma fonte única de verdade para insights de mercado e consumidor. Na realidade, as empresas frequentemente têm pesquisas fragmentadas espalhadas por vários sistemas. Quão bem-sucedidos os clientes foram em consolidar esse conhecimento e onde eles ainda encontram resistência?

Muitas vezes, a pesquisa existe. A inteligência de negócios, consumidor e mercado está espalhada por sistemas, regiões e funções. O problema é que ela não está conectada, então decisões importantes sobre inovação, expansão e marketing são tomadas sem ela. É isso que a Stravito resolve.

A consolidação acontece em etapas. As organizações começam com suas pesquisas de maior valor e expandem a partir daí, com cada etapa construindo o caso comercial para a próxima. A Heineken é um bom exemplo; ao reunir sua inteligência em um só lugar, eles redirecionaram o tempo de CMI para longe de encontrar pesquisas em direção a trabalhos mais estratégicos e de maior valor.

Se a resistência surgir, é geralmente organizacional e não técnica. As organizações que se movem mais rápido e de forma mais eficaz têm uma propriedade clara e campeões internos que podem trazer diferentes regiões e funções a bordo. O caso comercial, decisões tomadas mais rapidamente com melhor evidência, é o que move essa conversa para frente.

Um dos objetivos da Stravito foi democratizar o acesso a insights além das equipes de pesquisa tradicionais. Ao longo do último ano, como esse acesso mais amplo mudou a relação entre as equipes de insights e os stakeholders de negócios?

Quando mais equipes podem se engajar diretamente com o conhecimento do consumidor e do mercado, os insights entram nas decisões mais cedo. Os stakeholders não estão mais esperando por relatórios estáticos. Eles estão interagindo diretamente com sua própria inteligência para moldar decisões, desde posicionamento e embalagem até onde expandir em seguida.

Isso também mudou o que as equipes de insights gastam seu tempo. Com menos tempo gasto em solicitações e pesquisas, elas estão trabalhando cada vez mais como consultores estratégicos, garantindo que as evidências moldem as decisões que mais importam.

A personalização é frequentemente citada como uma grande vantagem da IA no software empresarial. Como os clientes da Stravito estão personalizando a descoberta de insights por papel, região ou função, e qual impacto isso teve no engajamento com a pesquisa?

Quando as equipes veem pesquisas relevantes para suas decisões, elas se engajam com elas mais cedo e as usam de forma mais consistente. Um líder de categoria global tem prioridades diferentes de um diretor de marketing regional, e a Stravito entende isso.

As Coleções são uma de nossas funcionalidades mais usadas. Elas funcionam como playlists, permitindo que as equipes agrupem pesquisas por tópico, região ou função, por exemplo, uma coleção dedicada à integração ou sustentabilidade. A IA da Stravito, em seguida, continua a superfície de pesquisas relevantes adicionais com base no que já está na Coleção, para que as equipes fiquem por cima do que importa sem precisar procurar.

À medida que a IA se torna mais integrada aos fluxos de trabalho de insights, como as organizações estão decidindo quando confiar no contexto gerado por IA versus quando deferir para a expertise humana, particularmente para decisões de alto risco?

As organizações que fazem isso bem têm uma divisão clara de trabalho. A IA lida com a síntese e o planejamento de pesquisa. As pessoas lidam com o julgamento, a estratégia e a decisão final.

Na prática, ferramentas como o Deep Research Agent no Stravito AI Assistant comprimem o tempo entre a pergunta e a evidência, fornecendo respostas totalmente citadas e baseadas na pesquisa da empresa. A IA Personas permite que as equipes testem suposições contra perspectivas de consumidor reais antes de investir. Ambos foram projetados para fortalecer a base sobre a qual as decisões são tomadas.

Yet, a saída é o ponto de partida. As pessoas decidem o que as evidências significam, pesam as compensações e possuem a decisão final.

Integração é um desafio recorrente em ambientes empresariais. Quais padrões você observou entre os clientes que integram a Stravito com sucesso com seus sistemas de análise, pesquisa ou gerenciamento de conhecimento existentes?

As organizações que veem o maior impacto são claras sobre o que a Stravito é para. Não outro repositório, mas a camada que conecta insights existentes e os traz para as decisões que precisam deles.

Na prática, a Stravito trabalha ao lado dos fornecedores de pesquisa e análise que os clientes já usam, trazendo a inteligência de negócios, mercado e consumidor juntos em um só lugar, para que o conhecimento que está sentado em sistemas possa alcançar as decisões que precisam dele.

Olhando para o futuro, com base no que você observou ao longo do último ano, o que as empresas ainda subestimam sobre a operacionalização da IA no gerenciamento de insights, e como isso está moldando a direção do produto da Stravito?

A IA pode superfície respostas instantaneamente. O que as empresas subestimam é tudo o que acontece em seguida. O custo de agir sobre uma percepção errada é muito significativo para tratar a saída como a conclusão.

As organizações que se destacam não serão aquelas que automatizam o mais. Elas serão aquelas que usam o que já sabem para tomar decisões melhores, mais rápido e com mais confiança.

É isso que molda nossa direção de produto. Por exemplo, o Deep Research Agent fornece a rigorosidade e a verificabilidade que as decisões importantes exigem. A IA Personas traz a perspectiva do consumidor para o processo antes de investir. Ambos foram projetados para garantir que nenhuma decisão importante seja tomada sem a inteligência que a organização já possui.

Obrigado pela ótima entrevista, os leitores podem desejar ler nossa entrevista anterior ou visitar Stravito.