De olho na reforma tributarista brasileira, a Lia Tax surgiu para ajudar advogados, mas vem chamando a atenção também de contadores. Com data de lançamento marcada para o dia 29 de outubro, a ferramenta faz um monitoramento sobre normais e legislação e auxilia na análise de documentos, elaboração e revisão de peças, além de fazer consultas sobre dúvidas.
“O dia começava lendo jornais, newsletters, e-mails, mas tinha vezes que chegavam demandas com prazo estourando e eu não conseguia fazer esse monitoramento prévio, era manual. As defesas eu abria o Word e escrevia do zero. O objetivo da Lia não é substituir um advogado, é tirar esse trabalho manual”, comenta Gabriela, uma das fundadoras.
Ela fez um curso no MIT em agosto e setembro de 2025 que abriu os olhos para o uso de inteligência artificial e de agentes, que ainda era pouco comentado no Brasil. Em novembro, percebeu que poderia criar um produto e deixou o escritório onde trabalhava.
Para evitar a alucinação, elas usaram uma adaptação de um metologia da Universidade de Stanford passaram dois meses fazendo testes cegos com perguntas para a Lia e para outros grandes modelos de linguagem tradicionais. “Ela busca dentro de um acervo bem estruturado, atualizado, com os dados tributários brasileiros, e a resposta fica duas vezes mais fundamentada. Significa que a Lia não só consegue dar uma boa resposta, mas explica o porquê com base em dados brasileiros oficiais que o advogado pode confiar”, diz Mariana Penido, outra fundadora, que teve passagem pelo Nubank e na área de educação antes de chegar ao projeto em janeiro.
O principal desafio da plataforma foi alimentar com mais de 700 mil documentos e fazer com que a IA soubesse como navegar por eles. As leis têm artigo, parágrafo, inciso, uma hierarquia própria, por exemplo, diferente de um texto corrido. “Pegamos um decreto com revogações e em um dos testes o Claude não conseguia entender que aquilo riscado estava revogado”, lembra. E os grandes modelos de linguagem não são atualizados diariamente como prevê a Lia TAX.
Elas entendem que o grande desafio é manter a plataforma com uma base atualizada, já que existem cerca de cem atos normativos diariamente na área. Mas é também o grande diferencial diante de outras ferramentas de IA para o direito.
“[O direito tributário] é um mar muito mais amplo de informação e que tem um impacto muito mais imediato. Então, por exemplo, você pensa no direito penal, tem o Supremo Tribunal Federal julgou um caso, o Tribunal de Justiça julgou um caso que pode ter uma repercussão ali no caso do seu cliente ou não, e as leis penais mudam de anos em anos. Você consegue acompanhar de forma mais tranquila e não tem impacto imediato no caso do seu cliente. Agora o tributário não. A Receita Federal falou uma coisa ontem você provavelmente vai ter que adaptar essa operação para o mês seguinte”.
Em cerca de um ano de desenvolvimento, foram aplicados 250 mil reais do próprio bolso. Por enquanto, não houve investimento externo, elas aguardam o lançamento para pensar em propostas. A dupla também trouxe o CTO Moacir que passou pelo Quinto Andar. Atualmente são cinco pessoas contando com o trio. A decisão de uma equipe enxuta é baseado na ideia “AI first”, quando a IA não é apenas uma ferramenta mas um pilar da da empresa. Então agentes são usados para tarefas de financeiro e operações.
Penido explica que tanto ela como o CTO já lideraram cerca de 400 pessoas e que foi uma oportunidade de repensar como os negócios são criados. “Tira uma barreira que tinha, sei lá, há dois anos que para você criar uma startup, você tinha que ou ter dinheiro ou levantar dinheiro com alguém no momento você deveria estar se preocupando com os clientes. Com a IA a gente está vendo essa oportunidade. Então estamos deixando todo mundo em banho maria”.
Plantando árvores de forma mais inteligente
A Arbora tem o propósito, desde 2017, de deixar as cidades mais verdes. Eles trabalham com a criação de planos municipais de arborização urbana, a partir de um inventário florestal que indica onde deve acontecer o plantio com o auxílio de IA. Fruto de uma pesquisa de mestrado, o software recebeu incentivo do programa Centelha em 2023.
A empresa tem um geoportal que usa dados de satélite para avaliar a temperatura das cidades e planejar a arborização. Também são consideradas informações socioeconômicas, vulnerabilidade socioambiental a ilhas de calor e histórico de enchentes e até dados de saúde ligados a doenças respiratórias, por exemplo.
