Por Que Projetos de IA Corporativa Fracassam e Viram Software de Prateleira
Saiba por que tantas contratações de IA corporativa caem em desuso depois do entusiasmo inicial e como o acompanhamento especialista garante retorno real na operação.
Grande parte dos projetos corporativos de inteligência artificial fracassa ou cai em desuso nos primeiros meses porque as empresas contratam apenas licenças de software avulsas sem estrutura de implantação e acompanhamento. Quando um fornecedor entrega apenas um login de acesso e transfere para o cliente toda a responsabilidade de conectar bancos de dados, configurar governança e modelar regras de negócio, a equipe interna esbarra na falta de tempo e braço técnico. O sucesso na adoção exige combinar tecnologia conectada aos dados oficiais com a presença ativa de especialistas humanos apoiando a operação.
O relatório "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", do projeto NANDA do MIT, estimou que cerca de 95% das iniciativas-piloto de IA generativa nas empresas não geraram impacto mensurável no resultado financeiro.
1. A Crônica de uma Contratação Empolgante que Vira Custo Morto
Nos últimos dois anos, milhares de empresas seguiram exatamente o mesmo roteiro. A diretoria percebe a urgência de modernizar a operação com inteligência artificial e aprova a compra de dezenas ou centenas de licenças corporativas das ferramentas mais famosas do mercado global.
Na primeira semana, o entusiasmo é alto. Os colaboradores testam a ferramenta para resumir textos, traduzir documentos ou revisar e-mails. No entanto, quando o diretor comercial ou o gerente financeiro tenta usar a plataforma para resolver um problema real da empresa, a barreira aparece:
- A ferramenta não está conectada ao banco de dados de vendas nem ao sistema financeiro.
- Ela não conhece as políticas de desconto, a estrutura das filiais ou o catálogo de produtos da companhia.
- Quando alguém tenta conectar uma base por conta própria, as respostas vêm cheias de erros por falta de curadoria semântica.
Após algumas semanas, a taxa de uso ativo despenca. O software de ponta se transforma em mais uma assinatura cara no orçamento de tecnologia, usada apenas por poucos funcionários como um corretor de texto de luxo.
2. O Grande Erro do Modelo "Toma o Login e se Vira"
O motivo central desse fracasso estrutural reside no modelo comercial de grande parte do mercado. Muitos fornecedores vendem infraestrutura bruta e licenças de autoatendimento (self-service). Eles partem da premissa de que o seu cliente possui um exército interno de engenheiros de dados, arquitetos de prompts e especialistas em segurança prontos para construir toda a camada de negócio do zero.
A realidade da imensa maioria das empresas é completamente oposta:
- A equipe de tecnologia e dados já está operando no limite da capacidade, mantendo os sistemas atuais no ar.
- Os gestores de negócio têm metas agressivas para bater no trimestre e não dispõem de semanas livres para estudar engenharia de integrações.
- Quando uma conexão de API oscila ou um painel apresenta um número estranho, não existe um especialista do fornecedor com quem conversar para resolver o problema na hora.
Sem acompanhamento especializado, o abismo entre o potencial teórico da inteligência artificial e a rotina prática da empresa nunca é vencido.
3. Comparativo de Implantação: Licenças Avulsas vs. Plataforma com Apoio Especialista
A diferença entre um projeto abandonado e uma transformação real na produtividade está no modelo de parceria operacional:
| Etapa Crítica do Projeto | Contratação de Licenças Avulsas (Self-Service) | Plataforma Corporativa com Time Especialista |
|---|---|---|
| Conexão com Dados Reais | A equipe interna precisa desenvolver e manter integrações sozinha | Especialistas apoiam a conexão segura com bancos, ERPs e CRMs |
| Tradução de Regras de Negócio | Inexistente; cada usuário precisa explicar o contexto do zero em todo chat | Curadoria estruturada do modelo semântico e das políticas da empresa |
| Resolução de Problemas | Tickets automatizados ou fóruns genéricos sem contexto do seu negócio | Atendimento humano próximo para destravar conexões e evoluir análises |
| Evolução de Casos de Uso | Estagnada em tarefas básicas (redação de textos e resumos) | Evolução contínua para análises de margem, previsões e automação de rotinas |
| Tempo até o Retorno | Indefinido (alto risco de cancelamento na renovação anual) | Ganho operacional imediato já na primeira semana de uso |
4. O Papel Insubstituível do Fator Humano na Evolução da IA
Por mais avançado que seja o algoritmo, a inteligência corporativa de uma empresa não nasce pronta. Ela é construída por acumulação e curadoria. É exatamente nesse ponto que a presença de um time humano especialista faz toda a diferença:
1. Destravar os Primeiros Casos de Uso de Alto Impacto
Em vez de tentar abraçar a empresa inteira de uma vez com usos genéricos, especialistas ajudam a liderança a escolher duas ou três dores agudas (como automatizar o relatório semanal de margem por unidade ou unificar a consulta de metas comerciais) e garantem que elas funcionem com perfeição desde a primeira semana.
2. Curadoria da Camada Semântica e Governança
Quando um gestor faz uma pergunta e percebe que o cálculo precisa considerar uma regra específica de devolução ou imposto, o time especialista ajuda a ajustar o catálogo semântico rapidamente. Uma vez ajustado para um usuário, o acerto passa a valer para toda a empresa.
3. Suporte Ativo Quando a Operação Muda
Empresas são organismos vivos: novas tabelas são criadas no banco de dados, regras comerciais mudam, conectores exigem atualização de credenciais. Ter profissionais reais acompanhando a conta garante que a operação nunca pare por um detalhe técnico.
