Startups de impacto: Camila Farani explica como separar propósito real de marketing ESG

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Camila Farani, investidora e notável do Times Brasil - Licenciado Exclusivo CNBC, analisou como diferenciar startups de impacto autênticas das que usam ESG como fachada e explicou como a inteligência artificial pode reduzir desigualdades no Brasil.

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00:00A nova fronteira do empreendedorismo social está no encontro entre tecnologia e impacto.

00:05Startups brasileiras começam a usar inteligência artificial para reduzir desigualdades,

00:10mas o desafio é escalar resultados reais sem cair em soluções superficiais.

00:16Sobre esse cenário, eu converso agora com a investidora Camila Farane,

00:19notável aqui no Times Brasil, licenciada exclusiva CNBC.

00:23Bom dia para você, Camila. Seja muito bem-vinda. Estava com saudade, viu?

00:26Marcelo, muito bom dia. Bom dia a todos que nos assistem.

00:31Eu também estava morrendo de saudade, viu? Que bom que a gente está junto.

00:35Que bom. Queria que você explicasse para a gente o que diferencia uma startup autêntica

00:39de uma startup que usa apenas o discurso do ESG para se promover.

00:45Eu acho que é importante dizer, eu vejo que é importante dizer que a startup que usa o discurso

00:53principalmente voltado aí para a onda, vamos dizer assim, SG ou ESG, né?

01:00É basicamente um foco muito claro, não só na área social, mas também na área do meio ambiente

01:08como um todo, né? E na área de governança.

01:11Dito isso, né?

01:12Esse foco, ele não é tão visto assim, muito embora essa siglazinha ESG,

01:19muito embora ela esteja embarcada nas próprias startups, mas o foco é menor.

01:24E eu acho que é importante dizer, cada vez mais que assim,

01:26quando você fala dos conceitos de ESG, a intenção, ela não sustenta o negócio.

01:34Tem que ter muita cautela e muita clareza para as empresas, para as startups que se utilizam

01:43do termo para não promover o famoso greenwashing, né?

01:48O que separa cada vez mais é ela entende de um problema social que ela quer resolver.

01:55Então, eu conheço aí algumas dezenas de startups que elas usam inclusão,

02:01mas elas operam com um time 100% homogêneo e com zero de representatividade.

02:07E por outro lado, assim, eu vejo casos que oferecem crédito, muitas vezes para pequenas empreendedoras,

02:13de periferia, e tem como base dados reais de consumo e também comportamento dessas mulheres,

02:21criando cada vez mais soluções de crédito mais justas.

02:25Agora, você pode dar exemplo para a gente de como a inteligência artificial está ajudando a reduzir desigualdades?

02:31Ó, a inteligência artificial, ela cada vez mais, ela tem potencial de escala,

02:37acho que é importante deixar isso claro, mas ela também não resolve a ausência de dados, né?

02:42Que é um problema crônico brasileiro.

02:46Além disso, você tem aí um acesso à tecnologia também limitado.

02:52Então, é importante dizer que ele, muitas vezes, ele está sendo usado como redução de desigualdade social

02:59e ele não pode, ela não pode aumentar o risco de aumento da própria desigualdade.

03:06Então, citando exemplos, né?

03:08Você tem aí as startups como ligadas muito à gestão de aprendizado virtual.

03:15Então, elas utilizam esses algoritmos para promover cada vez mais cursos,

03:20cursos personalizados para as áreas onde não se consegue levar professores presencialmente,

03:27então, cria-se cursos personalizados em cima daquele problema,

03:33levando tempo real para as escolas públicas, né?

03:37Então, isso permite cada vez mais que a intervenção seja muito mais rápida.

03:40Eu, como professora, vejo isso sendo aplicado de uma forma não só nas zonas rurais,

03:46para cada vez mais escolas públicas, mas também para áreas que são,

03:50que existe um percentual muito menor educacional, como, por exemplo,

03:56as áreas periféricas aí do Nordeste, do Norte, algumas do Centro-Oeste,

04:00e também nas grandes capitais, né?

04:04Agora, trazendo um outro ponto, se você não entender que precisa-se identificar

04:12um padrão de desigualdade, a própria análise de dados,

04:17ela permite cada vez mais que os governos direcionem recursos e políticas.

