Por que reduzimos a Fhinck de 50 para 6 pessoas (e dobramos o faturamento)

"Executivo que ainda diz 'IA é com o time técnico' está assinando sua própria demissão, só não percebeu ainda. A maioria das empresas que investe em IA não falha por falta de ferramenta. Falha por falta de coragem. Falta de código. Falta de entrar no back-office e redesenhar tudo." — Paulo Castello, CEO Fhinck, novembro/2025

Esse é o relato direto da transição da Fhinck para AI First, contada pelo CEO em primeira pessoa. Sem glamour. Sem pirotecnia. O que funcionou, o que doeu, o que aprendemos.

O ponto de partida — 2023, antes do pivô

Em janeiro de 2023, a Fhinck tinha 11 anos de mercado e era reconhecida como a empresa de Task Mining para Centros de Serviços Compartilhados (CSC). Tínhamos clientes de referência em finanças, saúde, varejo, indústria. Tínhamos 50 colaboradores, processos bem montados, faturamento crescendo. Recebíamos prêmios.

Em qualquer manual de gestão tradicional, a recomendação seria: "continua, escala mais".

Mas alguma coisa mudou em 2022-2023. Os LLMs (GPT-4, Claude, Gemini) saíram da curiosidade técnica para virar tecnologia operacional. E nós, especialistas em entender operação, começamos a ver o óbvio: agentes podiam fazer parte significativa do trabalho que nossa própria equipe fazia.

A pergunta que ficou na minha cabeça por meses foi: "se estamos vendendo Task Mining para clientes ficarem mais eficientes, por que nós mesmos ainda operamos como uma empresa de 2018?"

A decisão — fim de 2023

Em 2023, percebi que a verdadeira revolução não era apenas ver os processos. Era agir sobre eles com inteligência autônoma.

A decisão foi reconstruir a Fhinck do zero como AI First:

• Plataforma combinaria Task Mining (visibilidade total) + Agentes de IA autônomos (que executam, decidem, agem)
• Time interno seria deliberadamente enxuto, multiplicado por dezenas de agentes
• Operação seria redesenhada — não automatizada — para o que IA faz bem
• Sistemas legados sem API moderna seriam substituídos
• Cultura passaria a premiar velocidade sobre processo

Não vendi isso para o board com slide bonito. Foi uma conversa direta de risco real: "vamos fazer assim, vai doer, vai ter atrito, mas não tem outro caminho que não comprometa a empresa daqui a 3 anos."

A execução — 24 meses brutais

A redução de 50 para 6 pessoas não aconteceu de uma vez. Aconteceu ao longo de 24 meses, em saídas naturais (atrito), aposentadorias, mudanças de carreira voluntárias e, sim, alguns desligamentos pontuais quando função e operação não convergiram.

A regra que aplicamos a cada saída foi simples e dolorosa: "Cada saída virou teste: 'IA faz? Ou a gente está com medo de admitir que faz?'"

Quando a resposta honesta era "IA faz", não houve reposição. Em vez disso, dedicávamos 2-3 semanas para construir o agente que substituiria aquela função.

Os 6 movimentos críticos

1. Tornar todo o trabalho visível

Aplicamos nossa própria plataforma de Task Mining em nós mesmos. Mapeamos cada hora de cada Fhincker. Onde estava o tempo? Onde estava o retrabalho? Onde havia processos manuais em planilhas?

2. Auditoria brutal de APIs

Cada sistema interno foi avaliado: tem API moderna? Sim → mantém. Não → substituir. Doeu. Trocamos sistemas que tinham anos de investimento. Mas era isso ou viver com agentes parcialmente cegos.

3. Redesenho de cada processo

Não automatizamos. Redesenhamos. A diferença é decisiva: automatizar processo ruim acelera o erro. Redesenhar reconstrói o processo assumindo executor é agente.

