Com novo “Estrategista” no time, Tarken tenta ganhar mais espaço no crédito do agro

Ao longo dos últimos anos, a agfintech mineira Tarken ganhou mercado desenvolvendo soluções para as diferentes etapas da jornada de crédito no agronegócio, do cadastro dos produtores ao monitoramento e cobrança de inadimplentes.

Com elas, segundo Luiz Tangari, fundador e CEO da companhia, a Tarken processa atualmente entre 5 mil e 6 mil consultas de clientes por dia, gerando informações decisivas para a aprovação de R$ 10 bilhões a R$ 20 bilhões por mês em crédito nas mais de mil empresas que atende.

Pelos mapas de mercado da agtech, ela serve 40% das revendas de fertilizantes com faturamento acima de R$ 100 milhões, 60% das indústrias nesse mesmo corte, 40% a 45% das sementeiras e 50% das concessionárias de máquinas agrícolas. O cadastro reúne cerca de 200 mil produtores, com estimativa da companhia de cobrir pelo menos 90% dos produtores brasileiros acima de 50 hectares.

De acordo com o empresário, a taxa de crescimento da companhia se mantém na casa dos 20% ao mês. Tangari acredita, entretanto, que há potencial para ir além.

Por isso, no mês passado a Tarken iniciou os testes de um novo produto, lançado oficialmente na semana passada, que analisa a imensa base de dados da companhia de forma horizontal, integrando as informações das diversas verticais e oferecendo respostas objetivas a perguntas dos usuários.

Batizada de Estrategista, a nova ferramenta permite que clientes “conversem” com seus próprios sistemas de crédito como se estivessem falando com uma pessoa que conhece o negócio, os clientes, as regiões e o comportamento médio dos produtores.

“É uma experiência similar a um chatGPT, em que você vai conversando, só que você consegue perguntar coisas específicas do seu negócio, você tem um apoio, como se você tivesse um analista infinito que sabe tudo da sua empresa”, resume Tangari em entrevista ao AgFeed.

A base para o Estrategista funcionar é o acúmulo de dados que a empresa construiu ao estruturar o processo de crédito dos clientes: informações detalhadas sobre o que o produtor produz, o histórico das últimas safras, a capacidade de geração de caixa, a estratégia de cultivo, a alavancagem e, no caso das revendas, o balanço.

“Uma informação que antes estava na cabeça do RTV (representante técnico de vendas), estava espalhada na organização de forma difusa”, diz o CEO. “Acabamos virando o guardião para os nossos clientes dos bancos de dados mais detalhados sobre os clientes que eles servem”.

Sobre essa base, a Tarken desenvolveu internamente uma camada de IA treinada com extenso conteúdo setorial, que informa como funcionam as regiões agrícolas do Brasil, quais são os desafios dos produtores em cada praça, médias regionais de inadimplência e atraso e dados demográficos, entre outros dados.

O sistema também incorpora grupos de comportamento — o chamado cohort — para embasar respostas. “Como é o comportamento típico de um produtor de dois mil hectares em Sorriso (MT)? Esse cara tem um modelo comportamental que ela vai usar para responder às perguntas, que é diferente do comportamento do mesmo produtor do mesmo tamanho em Rio Verde (GO)”, exemplifica Tangari.

“Ele nunca vai acertar individualmente, produtor a produtor, mas vai dar a visão de benchmark, de comparativo”.

Na programação da ferramenta, a empresa combinou vários modelos de linguagem com camadas de guarda. “Às vezes uma LLM (linguagem usada em uma ferramenta de IA) responde e outra funciona como um guard rail, conferindo as coisas que você não pode fazer. Você tem elementos de peso e contrapeso para o sistema delirar o mínimo possível”, explica.

Um dos desafios, admite, é ensinar o sistema a dizer “não sei”. “Ele tem que responder ‘não sei’ quando não sabe, senão fica pouco útil e você para de confiar no negócio”.

Como muda a rotina de vendas

Na ponta, o CEO projeta um ganho expressivo de produtividade, principalmente no trabalho de campo. A imagem que ele usa é a de um vendedor de revenda ou indústria planejando o dia.

“Você viaja pelo Brasil e, no hotel de manhã, está cheio de vendedor com o notebook digitando, se preparando para as visitas. O cara fica a manhã inteira planejando o dia. Com um produto desse, você come essas horas. sistema já planeja para ele e o planejamento é mais efetivo, porque o sistema tem muito mais dados”.

Para Tangari, o mesmo raciocínio vale para finanças, crédito, cobrança, acompanhamento de cliente e assistência técnica. “No final, é uma abordagem mais sofisticada”.

O potencial, na avaliação dele, é semelhante ao impacto que a IA generativa já trouxe a outros setores, mas só agora chegando ao agro. “O agro em geral ainda está esperando os produtos que fazem esse impacto”, diz.

“Um chatGPT genérico para uma pessoa do time de uma distribuição ou indústria ainda não é tão útil, porque tem muita dependência de informação de contexto específico do setor. Na hora que você coloca um prompt que conhece o agro, a distribuição, os produtos, as praças e os clientes, aí o potencial é muito maior”.

O modelo comercial do Estrategista é por uso. O cliente recebe uma cota mensal de tokens e cada consulta consome um volume conforme a complexidade. “Começa com 1 milhão de tokens”, diz Tangari, com preço médio estimado em cerca de R$ 200 por usuário por mês, podendo chegar a R$ 800 conforme a intensidade de uso.

O produto, que deve estar disponível a toda base de clientes da empresa até meadosd e outubro, ressalva, depende da camada de dados dos demais módulos da suíte para funcionar. “Sozinho ele não funciona. Sem esteira de crédito, sem o processo de cadastro, ele vai ficando menos útil”.

Tangari não esconde o entusiasmo com a novidade, ainda que evite projeções. “Isso potencialmente vai multiplicar a performance das empresas. A gente não sabe direito ainda porque está começando uma vida nova”.