Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
EP 30
Automações com IA no processamento documental
Entre compreender a dor do cliente e trazer uma solução efetiva e abrangente, Pedro nos mostra a extensão das possibilidades que a Dynadok traz.
20 abr 2026 
CONVIDADO
Pedro Tomich
Transcrição do episódio
Olá, eu sou Fred Pericini, sócio fundador da agência F2F e Gaspers.ai.
Tudo bem? Eu sou o Filipe Xavier, co-host desse podcast especial.
Nós somos o podcast AI Firstcast, podcast destinado à discussão sobre a adoção de inteligência artificial nos negócios. Como eu venho falando, a gente traz aqui empresas de diferentes portes, de diferentes estágios, para conversar sobre como estão enxergando e adotando inteligência artificial. Hoje o papo é com uma startup premiada, então é quem tá ali no cerne da disrupção, é AI first essa startup, e nós vamos aprender um monte com esse carinha que vai se apresentar agora para gente.
Bom, prazer, pessoal. Eu sou Pedro Tomich, sou diretor comercial e de marketing da Dynadok. Obrigado pelo convite, prazer estar aqui com vocês. Vi os episódios anteriores aí e tem um pessoal de peso, então fico bem honrado de estar aqui nesse, nesse rol da fama.
Legal, obrigado. Começa contando para gente O que é essa startup que o Fred falou que nasceu AI First?
Legal, bem, Dynadok, nós somos uma startup que se propõe a automatizar o processo de processamento documental. Processamento documental, bem, até hoje é uma atividade que é feita majoritariamente manual, feita por colaboradores humanos. Mas com o surgimento e a popularização dos LLMs ali no final de 2022, o nosso founder, o founder da Anadoc, percebeu essa possibilidade, né, essa mudança de chave no processamento documental. A gente consegue fazer esse processamento de forma mais rápida, mais assertiva e também mais barata com a ajuda de uma IA. Nossa solução é totalmente, o core dela é inteligência artificial e isso possibilita que a gente automatize o processamento de documentos simples até documentos bem complexos e até mesmo todo um fluxo documental bem complexo.
E quando você fala processamento documental, Vamos aterrissar um pouco. Esse leque pode ser o quê exatamente?
Bem, processamento documental, imagina você se matriculando numa instituição de ensino ou sendo admitido por uma empresa, né? Alguém lá, algum colaborador vai receber sua documentação, entre elas, por exemplo, o comprovante de residência, e ele vai precisar avaliar se aquilo é um comprovante de residência, se ele é seu, se ele atende às regras esperadas para aquele documento, por exemplo, tem que ser dos últimos 90 dias, né? E aí ele vai pegar aqueles dados e vai inseri-los no sistema. E antes disso, se o documento estiver errado ou não atendendo algum critério que a empresa, a instituição espera, ele vai dar o feedback, né? Vai falar, ó, esse documento, esse comprovante de residência não foi aceito por causa disso ou daquilo. Enfim, pegando o documento correto e imputar essas informações no sistema. Tudo isso a Dynadok automatiza.
Conta para a gente sobre o crescimento que a Dynadok já está experimentando e sobre o prêmio que vocês ganharam.
Bacana. A gente está num ritmo muito acelerado, nossa startup está completando agora 2 anos. E quando a gente surgiu no final de, em maio de 2024, até o final do ano ali, a gente já tinha conseguido atingir o break-even, um certo faturamento considerável também. E isso mostrou que o mercado estava ávido por esse tipo de solução. A gente viu que tinha diversas aplicações e tinha muita necessidade, porque o processamento em si, o processamento manual, ele deixa a desejar em alguns pontos. A gente vai explorar isso depois, mas voltando então para a parte de crescimento, atingimos esse faturamento de R$1 milhão no primeiro ano ali, algo em torno de 9 meses, 8 meses. No segundo ano, que foi o ano passado, 2025, a gente chegou à marca de R$3 milhões, então triplicamos conforme a gente esperava. E esse ano a gente pretende triplicar de novo, né, seguir esse ritmo acelerado. E aí a gente tá bem confiante. Esse mês de fevereiro foi um mês de altíssimo processamento. Teve aí o processo do ProUni que roda aí na maioria das instituições de ensino que a gente atende, roda esse processo, né. Então teve muito processamento de páginas.