04:23Mas, se isso não for efetivo, você concorda que isso cada vez menos

04:28vai chegar aos lugares onde precisa chegar?

04:30É, concordo.

04:31Precisa ter um acesso, não pode ter um acesso desigual à tecnologia.

04:36Por quê? Porque tem esse forço digital no Brasil.

04:39E esse forço digital é um forço significativo.

04:43O acesso à tecnologia, o acesso à inteligência artificial,

04:46é importante dizer que ele está em curva de introdução no Brasil.

04:49E, como toda inovação, ele segue uma curva,

04:52onde, no primeiro momento, ele sempre vai falar nos seus 3%,

04:55apenas para os early adopters.

04:58Depois, ele fala para as pessoas que são mais visionárias,

05:01são aquelas pessoas que usam a tecnologia

05:03e já usam de uma forma mais efetiva.

05:07E, nesse momento, onde você tem aproximadamente 15% a 16% das pessoas usando,

05:13pode-se ter um momento onde tem o caos,

05:17onde isso tudo acaba.

05:18A partir do momento que ele rompe essa curva,

05:22aí, muitas vezes, ele chega no mainstream.

05:25Basicamente, Marcelo, é o seguinte,

05:26quando você começou a usar o WhatsApp,

05:28tem mais ou menos quantos anos?

05:30O WhatsApp foi mais ou menos em 2010, né?

05:34Faz o quê? 15 anos?

05:362010.

05:372010.

05:37Mas eu tenho certeza que a sua mãe, suas tias ou seus tios ainda não usavam.

05:43Eu não estou querendo dizer que você é um pouco mais maduro, não, viu?

05:46Mas eu só fiz aqui...

05:48Só fiz...

05:49Sua mãe usava?

05:52Sua mãe ou seus tios ou quem?

05:53Seu pai, não sei se são livros, usavam?

05:56Não, minha mãe demorou um pouco, mas hoje ela usa bastante.

05:58Mas ela demorou, de fato.

06:00A minha mãe também não usava.

06:01Por quê?

06:02Porque ela não fazia parte desse percentual pequeno.

06:04Depois que isso se rompe, ela se torna cada vez mais mainstream.

06:08Fazendo esse recorte para a inteligência artificial, é mais ou menos assim.

06:12Então, é óbvio que áreas cada vez...

06:15Áreas cada vez, não.

06:16Áreas menos assistidas, elas vão ter ainda...

06:19Elas vão ter ainda uma certa dificuldade,

06:24não só sob o ponto de vista de letramento,

06:25mas também sob o ponto de vista da própria inteligência artificial chegar nesses lugares.

06:31E aí, onde cada vez mais, eu sempre defendo muito isso,

06:35que as parcerias públicas e privadas, elas sejam de forma...

06:39Sejam feitas de formas efetivas.

06:42Agora, Camila, eu imagino que você tenha investimento em empresas de impacto social,

06:46em startups de impacto social,

06:48mas já teve alguma vez que você decidiu não investir

06:50porque você achou que não era de verdade?

06:53Sem dúvida.

06:55Já recusei.

06:56O que levou você, por exemplo, a decidir não investir?

06:59O que pesa numa decisão como essa?

07:02É quando eu percebo que o impacto social é só uma camada superficial para captar fundo.

07:09Eu, inclusive, já entrei em uma...

07:11Eu tinha até uma função ali de liderança estratégica

07:15e eu, cada vez mais, dentro de um padrão de estratégia operacional e tático,

07:23essas visões, essas ações,

07:28eu tentava descer para o operacional e para o tático e elas não desciam.

07:31Até que, realmente, eu pedi para sair

07:34porque eu não tinha como seguir em frente

07:36a partir de um momento onde você compromete

07:40compromete pessoas que precisam desse acesso,

07:46pessoas que vivem em cenários desiguais

07:49e aquela empresa estava ali só para realmente fazer uma captação de fundo.

07:54No caso, essa daí não era só captação de fundo,

07:57essa era para abrir o capital na Bolsa,

07:59na Bolsa norte-americana

08:01e eu não posso fazer parte de algo que realmente

08:05que vá comprometer um pressuposto tão importante para o Brasil.

08:10Está certo.

08:10Camila Farani, uma das notáveis do nosso canal,

08:13sempre um prazer falar contigo.

08:15Obrigado pela participação.

08:17Bom te ver, Marcelo.

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