Radix
Radix — um programa de pesquisa e desenvolvimento em IA de 36 meses que ninguém precisa arriscar sozinho
Parceria em execuçãoProjeto com apoio da Finep
O problema
Em empresas de engenharia, a gestão de projetos é uma atividade crítica. Atrasos, desvios de faturamento e decisões tomadas sem o conhecimento certo custam caro, e esse conhecimento costuma estar espalhado entre pessoas, documentos e sistemas.
A Radix decidiu enfrentar esse problema com um programa de pesquisa e desenvolvimento de 36 meses e R$ 28,4 milhões, apoiado pela Finep: um copiloto de gestão de projetos baseado em um sistema multiagente de IA generativa, desenvolvido no Brasil e voltado para o português. Nas palavras de João Carlos Chachamovitz, CEO da Radix: "Estamos desenvolvendo uma tecnologia que combina IA generativa e sistemas multiagentes para apoiar decisões em ambientes de alta complexidade."
A Radix tem equipe própria de IA e poderia executar o projeto sozinha. Mas um programa longo, em um tema de fronteira, concentra muito risco em uma única equipe. Ela buscou parceiros técnicos que reduzissem a incerteza, e montou uma rede de parceiros com Bolder, InnoVox, COPPE/UFRJ, PMI e 42 Rio, formato que a própria Finep valoriza.
O papel da InnoVox
A InnoVox integra a rede de execução do projeto como parceira de pesquisa aplicada e engenharia dos agentes de IA. O sistema foi pensado desde o início para crescer até mais de 20 agentes especializados.
Descoberta & Diagnóstico
Antes de construir qualquer agente, fizemos uma pesquisa de viabilidade técnica sobre o que tinha sido especificado. Essa pesquisa mudou a arquitetura antes da construção: identificamos uma base de conhecimento comum que todos os agentes podem consultar para tomar decisões melhores, em vez de cada um reinventar a sua. Também definimos onde a IA generativa deve atuar e onde o cálculo precisa ser determinístico e auditável.
Prova de Conceito — em andamento
Cada decisão importante foi tomada com evidência, e não por preferência de ferramenta:
- comparação estruturada de alternativas de arquitetura, com decisões aprovadas pela liderança técnica;
- revisões sistemáticas de literatura, que alimentam a publicação científica prevista no programa;
- testes com documentos reais de projeto antes da implementação.
Engenharia & Produção — próximos ciclos
A implementação dos agentes avança ciclo a ciclo, com homologação e indicadores previstos em contrato para as fases finais do programa.
O que isso prova
Applied AI & Knowledge Engineering: aplicar IA a conhecimento especializado com rigor de pesquisa, sabendo onde a IA generativa agrega valor e onde ela introduz risco.
E o nosso método dentro de um programa formal de pesquisa e desenvolvimento: começar pelo problema, reduzir a incerteza com evidência e só então construir.