4. Agentes especializados, não generalistas

Cada função importante virou um agente. Atendimento Tier 1, processamento de documentos, alertas de compliance, fechamento financeiro, prospecção. Agentes focados em escopo definido, não chatbot genérico.

5. Sharpening the Axe — ritual semanal

Toda sexta-feira, paramos de trabalhar e entramos em sala de aula. Aprendemos uma técnica nova de IA. MCP, agentes, novos modelos, frameworks. Sem essa rotina, em 6 meses estaríamos defasados.

6. Cultura redesenhada

A Fhinck passou a ser para aventureiros, não para conformados. Quem queria estabilidade previsível, processos engessados e hierarquia rígida buscou outras empresas. Quem ficou abraçou velocidade > perfeição, autonomia > hierarquia, impacto > atividade.

O que aconteceu com as pessoas

Esse ponto merece honestidade brutal. Não foi uma transição fácil para o time.

"Na Fhinck passamos por isso e foi uma jornada assustadora. Redesenhar a empresa para o futuro orientado para a IA exige uma mudança radical (por parte das PESSOAS). Do Executivo ao estagiário."

Quem ficou precisou se reinventar profundamente. Passamos de empresa onde cada pessoa executava tarefas específicas para uma empresa onde cada pessoa orquestra agentes e foca em estratégia, criatividade e relacionamento.

Para alguns, foi libertador. Para outros, foi insustentável.

Quem saiu, saiu por motivos diversos: alguns por sentirem que a velocidade da mudança era incompatível com seu momento de vida; alguns voltaram a empresas mais tradicionais; alguns abriram seus próprios negócios. Acompanhamos ex-Fhinckers até hoje em rede ativa — e a maioria fala bem da experiência apesar de ter sido difícil.

Os números — agosto de 2025 (24 meses depois)

• Time: de 50 para 6 pessoas (-88%)
• Faturamento: dobrou no período
• Atendimento ao cliente: 96% sem operador humano
• Cadência de entrega: ciclos de feature 3-4x mais rápidos
• Cobertura geográfica: expandimos para 15 países (US, EU, LATAM)
• Usuários ativos: mais de 800 mil sob a plataforma
• NPS: subiu junto com a redução do time (não caiu, como muitos previam)

O que aprendemos (e que pode salvar tempo de quem fizer agora)

Lição 1 — A coragem é mais escassa que a tecnologia. A tecnologia para virar AI First está disponível. O que falta é coragem de C-level para tomar decisões difíceis. Quem não toma, fica.

Lição 2 — APIs são vida ou morte. Subestimar o impacto de sistemas legados sem API foi nosso maior erro inicial. Quase nos custou 6 meses. Comece pela auditoria de API.

Lição 3 — Time menor não é sinônimo de carga maior. A intuição comum é "se reduzir 88% do time, os 6 que ficam vão trabalhar 8x mais". Não é o que aconteceu. Cada pessoa trabalha o mesmo (ou menos) que antes — porque agentes fazem o que não deveriam ser tarefas humanas em primeiro lugar.

Lição 4 — Cultura precisa ser explícita. Fizemos um manifesto público. "Para aventureiros, não para conformados." Sem isso, o atrito cultural fica difuso e ninguém entende o que está acontecendo.

Lição 5 — Não sobrevive sem aprendizado contínuo. Sem o ritual Sharpening the Axe, em 6 meses nossa equipe estaria defasada. A velocidade do mercado de IA não dá tempo de "estudar quando der".

A pergunta que fica para você

Se você está lendo isso e é CEO ou conselheiro, a pergunta concreta é:

"Sua empresa tem coragem de fazer essa transição em 24 meses, ou vai esperar e fazer em condições piores em 36 meses?"

A janela está aberta. Mas não para sempre. Agende uma conversa se quiser entender como aplicar esse caminho na sua operação. A Fhinck construiu a plataforma exatamente porque vivemos isso — e ajudamos outras empresas a viver com mais método e menos sofrimento.