Robôs instalados nos computadores das empresas  analisam tempos e movimentos dos funcionários com os sistemas corporativos para identificar oportunidades para aumento de produtividade nas operações de escritórios e back-office. Eles são a contribuição da Fhinck | Artificial Intelligence for Productivity para o mundo corporativo, a segunda colocada no 100 OpenStartups 2018. A startup nasceu em 2015 no Google Campus São Paulo, fundada por Paulo Castello e Claudio Ferreira, que contaram com o equivalente a US$ 120 mil de capital inicial, vindos da aceleradora Startup Farm e de investidores anjo. Como diz Castello, a Fhinck tem como clientes mais de 30 grandes empresas de diversas industrias utilizando a tecnologia tais como Accenture, Unilever, Itaú, Atento, Oncoclinicas, Assaí, EMS, Interfile, e há clientes utilizando a Fhinck no México e Peru, marcando o início de sua internacionalização. E tudo isso é feito com nove funcionários. Além disso, a startup estabeleceu parceirias estratégicos com grandes consultorias, que utilizam sua tecnologia para identificar oportunidades para robotização de processos nos clientes –como Accenture, PwC, EY, KPMG, TOTVS, Falconi, Everis, Elo Group, IEG. A seguir, confira a entrevista do cofundador Paulo Castello.

###### **Que problema vocês resolvem?**

Descobrimos, de modo automático, onde existem oportunidades de aumentar a eficiência operacional nas atividades realizadas em todos os departamentos de uma empresa e fora dela, com fornecedores externos. Fazemos isso com softwares instalados nos computadores, que permitem acompanhar a navegação dos usuários em suas relações com grandes empresas.

###### **Qual é seu maior diferencial?**

Creio que é o uso de algoritmos proprietários de inteligência artificial para identificar tempos e movimentos na navegação dos usuários em suas relações com grandes empresas.

###### **Como a empresa nasceu?**

A Fhinck nasceu da experiência dos fundadores que eram executivos em grande multinacionais e especializados em otimização de processos. A maior dor era fazer mapeamento em todos os processos da organização. Era muito custoso, lento e ineficiente alocar uma equipe interna ou consultoria externa para mapear através de entrevistas cada funcionário para saber como eles fazem as tarefas do dia a dia. No final do mapeamento os processos já haviam mudado, os dados das entrevistas era contestados e a equipe de processos que deveria pensar nas soluções gastava a maior parte do tempo entrevistando e reunindo os dados. Como não existiam soluções no mercado e todas as empresas estão cada vez mais pressionadas em fazer mais com menos, os sócios resolveram montar a startup. Os primeiros passos foram montar um protótipo e colocar para testar em clientes potenciais em janeiro de 2015. Como os sócios eram ex-executivos de multinacionais, já possuíam um network que foi utilizado na época para instalar o protótipo e entender se a solução fazia sentido e gerava valor para potenciais clientes. Após oito meses de protótipo rodando/pilotando em algumas empresas e com resultados interessantes em termos de dados extraídos e potenciais insights para identificar oportunidades de otimização de atividades, procuramos uma aceleradora para validar se estávamos no caminho certo. Ao final da aceleração, recebemos prêmio de “startup mais inovadora” no demo day realizado na Futurecom (maior evento de tecnologia e telecom da America Latina). Nesse momento resolvemos iniciar o planejamento para crescimento da startup e comercialização. Parte da estratégia era ser selecionado para residir no Cubo, pois durante a aceleração que ocorreu no próprio Cubo, percebemos um fluxo grande de grandes executivos de multinacionais visitando o local diariamente. Nessa mesma época começamos a nos relacionar com a Accenture, que estava montando uma diretoria para inovação aberta e como a maior tercerizadora de serviços do mundo era nosso cliente-alvo para começar. Em junho de 2016 fechamos um contrato global com eles para instalar nossa tecnologia nas operações deles e começamos efetivamente a comercializar a Fhinck no mercado.

###### **Que métodos e conhecimentos a ajudaram?**

Trabalhamos com lean startup e MVP na aceleração da Startup Farm. Tivemosmentorias engajadas do Google (Tecnologia, Produto e Gestão), Wayra (Business), Cubo (Business), Tozzini & Freire (Direito para Startups), Accenture (Business)

###### **Quais as principais dificuldades encontradas?**

As principais dificuldades iniciais foram:

* Grandes empresas no Brasil não sabiam o que era uma startup e mesmo gostando da solução e com orçamento não conseguiam contratar a Fhinck porque seus processos internos previam que apenas fornecedores que podiam fornecer para suas empresas tinham que ser de “peso”, com histórico, outros clientes, balanço dos últimos 3 anos, com certificação ISO, cujo o contrato não representasse mais que 10% do faturamento, que tivessem disaster recovery plan, business continuity plan, etc. Como uma startup não tem nada disso, levamos bastante tempo para ter os primeiros clientes, que tiveram que mudar seus processos internos ou o próprio C-level teve que assumir o risco junto às áreas jurídicas, segurança da informação, compras e fazer um top down para contratar simplificar processos para contratar a Fhinck.

Especificamente para o crescimento, as principais dificuldades foram (ou são):

* As leis e burocracia brasileira são uma fórmula perfeita para fazer startups morrerem. Desde encargos trabalhistas que não servem como incentivo a abertura novas vagas de emprego, pois você paga encargos mesmos em ter nada de faturamento até as confusões de bi-tributações para empresas de tecnologia que usam software como serviço, onde tanto o estado, quanto o município não se entendem e no final todos querem tributar a empresa que fazem com que a prefeitura e estado queira que  quando a empresa ainda não tem receita a que pune uma empresa nova falhar
* O acesso a investimento de risco no Brasil é limitado –o capital é escasso, as linhas de financiamento do governo são burocráticas e lentas e o acesso a crédito para startups é inexistente.

###### **Vocês pivotaram?**

Sim. A Fhinck não nasceu como uma empresa de inteligência artificial, foi um processo de evolução e aprendizagem. O produto nasceu para ser um timesheet automático e quando os primeiros dados e análises começaram a ser produzidos na etapa de protótipo nos clientes, a quantidade de dados produzidas fez os sócios perceberem que a Fhinck não era uma empresa de software e sim de big data e com muitas mentorias descobrimos que nossa vocação era inteligência artificial. Porém a evolução é contínua e da mesma forma que a empresa foi feita com um mindset de engenharia de processos e eficiência operacional atualmente o mercado começa a nos enxergar também com uma empresa de RH, pois os dados que extraímos permitem análises profundas de people analytics, através da navegação dos funcionários é possível identificar perfis comportamentais, analisar quem precisa de treinamento em sistemas e até mesmo prever turnover de funcionários, através do padrão de navegação dos funcionários que pediram demissão.

###### **Qual é o futuro que vocês vislumbram?**

A Fhinck em 2018 tem a projeção de quadruplicar o faturamento em comparação a 2017. O número de grandes clientes aumentou em 10 vezes do início até junho de 2018 e a projeção ao final de 2018 é de aumentar em 15 vezes. A Fhinck também começou seu processo de internacionalização, e a expectativa é que já esteja com clientes em mais de cinco países até o final de 2018. Acelerando.