A gente conseguiu um faturamento bem bacana, então a gente está bem confiante para esse ano. E outra coisa que também traz esse feedback do mercado falando que a nossa solução está bem posicionada é igual você comentou, esse prêmio que a gente recebeu das top 100 open startups, aquele ranking, esse ranking que é Rola aqui no Brasil e alguns outros países também, e que é um ranking que a gente considera bem bacana, porque quem atesta você ou vota em você, ele te dá pontos, são os seus clientes de fato, e isso é auditado. Então é algo que a gente conseguiu medir a nossa posição ali no mercado de acordo com o nosso posicionamento nesse ranking. A gente ficou em 4º lugar. Na categoria de inteligência artificial. E foi o nosso primeiro ano participando. Então assim, é algo que nos mostra que a gente tá indo de certa forma no caminho certo, né?
Algumas vezes a gente tá aqui entrevistando empresas grandes e bem atento, né, sobre como elas estão olhando para se adaptar. E outros momentos nós estamos entrevistando pessoas que estão atacando o mercado e buscando disruptar. Hoje é o caso B. Então, para nós também tem uma emoção diferente, porque a gente fica muito interessado em saber como eles estão conseguindo disruptar segmentos da economia. E você soltou aí um caso de uso para nós, que é alunos que vão tentar uma vaga na universidade através do programa do ProUni. É um caso em que vocês ajudam a instituição de ensino a averiguar os documentos desse candidato. Conta mais sobre isso. Como que vocês ajudam as instituições de ensino nesse caso?
Beleza. Esse é um dos nossos produtos, né? Produtos eu coloco entre aspas porque a gente faz toda a automação do processo documental. Então isso envolve regras que muitas das vezes são específicas da empresa. Então de certa forma sempre precisa de uma customização. Não é um produto como seria um produto de prateleira, mas é um dos nossos carros-fortes, né? Um dos nossos carros-fortes. Ele, esse processo do ProUni, ele envolve uma série de documentação própria do aluno e do grupo familiar. Documentos pessoais, documento escolar, comprovante de residência e comprovantes de renda, né, que é o cerne da questão e que aí que moram os documentos mais complexos, né. Tem todos os documentos possíveis de renda que a gente conseguir imaginar aqui estão lá. Então tem Declaração de Imposto de Renda pessoa física, pessoa jurídica, extrato do INSS para quem recebe algum tipo de pensão, CNIS, DECOR, enfim, a gama de extratos bancários, notas fiscais, a gama de documentos que tem que ser avaliado e o processamento dessas informações, a complexidade do processamento dessas informações é bem alto. Então é uma solução que realmente ela só é possível com IA. A gente comentou anteriormente aí, o que tinha no mercado antes era uma combinação de OCR com RPA que era muito engessada, nunca conseguiria dar conta de uma gama vasta com diferentes regras de processamento, como é o caso do ProUni.
O que existe, né, além disso, além de automação, é processamento manual. E aí ele, o exemplo do ProUni é um bom exemplo como que ele sofre algum tipo de dificuldade em alguns casos. O ProUni, o MEC, ele disponibiliza uma janela curta de tempo e aí as instituições de ensino tem que processar milhares e milhares de páginas. A gente processou agora em fevereiro, que foi a janela, cerca de 1 milhão de páginas. Então é muita coisa assim para um time dar conta. Ninguém tem um time para processar um volume absurdo de páginas que só ocorre em uma janela do ano. Então as empresas tinham que contratar colaboradores temporários e isso também tem toda a sua complicação, né? Até Primeiro, são dados pessoais que estão sendo tratados ali. Então, você vai contratar um temporário para lidar com dados pessoais, como que você… Você tem que passar por todo um processo de compliance com ele para garantir que ele trata adequadamente. Exato. Então, além dessa dificuldade de ter que montar um time temporário, a quantidade era absurda. Um dos nossos clientes eles tinham cerca de dezenas de milhares no ProUni, eles tinham um time ali temporário de cerca de 80 pessoas para fazer essa validação.
E agora com a DANA Doc, eles estão operando, fizeram o último ProUni com 3 pessoas. Então é uma diferença absurda assim na preparação, na necessidade de montar uma equipe para fazer aquilo ali só por um período E também é uma diferença muito grande na qualidade do processo, tanto na qualidade dos dados extraídos. Você pensar uma pessoa numa janela apertada de tempo tendo que validar a documentação, ela estafa, né? E aí isso reduz muito a qualidade, assim, erros acontecem muito mais frequentemente. E também tem a questão de que Por mais que você tenha um batalhão de pessoas, essas pessoas elas vão ter que avaliar um documento após o outro, né? E isso é, primeiro, o retorno não é instantâneo. Com a DANEADOC o retorno é instantâneo, porque assim que o documento é enviado ele é processado e você sabe se você mandou um comprovante de renda ok ou se ele tá, ele extrapolou o prazo máximo. Então, no mesmo momento que você manda, você tem um feedback sobre aquele documento e já toma as providências. Além disso, pelo fato de ser sequencial, demora muito mais. Então, assim, um pico chegar, um grande volume de documentos hoje para a empresa validar, e já até Pincelando em outro caso que a gente automatiza bastante também, que é o de saúde e segurança.
