Quando surgiu, ainda em meados de 2024, a Avra tinha um foco específico: oferecer um modelo fundacional de IA para entender as pequenas e médias empresas, apoiando a concessão de crédito para esses negócios. Dois anos depois, a empresa ainda tem o crédito como porta de entrada — mas o que ela vende hoje é bem maior do que isso.
Depois de um 2025 de crescimento, a startup chamou a atenção de grandes clientes, que viram no modelo da empresa uma utilidade que transcendia o score de crédito.
“Hoje a gente tem que se posicionar mais como uma plataforma de AI para resolver problemas preditivos. Crédito ainda é a nossa porta de entrada, mas a gente tem atuado muito em marketing, em fraude, na aquisição de clientes”, destaca o fundador e CTO Bruno Alano, em conversa com o Startups.
Essa guinada foi validada ao longo de 2025 com a chegada de um cliente de peso – o Mercado Livre. Segundo o executivo, a escolha foi deliberada e estratégica: buscar o cliente mais exigente possível. “A gente decidiu que a melhor forma de testar isso era com um cliente que fosse mais difícil, que é builder, faz tudo dentro de casa, é empresa de tecnologia, tem muito dado e tem crédito como natureza”, conta Bruno.
O resultado foi o primeiro contrato enterprise público da Avra, e um efeito cascata sobre o ciclo de vendas. “Isso abriu muito a porta para encurtar o go-to-market, de encurtar o tempo de ciclo de vendas”, diz o CTO. O selo de aprovação de uma das maiores empresas de tecnologia da América Latina funcionou como credencial para avançar com organizações mais conservadoras, que exigem maior tempo de validação antes de abrir seus dados para uma startup.
Com o Mercado Livre no portfólio, a Avra passou a entender também que entrar pelos times de crédito era, paradoxalmente, o caminho mais lento. “A solução foi começar a explorar outras verticais, como marketing, algo que abriu portas para provar o modelo com menos burocracia”, completa.
Potencial e estrutura
Hoje a Avra conta com cinco clientes enterprise – Bruno não revelou todos os nomes, mas, além do Mercado Livre, Stone e Banco Votorantim são outros grandes nomes que já aproveitam os modelos da deep tech para rodar seus motores de crédito. Perguntado sobre a base total de clientes utilizando a plataforma da Avra, o executivo não revelou números.
Contudo, o mercado endereçável, na visão da Avra, é amplo e ainda pouco explorado. “A gente tem 300 grandes nomes que estão muito claros como oportunidades de implementar a nossa solução”, diz o executivo. Segundo ele, muitas empresas estão amadurecendo rapidamente na transição de modelos analíticos tradicionais para arquiteturas preditivas baseadas em dados relacionais, e a Avra está posicionada para capturar essa onda antes que o mercado se consolide.
De acordo com Bruno, a abertura do mercado para modelos como o da Avra tem se intensificado. Um exemplo disso é o da Hyperplane, que, ao ser comprada pelo Nubank em 2024, mostrou como essas plataformas podem fazer a diferença no segmento financeiro. “O mercado passou a se interessar mais por nosso tipo de solução, mas nós optamos pelo caminho de nos posicionar como plataforma agnóstica no caso de uso”, afirma.
Para sustentar o crescimento da demanda, a Avra tem na manga dois movimentos relevantes. Em 2024, a empresa fechou uma rodada seed de US$ 2 milhões liderada pela MAYA Capital, com participação da Andreessen Horowitz e da Sequoia Capital. O capital foi usado para aperfeiçoar o produto ao longo dos 12 meses seguintes, período em que a empresa também recebeu um aporte de infraestrutura da Amazon Web Services.
O crédito da AWS chegou à casa de quase US$ 2 milhões em capacidade computacional. O aporte de infraestrutura permitiu que a startup operasse com uma escala de processamento que seria inviável, em um estágio tão inicial, de outra forma, viabilizando a geração dos embeddings relacionais que são o núcleo da tecnologia da empresa.
Com produto validado, clientes na carteira e infraestrutura reforçada, para 2026 a Avra trabalha em movimentos complementares. Um deles a evolução do produto em direção a uma plataforma mais self-service, que permita às enterprises conectar seus próprios dados ao modelo pré-treinado da startup e rodar casos de uso preditivos com menos dependência do time de deployment da Avra.
“A gente quer criar mais essa plataforma como uma camada em que você entra com o seu dado, a gente entra com o modelo pré-treinado e consegue ajudar em temas preditivos”, explica o CTO. O objetivo é acelerar a exploração de novos use cases sem exigir ciclos longos de implementação para cada cliente.
Para sustentar essa nova fase da plataforma, uma possível captação não está descartada. Perguntado se uma nova rodada está prevista, Bruno preferiu desconversar, mas não negou uma possível ida ao mercado ainda este ano, sem dar detalhes sobre quanto ou quando. “Se vai ser seed ou série A, nem sei mais dizer. Com a IA, os valores estão tão diferentes”, finaliza, sorrindo.
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