Renan Ravelli reúne experiência em arquitetura de sistemas críticos em saúde e finanças e aparece como peça-chave para empresas norte-americanas que buscam padronização, escalabilidade e governança rigorosa

O engenheiro brasileiro Renan Ravelli soma vivência sólida entre os setores de saúde e financeiro, dois ambientes que demandam extremo rigor técnico, e agora se coloca como colaborador estratégico para organizações nos Estados Unidos. Na área de saúde, esteve à frente de projetos de interoperabilidade clínica, integrando sistemas hospitalares e definindo padrões de dados; no setor financeiro, liderou iniciativas de autenticação, tokenização e arquitetura de microsserviços que suportam milhões de operações mensais.

As oportunidades para esse perfil são claras. No mercado de interoperabilidade em saúde nos EUA, o segmento de soluções era estimado em mais de US$ 1,16 bilhão em 2024 e tem projeção para chegar a cerca de US$ 4,35 bilhões até 2034, com taxa anual composta de aproximadamente 14,13 % no período de 2025-2034. No mercado de tokenização nos Estados Unidos, a estimativa aponta para um valor de US$ 1,094,8 milhões em 2024 e crescimento para US$ 4,032,2 milhões até 2030, com CAGR de cerca de 20,4 %. Esses dados evidenciam janelas de crescimento para empresas que dominam arquitetura, padrões e segurança, precisamente o campo de atuação de Renan.

Segundo o próprio Renan Ravelli, “os dois universos dependem dos mesmos elementos estruturais de governança, padrão técnico e escalabilidade e a economia americana exige profissionais capazes de dominar esse cruzamento técnico”. Sua trajetória inclui, entre outros pontos, desenvolvimento de pipelines de dados clínicos, integração hospitalar com normas como HL7 e FHIR, bem como reestruturação de plataformas financeiras com tokenização e 3D Secure.

Para empresas americanas, que enfrentam desafios como integração de sistemas, requisitos regulatórios crescentes e necessidade de escalabilidade, o perfil de Renan traz diferencial. No setor de saúde, a padronização e integração de dados hospitalares podem melhorar eficiência operacional, reduzir retrabalho e permitir melhores decisões clínicas. No setor financeiro, a adoção de soluções de tokenização, autenticação robusta e arquitetura distribuída sustenta programas de segurança, conformidade e crescimento digital.

Erros gerados por sistemas de inteligência artificial já afetam decisões estratégicas finanças e reputação corporativa

A adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial nas empresas ampliou ganhos de produtividade, análise de dados e automação. Ao mesmo tempo, um efeito colateral preocupa executivos e áreas de compliance, as alucinações da IA, quando sistemas geram informações falsas ou imprecisas com aparência confiável. 

A adoção acelerada de ferramentas de inteligência artificial nas empresas ampliou ganhos de produtividade, análise de dados e automação. Ao mesmo tempo, um efeito colateral preocupa executivos e áreas de compliance: as alucinações da IA, quando sistemas geram informações falsas ou imprecisas com aparência confiável.

No ambiente corporativo, esse tipo de falha deixa de ser apenas técnica e passa a impactar decisões estratégicas, resultados financeiros e a credibilidade das organizações.

Segundo Abner Crivellari, fundador da DIOTI e especialista em tecnologia e arquitetura de software, o risco cresce quando a IA passa a apoiar decisões críticas sem critérios claros de validação. “Esses modelos não operam com noção de verdade, mas com probabilidades estatísticas, o que faz com que respostas incorretas pareçam confiáveis”, afirma.

Esse cenário se agrava conforme empresas expandem o uso da inteligência artificial para áreas sensíveis, como planejamento financeiro, jurídico, compliance e relacionamento com clientes.

A confiança excessiva nos outputs automatizados cria uma falsa sensação de precisão e pode levar gestores a decisões baseadas em premissas equivocadas, ampliando o efeito do erro ao longo dos processos internos.

Impactos financeiros e reputacionais já visíveis

Do ponto de vista prático, os impactos das alucinações já aparecem no mercado. Estudos internacionais apontam mais retrabalho, perdas financeiras e exposição jurídica em empresas que usam IA sem controle.

Além do efeito no resultado, há um impacto estratégico: a perda de confiança, agravada pela divulgação de informações incorretas a investidores, clientes e parceiros. “Quando não há regras claras para o uso da IA, a empresa transfere riscos técnicos para o campo estratégico, financeiro e reputacional”, esclarece Crivellari.

Esse contexto também pressiona as áreas de tecnologia e governança, que passam a lidar com novos riscos operacionais.

