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A HYPR, empresa brasileira de inteligência de consumo e localização, começou a testar uma ferramenta de inteligência artificial que tenta antecipar a demanda por produtos a partir de compras efetivamente realizadas pelos consumidores. O sistema parte de uma base de cerca de 350 milhões de notas fiscais e transações, que movimentaram mais de 2 trilhões de reais em valor bruto de mercadorias.

Batizado de Demandgraph, o modelo cruza o que foi comprado, onde ocorreu a transação e por qual canal. A partir daí, pode fazer projeções por categoria, marca, município ou canal de venda. A base recebe aproximadamente 25 milhões de novos registros por mês e inclui segmentos como varejo alimentar, farmácias, food service, bens de consumo, automóveis e mercado imobiliário.

A ideia é levar esse tipo de dado para decisões que hoje dependem, em parte, de pesquisas com consumidores e projeções de mercado. Uma indústria de alimentos, por exemplo, poderia tentar estimar a evolução do consumo de carne bovina nos meses seguintes em cada região e, com isso, ajustar produção e estoques. O modelo também pode cruzar fatores como mudanças de temperatura com o comportamento de determinadas categorias.

“Modelos de consumidor sintético corrigem a própria prova. O nosso é corrigido pela realidade, transação por transação”, diz Mateus Lambranho, sócio da HYPR. Segundo ele, a companhia está tentando “sequenciar o checkout brasileiro”. A tecnologia foi desenvolvida com uso de inteligência artificial e processamento em parceria com a Anthropic, segundo a empresa.

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O Demandgraph está sendo disponibilizado em versão beta para empresas de consumo e também para o setor financeiro, incluindo gestoras de recursos. Fundada em 2020, a HYPR faturou 70 milhões de reais em 2025 e prevê alcançar 100 milhões de reais neste ano.