Eles usam a linguagem Phyton para implementar os agentes de IA e os dados são de diversas fontes de informação públicas, além da própria prefeitura abastecer o sistema. Ela roda em módulos separados com a base referencial, o que permite que seja usado para cada tarefa específica, em vez de um modelo amplo que faz tudo.
“A gente cria um mapa dentro da cidade onde são os bairros com maior prioridade. Na arborização, isso tudo são cálculos, agentes que fazem e criam um mapa elencando os bairros com uma nota”.
Conforme acontece o plantio nas ruas, o próprio sistema vai atualizando e “mudando essa plasticidade”, informando as próximas etapas. Isso evita que a arborização aconteça de acordo com interesses políticos. A plataforma também permite que a própria audiência pública aconteça dentro dela, com coleta de dados da percepção da população em tempo real.
“Antes demorava em torno de seis a sete meses com quatro pessoas para especialistas para escrever um plano municipal de urborização urbana. Hoje, em três semanas a gente consegue entregar esse plano escrito”.
Não só o poder público pode se beneficiar, mas empresas que precisam realizar algum tipo de compensação ambiental se tornar neutra em carbono. Para isso, o sistema tem uma área dedicada a pagamentos por serviços ambientais. “Eu consigo saber quanto de carbono tem estocado em cada árvore através de uma fórmula matemática. Então a gente tem um algoritmo que avalia essa espécie e sabe quanto vale os créditos de carbono de uma cidade. Por exemplo, a cidade de Ponta Grossa, no Paraná, tem 23000 árvores. Tem 4600 kg de carbono. Isso equivale a 370000 Ba por ano.”
Uma solução para os resumos de IA
Se antes a gente perguntava uma dica de produto aos amigos, hoje as recomendações também acontecem nos chatbots. A First Answer é uma startup voltada para visibilidade em IA (AI Visibility) e Otimização para Mecanismos de Busca Generativos (Generative Engine Optimization, ou GEO). Ela permite que empresas monitorem e melhorem como as marcas aparecem nas respostas da IA.
A ideia surgiu enquanto Johanna Goulart, de 22 anos, ainda trabalhava em uma empresa de software jurídico, a LegalCloud. Com o crescimento do Resumo de IA do Google, ela percebeu que as pessoas deixaram de visitar o site a partir dos resultados de busca. Apesar de bem ranqueada, a marca não aparecia na resposta resumida. INCLUIR NÚMEROS PESQUISA
As dúvidas foram levadas para o time de tecnologia, do qual Rodrigo Beckmann, atual CTO da startup, fazia parte. “A IA estava buscando em fontes diversas, onde a empresa não estava presente. Então o time de marketing viu isso como uma oportunidade e buscou fazer a produção de conteúdo”.
A estratégia acendeu a luz de uma oportunidade. A First Answer surgiu em meados de junho de 2025, com investimento de 50 mil reais nos primeiros meses. A equipe tem sete pessoas e recentemente recebeu um investimento pelo programa Inova Startup e de investidores-anjo, totalizando 650 mil reais.
O usuário cadastra perguntas e a plataforma roda nas oito principais Inteligências Artificiais do mercado, com uma coleta de dados diária usando scraping, ou raspagem de dados. “É basicamente eu abrir aqui uma aba anônima no meu computador, abrir o ChatGPT sem estar logado, sem histórico nenhum, e perguntar. A resposta que eu recebi naquele momento vai ser a que eu vou levar para dentro da ferramenta para analisar, para puxar os dados. Essa é a forma mais neutra de se fazer”, explica.
Em um painel, o cliente pode monitorar os prompts que importam para seu negócio, fontes citadas, posição onde a marca aparece em uma resposta, e ainda o sentimento do usuário sobre ela. Além disso, pode monitorar também seus concorrentes.
A depender da indústria, um determinado tipo de fonte pode ser mais usado que outro. Na beleza, por exemplo, vídeos do Instagram e do TikTok são essenciais, enquanto a área de negócios pode priorizar posts do LinkedIn e conteúdos de blog institucional. Mas cada IA se comporta de uma forma própria e não necessariamente um conteúdo mais recente é utilizado nas respostas. “Tudo que a gente coloca na internet, de alguma forma pode sim influenciar a IA”, comenta.
Bibiana Maia da Silva
