A Starbem, healthtech brasileira de saúde e bem-estar corporativo, foi reconhecida entre os quatro melhores cases de inteligência artificial do Think Tank AI 2026, premiação promovida pela Koru em parceria com Wellhub e Flash. A cerimônia aconteceu na última terça-feira, 10, na Arena Wellhub, em São Paulo. A edição reuniu 31 cases inscritos, dos quais dez chegaram à final, entre eles projetos de Motiva, TOTVS, Cielo, iFood, LWSA, Pronutrition e Tenzing. As iniciativas foram avaliadas em quatro frentes: governança comprovada, segurança comprovada, adoção pela empresa e resultados demonstrados em dados.
O case premiado é a ABI, agente de Business Intelligence que a Starbem colocou em operação em junho de 2026. A lógica é simples: qualquer colaborador, de qualquer área, escreve uma pergunta em português no Slack, como faria com um colega, e recebe a análise pronta, acompanhada dos dados que a sustentam. Antes, cada nova análise entrava na fila do time de dados e levava, em média, sete dias para ficar pronta. Com a ABI, a resposta chega em cerca de 3,5 minutos.
“Uma empresa de saúde lida com decisões que não podem esperar uma semana por um número. A ABI devolveu esse tempo para as pessoas e democratizou o acesso aos dados: hoje, qualquer área consegue tomar decisões com base em evidência, sem depender de uma fila. E fizemos isso com o mesmo cuidado que temos com a saúde dos nossos clientes, com governança e privacidade desde o primeiro dia”, afirma o CEO da Starbem, Leandro Rubio.
Como a ABI funciona?
A ABI vai além de transformar uma pergunta em consulta ao banco de dados. Um agente coordenador distribui as perguntas mais complexas entre cinco subagentes especialistas. Antes da entrega, um verificador sem acesso ao banco revisa a lógica de cada resposta não trivial.
Além de responder, a ABI monta planilhas, gráficos e dashboards e escreve relatórios periódicos da operação. Ao identificar dados inconsistentes, ela também já apontou bugs em produção.
“O desafio não era fazer a IA responder, era fazer a IA responder certo. Por isso, criamos uma estrutura em que nenhuma resposta complexa é entregue sem passar por um verificador independente, e a ABI prefere dizer que não sabe a inventar um dado. É essa confiança que fez as pessoas adotarem a ferramenta sem precisar de treinamento”, explica o CPTO da Starbem, Renato Barbosa.
Os resultados em números
Volume e velocidade:mais de 500 perguntas respondidas desde junho de 2026, com mediana de 3,5 minutos por resposta, o equivalente a mais de mil horas de trabalho de analista, ou cerca de 1,3 analista de dados em tempo integral.
Custo e economia: cerca de R$ 2,7 mil por mês para operar a ABI (modelo de IA e infraestrutura) e mais de R$ 80 mil de economia líquida no período.
Qualidade: 95,2% de acurácia, medida por um analista sênior que revisou as respostas uma a uma, comparando-as com a base de dados, antes da liberação do modelo.
Adoção: sem treinamento, 100% da liderança passou a usar a ABI em até 15 dias, e hoje mais da metade da empresa usa a ferramenta diariamente.
As horas economizadas foram estimadas a partir do tempo que um analista levaria para responder cada tipo de pergunta, de uma hora para consultas simples a seis horas para investigações mais complexas. A economia líquida considera o custo-hora de R$ 95 de um analista, descontado o custo de operação da ABI (modelo de IA e infraestrutura), sem incluir o investimento de desenvolvimento.
Governança desde a origem
A governança foi tratada como parte do produto. A ABI tem acesso somente leitura aos dados, recusa explicitamente perguntas que pedem dados pessoais, em linha com a LGPD, e não entrega nenhuma resposta sem evidência. Quando o dado não existe, a ABI informa e mostra por quê.
O movimento acompanha a leitura da Koru sobre os cases de 2026: a IA deixa a fase de experimentação e passa a operar dentro das ferramentas do dia a dia, com resultados medidos a partir de uma linha de base (tempo, custo, SLA, qualidade, adoção e ROI) e governança incorporada ao produto, incluindo permissões, revisão humana, rastreabilidade e privacidade.
A ABI foi desenvolvida por Rodrigo Ramos, Senior Analytics Engineer, e Renato Barbosa, CPTO, ambos da Starbem.