A ausência de políticas claras sobre onde a IA pode ser aplicada, quem responde por decisões automatizadas e como os dados devem ser validados amplia a vulnerabilidade das organizações em um ambiente cada vez mais regulado e competitivo.

Governança e uso crítico como diferencial competitivo

Diante desse cenário, especialistas destacam que o caminho não está em abandonar a inteligência artificial, mas em utilizá-la com método e responsabilidade. Isso envolve definir limites de aplicação, implementar processos de verificação humana, auditar resultados e capacitar equipes para interpretar criticamente as respostas geradas pelos sistemas.

Quando bem estruturada, a IA se consolida como ferramenta de apoio à decisão, e não como fonte absoluta de verdade. “O valor da inteligência artificial está em ampliar a capacidade analítica das equipes, não em substituir o julgamento humano nas decisões críticas”, ressalta.

À medida que a inteligência artificial passa a integrar a infraestrutura corporativa, cresce a responsabilidade dos líderes em compreender suas limitações. Identificar onde as alucinações geram maior impacto, estabelecer protocolos de validação e investir em uso consciente são medidas essenciais para proteger resultados e reputação.

Mais do que um desafio tecnológico, o tema expõe o grau de maturidade das empresas na tomada de decisão em um ambiente cada vez mais automatizado.

Ferramentas digitais tornam operações mais precisas e ajudam a reduzir riscos ambientais e perdas operacionais

O uso de inteligência artificial (IA) no segmento de combustíveis cresce à medida que o setor busca eficiência e controle mais rigoroso das operações. Relatório da Allied Market Research aponta que o mercado global de automação para postos deve registrar expansão média anual superior a 7% até 2030, impulsionado por sistemas capazes de analisar dados em tempo real, identificar variações operacionais e apoiar decisões de compra e gestão.

No Brasil, fiscalizações recentes da Agência Nacional do Petróleo mostram aumento nas autuações por irregularidades e falhas de conformidade, muitas vezes associadas a atos de desonestidade. Nesse contexto, tecnologias como a inteligência artificial ganham relevância por sua capacidade de identificar padrões suspeitos, antecipar desvios e apoiar decisões baseadas em dados, contribuindo para reduzir brechas que favorecem condutas inadequadas e melhorar a integridade dos processos.

Flávio Costa, engenheiro eletricista com especialização em engenharia de software pela Unicamp e fundador de uma empresa especializada em sistemas para postos de combustíveis, afirma que o setor passa a depender mais de análises inteligentes diante das margens estreitas e das exigências de precisão operacional. “A tecnologia se tornou essencial para detectar pequenas variações que fazem diferença no balanço final. Sistemas de IA conseguem antecipar problemas e orientar ajustes antes que se tornem falhas de grande impacto”, explica.

Uma das frentes de maior avanço é o controle de tanques. Estudos técnicos do Petroleum Equipment Institute indicam que perdas operacionais podem ocorrer por evaporação, variações de temperatura ou falhas de vedação, especialmente em estruturas mais antigas.

Soluções baseadas em IA analisam continuamente os dados coletados por sensores e cruzam informações históricas para identificar anomalias que passariam despercebidas em métodos manuais. Essa precisão reduz riscos ambientais e facilita a tomada de decisão sobre manutenção preventiva.

Além disso, sistemas inteligentes vêm sendo adotados para prever demanda e ajustar compras de forma mais eficiente. A análise de padrões de consumo por horário, clima e sazonalidade permite reduzir estoques excessivos e melhorar o fluxo financeiro, especialmente relevante para redes menores que operam com equipes reduzidas. Ferramentas de automação também apoiam a administração cotidiana, integrando informações fiscais e operacionais para mapear inconsistências e agilizar processos internos.

O uso da tecnologia deve ganhar ainda mais espaço nos próximos anos, com a tendência de aproximação entre exigências regulatórias e soluções digitais. Para Costa, a digitalização já deixou de ser diferencial. “O setor precisa garantir rastreabilidade, segurança e conformidade. A inteligência artificial não substitui a gestão, mas amplia a capacidade de controle e reduz o risco de decisões baseadas apenas em percepção”, afirma.

Como aplicar IA na gestão de postos de combustíveis

Para aplicar inteligência artificial de forma eficiente no setor, algumas práticas têm se destacado e ajudam a fortalecer tanto o controle quanto a segurança operacional. Entre as principais recomendações estão:

• Adotar monitoramento contínuo para identificar variações antes que se tornem problemas.
• Capacitar equipes para interpretar dados e agir rapidamente diante de alertas
• Manter atualizações frequentes dos softwares para garantir precisão e segurança operacional.