Quando a empresa contrata uma terceirizada, um prestador de serviço, ela recebe um pack gigantesco de documentações de uma vez só. Até ela processar tudo aquilo em sequência vai demorar um grande tempo ali. E aí tem o custo de oportunidade, a obra tá parada, as coisas não estão acontecendo e tudo por conta desse gargalo documental. São alguns exemplos de como automação com IA ela muda essa jogada, ela torna o processo muito mais rápido porque ele se paraleliza e é feito de forma instantânea, então é bem mais escalável também, ela torna o processo com a qualidade maior, porque os dados, eles são, a assertividade dos dados é maior e a rastreabilidade também. Então você consegue saber de onde tal dado veio, se o dado foi editado, você tem aquilo ali no log, fica tudo registrado na nossa solução e também a um preço bem, com desconto bem considerável em relação ao que é feito hoje.
Então a inteligência artificial traz a parametrização do que o seu cliente vai buscar, né, de todos os documentos, essa escala grande. E qual seria um próximo produto para vocês? Que esse tá bem, bem fácil da gente compreender aqui. Qual é o próximo passo para vocês buscarem esse crescimento de 300%?
Bem, a gente, a gente tá desbravando novos setores. Tá? Estamos entendendo novas aplicações. As aplicações são infinitas, né? A gente conhece bem alguns processos e a gente foca ali comercialmente neles, mas a gente recebe muito contato inbound, né? Então, gente que procura a Dinadok para ver se tal processo é possível automatizar. E aí, a gente, quando a gente recebe isso, uma, duas, três, 10 vezes a gente fala, precisamos de produtizar isso, né? Então, além dos clientes que têm esses escopos padrão, que são os que a gente vai a mercado mais fortemente, a gente tem outros escopos que ocorrem ali na cauda longa em alguns casos, mas quando a gente começa a ver eles se repetindo, a gente pensa em produtizá-lo e ter aquilo mais de uma forma mais estruturada.
Dá um exemplo.
Um exemplo que a gente está agora avaliando é o setor de planos de saúde. É um setor que tem muita documentação no processo de cadastro, no processo de reembolso. Então, você tem um plano de saúde que não tem a cobertura de tal médico, mas você pode pedir reembolso. Você vai lá, ele vai emitir uma nota fiscal, você vai ter que mandar para o plano, o plano vai avaliar. Todo mundo sabe que isso demora um tempo. Isso poderia ser bem mais rápido.
Esse é um exemplo e existem muitas dores nesse setor. Você acha que dá para inteligência artificial ajudar a reduzir fraude, por exemplo, em plano de saúde?
Sim, legal, boa pergunta. A gente lida com esse tema de fraude com muita frequência. É um processo antifraude. O que que a gente, né, tem hoje de solução para isso? São 3 possíveis conferências ou camadas. A mais válida, a mais certeira, é consulta na fonte. Então, se você me passa um CPF, seu CPF, através do número do CPF eu consigo no portal da Receita Federal e ver se os dados estão coerentes. Então, se os dados são os mesmos, aquele documento é válido. Uma outra camada antifraude é a de layouts, layouts de documentos padrões oficiais. Então, por exemplo, um RG, uma CNH, por mais que tenha variações de acordo com o estado, mas você tem alguns padrões de layout que você espera que aquele documento atenda. Então, assim, é possível você verificar se o documento tem indícios de fraude. Aí já não consegue ser algo tão cravado como no caso do consulta na fonte. Mas você consegue perceber se aquele documento tem indícios de fraude e aí a nossa solução gera alertas com relação a isso. E por último, tem uma outra camada que é mais abrangente, que avalia, por exemplo, a fonte do documento, indícios de adulteração na imagem em si.
Essa daí você consegue aplicar, por exemplo, para um histórico escolar ou para uma conta de energia, que é o caso muito comum de fraude, ou da nota fiscal nos planos de saúde. E aí você consegue entender se ali houve algum tipo de adulteração.
