Resultados podem variar Relatórios automáticos não dispensam revisão humana
Novaresque IA em fusões e aquisições

Sobre o nosso percurso

Antes de criarmos esta plataforma, gastávamos demasiado tempo a juntar relatórios, analisar dados e tentar prever tendências de mercado manualmente. Ficava sempre a sensação de que faltava contexto ou que estávamos a um passo de repetir o trabalho do dia anterior. Acreditamos que ninguém quer perder tempo a cruzar folhas de cálculo que dizem quase o mesmo. Por isso, começámos a desenvolver um sistema onde a IA serve como ponte entre múltiplas fontes, interpretando fusões e aquisições de forma mais clara. Nunca pensamos que ia resolver tudo, mas já aprendemos a confiar em revisões automáticas para flagrar tendências óbvias e, também, para revelar detalhes inesperados. Não temos todas as respostas, mas estamos a melhorar a cada ciclo de iteração. A nossa missão é ajudar empresas e investidores a perceberem melhor os dados sem mistério. Continuamos atentos às limitações do algoritmo, conscientes de que ainda dependemos de análise humana para validar resultados e evitar erros de contexto. O nosso objetivo é ser um ponto de partida sólido para qualquer pessoa que queira interpretar os movimentos do mercado de M&A sem recorrer a suposições ou a jargão excessivo.
Fale connosco
Alta
Especialização técnica

Equipa composta por especialistas em dados financeiros

Abrangente
Cobertura de análise

Processamento diário de múltiplos relatórios de M&A

Total
Proteção de dados
Compromisso com a transparência e privacidade

O que defendemos

Preferimos admitir dúvidas do que prometer soluções perfeitas. Mantemos os dados seguros, ouvimos utilizadores e adaptamo-nos ao que funciona na prática.

Transparência sobre limitações

Construímos ferramentas que facilitam análises, mas reconhecemos que nenhuma solução é perfeita. Aprendemos com cada iteração e aceitamos as limitações técnicas sem esconder falhas.

Privacidade e proteção

Respeitamos as regras de privacidade e segurança em vigor em Portugal e na União Europeia. Esforçamo-nos por proteger os dados dos nossos utilizadores em todas as fases.

Equilíbrio entre IA e pessoas

Acreditamos que a inteligência artificial deve apoiar, não substituir, a análise humana. Valorizamos opiniões divergentes para evitar vieses e melhorar decisões.

Melhoria contínua realista

Se uma funcionalidade não resulta na prática, não hesitamos em mudá-la ou abandoná-la. Valorizamos o feedback direto dos utilizadores para ajustar as nossas prioridades.

Uma equipa que prefere admitir dúvidas do que esconder erros de análise

Miguel Duarte Ferreira Santos

Miguel Duarte Ferreira Santos

Diretor de Integração de IA e Análise Financeira

Coordena a integração entre a plataforma de IA e as equipas de análise. Foca-se em garantir que as decisões automáticas não substituem a revisão crítica dos especialistas. É o ponto de contacto entre desenvolvimento técnico e validação humana.

Inês Alexandra Correia Lopes

Inês Alexandra Correia Lopes

Supervisora de Revisão de Dados e Relatórios

Responsável por rever os principais relatórios de fusões e aquisições. Trabalha para identificar padrões que o sistema pode não detetar, promovendo discussões abertas sobre incertezas nos dados e limitações das ferramentas automáticas.

Carolina Sofia Pinto Monteiro

Carolina Sofia Pinto Monteiro

Gestora de Feedback de Utilizador e Melhoria Contínua

Gere o ciclo de feedback entre utilizadores e desenvolvedores. Recolhe sugestões dos clientes, traduz para requisitos técnicos e acompanha a evolução da plataforma para garantir que as melhorias fazem sentido na prática.

A nossa cronologia

Cada fase representa um erro aprendido ou uma ideia testada — sempre com espaço para melhorar.

Primeiros protótipos de IA

Demos o primeiro passo juntando uma equipa pequena para mapear os obstáculos comuns na análise de dados de fusões e aquisições. Assumimos desde início que não tínhamos todas as respostas e avançámos com protótipos simples para entender o que realmente ajudava.

Primeiros clientes piloto

Ouvimos clientes e colaboradores para perceber onde a automação fazia sentido e onde poderia criar mais confusão. Ajustámos o algoritmo com base em casos reais e aceitamos sugestões sobre o que funcionava — e o que não funcionava.

Integração de dupla validação

Começámos a integrar revisões humanas obrigatórias nas análises automáticas. Esta fase foi decisiva para reconhecer os limites da nossa tecnologia e abraçar a revisão como parte essencial do processo.

Adaptação e melhoria contínua

Estamos a repensar o nosso modelo à medida que surgem novas ferramentas de IA e requisitos regulatórios. O nosso objetivo é continuar a ouvir utilizadores, adaptar-nos e partilhar o que funciona e o que aprendemos com os erros.