Introdução
Um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas brasileiras e globais na adoção de inteligência artificial não está na falta de modelos ou ferramentas disponíveis, mas sim na complexidade de colocar essas soluções em produção. A June, uma startup que acaba de sair do modo stealth com US$ 20 milhões em financiamento pré-seed, propõe uma solução inovadora: usar a própria IA para resolver o problema de implementação de IA nas organizações.
Liderada por ex-executivos da Salesforce e apoiada por investidores de peso como Marc Benioff (fundador da Salesforce), Michael Dell e Aaron Levie, a empresa surge em um momento crítico, quando gestores brasileiros relatam que têm acesso a modelos de IA promissores, mas enfrentam barreiras técnicas e organizacionais significativas para integrá-los aos seus sistemas legados.
O paradoxo da implementação de IA
Efrat Rapoport, CEO e cofundadora da June, identifica um paradoxo interessante no mercado: quanto mais as empresas querem adotar IA, mais elas precisam contratar especialistas para fazer a implementação funcionar. “A IA, paradoxalmente, aumenta a demanda por serviços profissionais”, explica Rapoport. “A resposta da indústria para implementação de IA tem sido ‘vamos contratar mais e mais pessoas’.”
Esse fenômeno deu origem a uma nova categoria de profissionais chamados Forward-Deployed Engineers (FDEs) – especialistas que entram nas empresas especificamente para colocar sistemas de IA em funcionamento. No Brasil, onde a escassez de talentos técnicos especializados já é um desafio, essa dependência de consultores externos pode tornar projetos de IA proibitivamente caros e demorados.
A abordagem revolucionária da June
A plataforma da June oferece uma alternativa ao modelo tradicional de consultoria. Em vez de depender exclusivamente de especialistas humanos, a solução usa IA para analisar automaticamente os sistemas existentes de uma empresa, identificar gargalos e construir processos otimizados com agentes de IA integrados.
O processo funciona em etapas claras: primeiro, a plataforma escaneia os sistemas corporativos existentes – seja Salesforce, ServiceNow, DataBricks, Workday ou outras plataformas de gestão de dados. Em seguida, mapeia os processos de negócios, identifica ineficiências e propõe um roadmap detalhado de implementação. O diferencial está na capacidade de executar essas mudanças automaticamente, com supervisão mínima.
“Nós fornecemos o roadmap completo automaticamente do que precisa acontecer passo a passo para você implementar esse agente com sucesso em um ambiente empresarial, que geralmente é muito complexo”, detalha Rapoport. “Damos um guia passo a passo: ‘Remova essas duplicatas. Conecte-se a essa fonte de dados.’ E então você clica em ‘construir’ em cada tarefa, e a June começa a construir para você na organização.”
O desafio dos sistemas legados
Um dos principais obstáculos para a adoção de IA em grandes empresas é a complexidade dos sistemas legados. Rapoport ilustra o problema com um exemplo comum: “Como um agente sabe como operar quando você tem 10 campos duplicados no banco de dados que dizem a mesma coisa, e diferentes equipes estão usando cada um deles?”
Essa realidade é especialmente relevante para empresas brasileiras que passaram por múltiplas ondas de digitalização ao longo das décadas, acumulando camadas de sistemas, processos redundantes e dívida técnica. A June promete navegar automaticamente por essa complexidade, algo que tradicionalmente exigiria semanas ou meses de trabalho de consultores especializados.
Caso de sucesso: CMG e a promessa dos 100 agentes
Paul Akinmade, diretor de estratégia da CMG, uma das maiores empresas de crédito hipotecário dos Estados Unidos, exemplifica o tipo de desafio que a June resolve. Após migrar rapidamente sua equipe de engenharia de software para o Claude Code, Akinmade encontrou barreiras significativas ao tentar integrar a solução com o Salesforce.
O executivo havia prometido publicamente na conferência anual da Salesforce que retornaria no ano seguinte com 100 agentes de IA em funcionamento – uma meta que parecia cada vez mais distante. Sua equipe passou semanas tentando resolver o problema, consultando arquitetos, conversando com FDEs e explorando todas as opções disponíveis, sem sucesso.