Eventualmente, para algum caso, você pode fazer as 3 camadas na mesma coisa. Você vai ter um resultado mais satisfatório.
Acumulando camadas ali você aumenta o percentual de—
Bacana, que bom. É porque de fato acho que as grandes dores com documento vão ser sempre relacionadas a fraude, adulteração e tal.
Sim, sim e não, porque tem esse caso igual você mencionou, que é o próprio plano eventualmente pode ter algum tipo de prejuízo por conta dessas fraudes, então ele vai ficar bem preocupado com isso de fato. Mas o caso igual a gente havia mencionado aqui, que é o do ProUni, o aluno quando ele assina o contrato da bolsa com a instituição, ele está declarando que todos os documentos que ele enviou são reais. A instituição ela não precisa de ter uma perícia em cima de todos os documentos, entendeu? Ela recebe esses documentos, hoje a avaliação é feita por humanos, né? E ela é a capacidade humana ali, ele não é nenhum perito, nem vai ficar investigando na lupa para saber se aquele documento foi adulterado. Então, em muitos casos que a gente opera, na assinatura do contrato tem cláusulas desse tipo que, se for identificada, pode ser indenizado, enfim, e quem está mandando a documentação tem obrigação de garantir.
Normalmente, a documentação é o começo de um processo. E como que a solução de vocês continua no processo ajudando a empresa ou ela para ali no processamento do documento?
Bem, a nossa solução ela tem um processo, ela processa o documento não só individualmente, né, mas o pack todo de documentos, como mencionei que saúde e segurança você tem um programa de risco, um programa médico, os ASOs que a gente costuma fazer aí quando entra em alguma empresa que tem que estar batendo com esses programas, então Você tem que fazer uma validação cruzada. Primeiro você tem que passar ali extraindo as informações, ver se tem todas as informações que são obrigatórias, são necessárias, depois tem que fazer essa validação cruzada. Então, nisso aí a gente já está automatizando o processo documental como um todo de mobilização. Além disso, a gente tem API para tudo e depois do processamento desse documento é gerado um, falando na linguagem mais técnica, um JSON, né, mas é o quê? Um arquivo com a massa de dados estruturadas. Então, após a nossa solução ler o seu comprovante, avaliar, validar o seu comprovante de residência, vai ter lá o campo nome é Felipe, campo CPF tem lá o CPF. Então esses dados eles podem ir direto para o RP da empresa onde ela cadastra o colaborador ou onde ela faz algum outro processo.
Já vai estar tudo e aí segue a vida.
Então, o preenchimento de sistemas é uma continuidade que o software possibilita.
Não é um preenchimento na tela, você não vai ver preenchendo, mas os dados vão automaticamente para dentro do sistema. E de lá segue o processo.
Sim, via um arquivo JSON. Uma coisa que eu estou ouvindo aqui e pensando é que Parece que a startup de vocês dá check nos principais pontos que um VC vai olhar, uma venture capital vai olhar para aportar valor, para aportar investimento. Por exemplo, vocês têm uma dor clara. A dor é ajudar a empresa a processar documento. E me encanta porque é uma dor simples, mas abrangente. A gente já entrevistou outras startups aqui que estão disruptando segmentos e o início é sempre muito parecido em cima de uma dor simples, mas que é uma dor que muitas empresas têm. O segundo ponto que me encanta é a história de vocês estão claramente posicionados em eficiência operacional. Então, é chegar, eu vou te trazer uma solução que vai aumentar a sua qualidade e reduzir seu custo. Certo? Certo. E vocês parecem ter um ICP, Ideal Customer Prospect, muito claro.
Sim.
Um cliente ideal muito claro, que são empresas que têm processamento intenso de documentação, educação, saúde, etc. Como é que está o tema de levantar capital? Já que, na minha opinião, vocês estão dando check em pontos relevantes.
