A fundação de dados
que a sua empresa vai precisar
em 2030 — construída agora.
Em 2030, toda empresa brasileira que quiser usar IA precisará demonstrar que seus dados estão estruturados para isso. O CockpitIA nasce para o recorte que está menos preparado: cerca de 80 mil empresas brasileiras com 30 a 100 funcionários e faturamento de R$ 5M a R$ 50M. Essa é a tese.
A história recente tem três capítulos parecidos: NF-e, eSocial, LGPD. Nos três, houve uma janela curta entre a regulação tomar forma e virar obrigatória. Nos três, quem chegou antes da obrigatoriedade ganhou o mercado — não por tecnologia, mas por posicionamento.
O próximo capítulo é governança de dados para IA. A regulação está se formando agora — AI Act europeu com obrigações de alto risco a partir de dezembro de 2027, Marco Legal da IA brasileiro (PL 2.338/2023) em tramitação na Câmara. Em 2030, o que hoje é vantagem será pré-requisito. A Valore opera exatamente nesta janela: 2026–2028.
A exigência de provar prontidão de dados atinge o mercado inteiro. A empresa menor é apenas quem está menos preparada — e é para ela que existe um produto específico: CockpitIA, prontidão de dados em seis domínios universais.
Pressão regulatória.
EU AI Act em vigor desde agosto de 2024. Em junho de 2026, o Digital Omnibus adiou as obrigações de alto risco — dezembro de 2027 para as soluções autônomas do Anexo III, agosto de 2028 para IA embarcada em produtos regulados. O prazo mudou; a exigência não. Governança de dados continua sendo pré-requisito, e a janela de preparação ficou maior, não menor. No Brasil, o Marco Legal da IA — PL 2.338/2023 — foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e tramita na Câmara dos Deputados, em Comissão Especial, ainda sem parecer do relator. O calendário segue indefinido; a exigência de governança de dados, não.
Dor documentada.
Não é especulação. Gartner, MIT, Deloitte e Fórum Econômico Mundial medem o mesmo fenômeno: projetos de IA caindo por dados inadequados. A bolha está estourando — e mostra a fundação.
Vácuo competitivo.
As categorias existentes não servem a PME brasileira. Plataformas enterprise exigem time de TI. Diagnósticos genéricos não estruturam. ERPs fecham IA dentro da própria caixa. Entre elas, fica um espaço vazio — em português, self-service, com contexto local.
A janela é curta. A Valore está dentro dela.
entra em vigor
aplicável
exigível na UE
consolidada
vencedores definidos
Seis domínios universais.
Uma estrutura comum por baixo de todo negócio.
Todo negócio opera sobre seis domínios fundamentais, independente do segmento. O nome muda — paciente, cliente, contratante. A estrutura é a mesma. Este é o modelo conceitual que usamos para estruturar dados antes de qualquer IA.
A empresa
Âncora contextual de todas as demais análises.
Paciente · Cliente · Contratante
Quem interage com o negócio, em qualquer ponto.
Produto · Serviço · SKU
O que o negócio oferece ao mundo.
Pedido · NF · Consulta
O evento financeiro no centro da cadeia.
Agenda · Entrega · Tarefa
Como a transação acontece na prática.
KPIs · Metas · ROI
Inteligência que alimenta decisão.
Os mesmos princípios que protegem as maiores empresas — aplicados na escala de cada empresa.
Dados
Qualidade de dados como pré-requisito de qualquer análise automatizada.
Segurança
Gestão da segurança da informação — o mesmo backbone, em qualquer escala.
Governança
Princípios de governança organizacional aplicáveis a qualquer porte de empresa.
Resultado
Gestão da qualidade orientada a resultado mensurável e melhoria contínua.
Privacidade
Base legal brasileira para tratamento de dados pessoais — obrigatória.
Regulação IA
Primeiro framework abrangente de IA do mundo. Transparência já exigível desde agosto de 2026; alto risco a partir de dezembro de 2027.
Regulação BR
PL 2.338/2023 — aprovado pelo Senado em dezembro de 2024, em tramitação na Câmara dos Deputados.
Mensuração
Instrumentos operacionais para tornar resultado visível — e auditável.