A June mudou esse cenário drasticamente. Segundo Akinmade, a plataforma forneceu uma visão clara de onde implementar agentes e permitiu que sua equipe fizesse isso com segurança, mesmo antes da reunião oficial de kickoff entre as duas empresas. “Se seu produto requer FDEs, eu não quero seu produto”, disse ele a Rapoport. “Eu já fiz isso e estou ficando irritado com isso. Não quero uma caixa preta. Não quero algo que apenas certas pessoas possam descobrir. Quero uma ferramenta fácil de usar.”
O que isso significa para o mercado brasileiro
Para executivos e gestores de TI no Brasil, a June representa uma mudança de paradigma importante. Em um mercado onde projetos de transformação digital frequentemente falham ou excedem orçamentos devido à complexidade de implementação, uma ferramenta que automatiza grande parte desse processo pode ser transformadora.
A solução é particularmente relevante para empresas que já investiram em plataformas como Salesforce, SAP ou Oracle, mas lutam para extrair valor real de iniciativas de IA. Em vez de contratar equipes caras de consultores internacionais ou tentar desenvolver expertise internamente, as organizações podem potencialmente acelerar seus projetos de IA de forma mais autônoma.
Além disso, a abordagem da June pode democratizar o acesso a implementações sofisticadas de IA. Empresas de médio porte, que tradicionalmente não teriam recursos para contratar grandes consultorias, podem agora considerar projetos de IA mais ambiciosos.
Os investidores e o futuro da implementação de IA
O calibre dos investidores da June sugere confiança significativa no modelo de negócios. Marc Benioff, através da Time Ventures, liderou a rodada de US$ 20 milhões, com participação de nomes como Michael Dell, Aaron Levie (CEO da Box) e George Kurtz (CEO da CrowdStrike). O fato de a empresa ter levantado esse valor sem sequer preparar um deck de apresentação formal indica o forte histórico e credibilidade dos fundadores.
Os quatro cofundadores – Efrat Rapoport, Ohad Hen, Barak Goldstein e Idan Tsitiat – têm experiência prévia significativa. Eles fundaram anteriormente a Bonobo AI, uma empresa de modelos de linguagem pré-transformer que lançou um serviço de voz para texto em 2017. A Bonobo foi adquirida pela Salesforce dois anos depois, e a equipe trabalhou por vários anos nas iniciativas de IA do gigante de software antes de identificar a oportunidade que levou à criação da June.
Implicações para o ecossistema de consultoria
Embora Rapoport veja a June como uma ferramenta complementar aos FDEs e consultores, a realidade é que muitos clientes podem ser atraídos justamente pela possibilidade de reduzir a dependência desses profissionais. Isso pode ter implicações significativas para o ecossistema de consultoria em tecnologia, especialmente para empresas que construíram práticas específicas em torno da implementação de IA.
Por outro lado, consultores mais ágeis podem ver a June como uma ferramenta que amplifica suas capacidades, permitindo que entreguem projetos mais rapidamente e com maior escala. Em vez de passar meses em tarefas de integração manual, podem focar em estratégia e otimização de processos de negócios.
Conclusão
A June surge em um momento crucial para a adoção empresarial de IA. Enquanto o hype em torno de modelos de linguagem e IA generativa continua crescendo, a realidade nas trincheiras corporativas é que implementar essas tecnologias permanece extremamente desafiador. A proposta de usar IA para resolver o próprio problema de implementação de IA é elegante e potencialmente transformadora.
Para o mercado brasileiro, onde a transformação digital ainda é uma jornada em andamento para muitas empresas, soluções como a June podem acelerar significativamente a adoção de tecnologias de ponta. Se a plataforma cumprir suas promessas, poderemos ver uma nova onda de implementações de IA bem-sucedidas, não limitadas apenas às empresas com os maiores orçamentos de consultoria.
O sucesso da June também pode inspirar uma nova geração de startups focadas em resolver os problemas práticos e mundanos – mas críticos – da implementação de tecnologia. Afinal, como o caso demonstra, às vezes a maior inovação não está em criar a tecnologia mais avançada, mas em tornar a tecnologia existente verdadeiramente utilizável pelas empresas.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em TechCrunch, disponível em https://techcrunch.com/2026/08/03/a-marc-benioff-backed-startup-thinks-ai-can-solve-the-ai-deployment-problem/.