Cara, a gente inclusive ouviu isso dos próprios analistas de VC que veio conversar com a gente. A gente tem recebido algumas abordagens, mensalmente a gente recebe abordagens e até então, como a gente tinha alcançado o break-even com 6 meses e a gente gera caixa, a gente não sentiu necessidade, temos seguido bootstrap até aqui. Mas a gente mantém a conversa, ouve do outro lado, né? E esse ano a gente se sente já maduro e menos preocupado com colocar as coisas em ordem loucamente dentro de casa ali, para a gente poder já pensar em planos de expansão, por exemplo, expansão internacional. É algo que a gente, a empresa já surgiu com essa mentalidade, né? Validação documental é uma dor global. Então, tanto para o capital, para esse tipo de passo um pouco mais longo, quanto a parte smart ali, né, alguma experiência sobre como entrar em outros países, enfim, a gente tem ouvido com mais interesse a partir desse ano, sabe? A gente tem recebido os contatos, estamos começando a colocar mais na ponta do lápis como que a gente empregaria esse capital, qual o patamar que a gente quer chegar e aprofundando nas conversas, chegando já quase no momento de assinar alguns instrumentos com algum fundo ou outro.
Mas assim, não estamos correndo atrás disso nesse momento, igual eu falei, a gente tem caixa. Mas se a gente pensar e entender que está realmente na hora de dar esse passo maior, a gente já está estruturando as coisas nesse sentido.
Para poder acelerar. É o que o Fred falou, uma startup com razão clara de ser, AI embedded e a perspectiva de crescimento também muito clara. Eu quero entender, Pedro, onde é que você estava Qual era a sua relação com inteligência artificial para você vir para essa empresa? Para você apostar também nessa startup?
Sim. Bem, eu não sou originalmente da área de tecnologia, mas sempre tive bastante interesse. Construí minha carreira principalmente na área de fusões e aquisições, projetos estratégicos, uma parte também no comercial. Só que eu, pelo M&A mesmo, eu já tinha um bom relacionamento com o founder. Eu fui inclusive sócio dele numa empreitada anterior. Eu conheci ele, a minha relação profissional com ele começou assessorando uma venda de um negócio dele para uma empresa até de capital aberto. Esse nosso sócio ali, o founder, ele sempre foi da área tech, sempre montou tech, edtech, etc. Então, o pessoal tem bastante know-how nisso. Assessorei essa primeira venda dele, esse primeiro exit, depois me tornei sócio dele em uma empresa que a gente também saiu, fez o exit dela bem, bem, eu não posso dizer prematuramente porque não foi antes da hora, mas a gente saiu cedo e a gente vendeu ela ainda no contexto de MVP. E aí ele tava buscando voltar para essa jornada de empreender, viu essa virada de chave, que essa possibilidade que faria sentido, usar essa tecnologia para processamento documental, conseguiu colocar o negócio no mercado na versão de protótipo, vamos dizer assim. E bem, e aí, né, logo nesse momento ali também começou a reunir um time forte que ele acredita e tal.
Então hoje a gente ali tem na sociedade pessoal bem robusto assim, já empreenderam. Um sócio, por exemplo, Rodrigo Grossi já teve uma empresa investida pelo Nubank, teve também um exit de sucesso, Agnello, e a Mayara também toda experiência na parte de prestação do serviço, implantação e desenvolvimento. O Valadão, o William Valadão, que é o founder, ele me convidou em um dado momento e falou, cara, tô precisando de alguém aqui para a gente montar a máquina de vendas, estruturar tudo e ele sabia que eu conhecia bem de processos. Nessa trajetória de MBA a gente passa a dissecar as empresas, entender como que as coisas funcionam e ter um perfil mais organizado também. Ele me convidou a construir e entramos ali e montamos a máquina de vendas, expandi também para o marketing. E agora também estamos olhando ali a estruturação da área de Customer Success, que também tem a ver com a receita. A minha participação ali é cuidar da receita, da linha de receita, né? Então, bem, recapitulando e respondendo, eu tava seguindo a minha vida como CLT, depois eu tive algumas empreendimentos pessoais na área de tecnologia, aprendi a programar nesse intervalo, tava me aprofundando na área de tecnologia, recebi esse convite e achei super promissor, porque quando eu vi o produto, infelizmente não tem como mostrar aqui para vocês, mas quando você vê o produto, você fala, nossa, isso é bem diferente do que eu tinha visto até então, isso daqui tem potencial para ser bem grande.
E aí Mergulhei de cabeça.
Eu queria retomar o raciocínio do checklist que o VC olha para investir numa startup. Então, a gente conversou aqui, cara, tem uma dor clara, tem um ICP claro. Uma coisa que eu estou me remoendo é se tem um moat, um diferencial competitivo claro. Porque a IA é muito boa para processar documento, isso é fácil de entender, Mas todo mundo tem acesso à IA, né? Então, onde está o diferencial competitivo que vai sustentar vocês numa jornada um pouco mais longa?
Sim, a IA é a nossa base de solução técnica, mas a solução para rodar em si tem muito mais complexidades da vida real, assim, você tem que conhecer os processos do seu cliente, você tem que ter também, a gente saiu bem na frente lá logo no começo da popularização da LLM, isso garantiu que a gente ganhasse já um pedaço de mercado que a gente vê grandes empresas de software aí tentando implementar automação dos processos igual a gente já faz e ainda parece que vai demorar um pouco. Então assim, a gente tomou essa distância, a gente conhece muito bem os processos do nosso cliente, a nossa cultura é muito forte, a gente está sempre ali tentando entender a dor do cliente, sempre também voltado a resultados, então IA, por IA, igual você falou, todo mundo tem acesso, mas você ter background de atendimento de clientes, conhecer bem os processos dele, você ter compliance com todas as exigências de segurança da informação, que isso é algo também que é uma barreira de entrada para os novos entrantes. É você ter, além disso, uma inteligência interna de como administrar esses remédios de acordo com a dor. O que que eu quero dizer com isso?
Não, a gente não usa um LLM específico, ou só um LLM, ou só visão computacional. Ou só, enfim, são diversos motores de IA que a gente tem testes contínuos para ver o rendimento de cada um de acordo com o tipo do documento. Então não é uma solução que foi construída e da agora para frente ela serve para sempre. Ela é uma solução que ela precisa de essa manutenção, tanto a manutenção da alta assertividade, da qualidade, quanto a manutenção da empresa em si, como uma empresa com um baita time, que conhece muito bem o cliente, que atende bem o cliente. Então acho que esses são os principais diferenciais, né? Não tá exatamente, apesar da gente ter tecnologias proprietárias e ter todo esse know-how de como combinar bem todos os motores de ar, além disso a gente tem todos esses Todos esses diferenciais que são essa realidade prática com o mercado, sabe? Então, por exemplo, a gente recebe depoimentos direto de clientes, isso já reforça a nossa prova social, a gente vê nossos clientes que contrataram a solução ganhando prêmios de inovação dentro da empresa deles, né? Isso daí garante que a gente tem alguma coisa diferente em relação ao mercado, sabe?
Sim.
Fred, a gente sabe que estamos vivendo uma fase única e transformadora. Inteligência artificial generativa vai criar empresas gigantescas, nós não temos dúvida disso. E essa é uma história de sucesso do que a gente acredita. Enquanto produtores desse podcast, né? Um exemplo claro de algo que começou AI first, combina capacidades humanas de todas as pessoas que trabalham na organização para criar uma solução que tá aportando valor para os clientes. Então acho que é esse tipo de história que a gente quer buscar, né? Claro, aqui a gente fala com empresas de todos os tamanhos, mas a história que você dividiu com a gente hoje, Pedro, mostra que que sim, entrantes no mercado hoje com solução baseada em inteligência artificial podem ter sucesso num espaço muito curto de tempo, né? Acho que é esse, esse é o insight mais valioso aqui da nossa conversa para quem nos ouve e quer fazer algo nessa linha. Te agradeço bastante por tudo que você contou aqui para gente, foi muito bom te ouvir.
Muito obrigado aí pelo convite, fico muito feliz de estar compartilhando um pouco da nossa história aqui com vocês e com o pessoal que está assistindo o podcast. E obrigado e estamos aí para o que der e vier.
A gente segue olhando, né, Fran?
Disponíveis para quem precisa processar alto volume de documentos procurar.
Quem tiver dor com documentos, que os procure.
Procure o Pedrão. Passa horas e horas ali, a empresa dedica bastante tempo para isso. A Danadoc pode gerar valor, com certeza.
É isso aí, pessoal.
Recado importante: somos um podcast patrocinado pelo SoftBank. É uma honra tê-los no nosso barco, nos incentivando a entrevistar pessoas super interessantes que trazem conhecimento para nós e para vocês. E muito obrigado pelo seu tempo e até a próxima, pessoal.
É isso aí.
APRESENTADORES
Quem apresenta o AI First Cast
Fred Pericini
Co-fundador da Agência F2F, Engenheiro de Produção pela UFSCAR, empreendedor com mais de 10 anos de experiência em Marketing Digital, foi consultor na McKinsey, diretor comercial do Groupon Brasil e Groupon China.
Filipe Xavier
Especialista em marketing digital, branding e estratégia de conteúdo. Experiência c-level, visão ampla de comunicação e tecnologia e entusiasta early-adopter de inteligência artificial.