5. Checklist: Como Avaliar um Parceiro de IA Antes de Contratar
Para não cair na armadilha do software de prateleira, faça estas quatro perguntas antes de assinar qualquer contrato de inteligência artificial:
- Quem vai conectar e validar os nossos dados? Desconfie de promessas de que "basta plugar em dois cliques". Dados reais possuem particularidades que exigem curadoria humana inicial.
- Com quem eu falo se um número não bater com o meu balanço? Certifique-se de que existe suporte humano qualificado capaz de auditar a consulta e corrigir a regra de negócio junto com a sua equipe.
- A plataforma acumula o conhecimento da minha empresa? Verifique se o sistema permite gravar regras, memórias e definições oficiais para que os colaboradores não precisem repetir instruções a cada conversa.
- Como será medido o uso real após 60 dias? Exija visibilidade sobre quantas consultas de negócio estão sendo feitas, quais áreas estão ativas e qual o impacto prático gerado na rotina das equipes.
Como a Luria ajuda
A Luria combina a plataforma pronta (conexão com os dados que a empresa já tem, camada semântica, permissões por perfil e auditoria) com acompanhamento de especialistas na implantação. A Luria Academy é a camada de adoção: formação e acompanhamento para que os times usem a IA no dia a dia, e não só nas primeiras semanas.
Leia também: Como medir o ROI de IA em dados · O próximo passo da IA nos negócios
Contratou IA e o uso não decolou? Converse com nosso time e montamos um plano para colocar dois ou três casos de uso em produção.
Perguntas frequentes
Por que os funcionários param de usar ferramentas de IA depois do entusiasmo inicial?
Porque ferramentas desconectadas dos dados e dos processos reais da empresa têm utilidade limitada. Quando o colaborador percebe que a IA não consegue responder dúvidas sobre os clientes, produtos, vendas ou regras internas da própria companhia, o uso se restringe a tarefas esporádicas de texto.
Preciso contratar uma equipe grande de engenheiros de IA para ter sucesso?
Não. O caminho mais eficiente é escolher uma plataforma que já ofereça tanto a infraestrutura tecnológica pronta (conexão de dados, segurança por perfil e modelos determinísticos) quanto o acompanhamento de especialistas que apoiam a sua equipe na configuração e evolução contínua.
Qual a diferença entre consultoria tradicional de tecnologia e uma plataforma com especialistas?
Consultorias tradicionais cobram por projetos longos de desenvolvimento sob medida que geram código difícil de manter depois que os consultores vão embora. Uma plataforma com acompanhamento especialista entrega o produto pronto e governado, utilizando o apoio humano para acelerar a configuração das suas regras e garantir que a sua equipe ganhe autonomia rápida.
Why Enterprise AI Projects Fail and Become Shelfware
Learn why so many enterprise AI purchases fall out of use after the initial excitement and how expert support delivers real returns in operations.
A large share of enterprise AI projects fail or fall out of use within the first months because companies buy only standalone software licenses with no implementation and support structure. When a vendor delivers just a login and transfers to the customer all responsibility for connecting databases, configuring governance and modeling business rules, the internal team runs out of time and technical capacity. Successful adoption requires combining technology connected to official data with the active presence of human experts supporting the operation.
The report "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", from MIT’s NANDA project, estimated that about 95% of enterprise generative AI pilots produced no measurable impact on the bottom line.
1. The Story of an Exciting Purchase That Becomes Dead Cost
Over the last two years, thousands of companies followed exactly the same script. Leadership sees the urgency of modernizing operations with AI and approves the purchase of dozens or hundreds of corporate licenses for the best-known tools on the global market.
In the first week, excitement runs high. Employees try the tool to summarize texts, translate documents or review emails. However, when the sales director or finance manager tries to use the platform to solve a real company problem, the barrier appears:
- The tool is not connected to the sales database or the finance system.
- It does not know the company’s discount policies, branch structure or product catalog.
- When someone tries to connect a data source on their own, the answers come back full of errors for lack of semantic curation.
After a few weeks, the active usage rate collapses. The cutting-edge software turns into one more expensive subscription in the technology budget, used by only a few employees as a luxury spell checker.
2. The Big Mistake of the "Here’s Your Login, Good Luck" Model
The central reason for this structural failure lies in the business model of much of the market. Many vendors sell raw infrastructure and self-service licenses. They assume that the customer has an internal army of data engineers, prompt architects and security specialists ready to build the entire business layer from scratch.
The reality of the vast majority of companies is the complete opposite:
- The technology and data team is already operating at full capacity, keeping current systems running.
- Business managers have aggressive targets to hit this quarter and do not have free weeks to study integration engineering.
- When an API connection fluctuates or a dashboard shows an odd number, there is no vendor specialist to talk to and fix the problem on the spot.
Without specialized support, the gap between AI’s theoretical potential and the company’s practical routine is never closed.
3. Deployment Comparison: Standalone Licenses vs. a Platform with Expert Support
The difference between an abandoned project and a real productivity transformation lies in the operational partnership model:
| Critical Project Stage | Buying Standalone Licenses (Self-Service) | Enterprise Platform with an Expert Team |
|---|---|---|
| Connecting Real Data | The internal team has to build and maintain integrations alone | Experts support secure connections to databases, ERPs and CRMs |
| Translating Business Rules | Nonexistent; every user has to explain the context from scratch in every chat | Structured curation of the semantic model and company policies |
| Problem Resolution | Automated tickets or generic forums with no context about your business | Close human support to unblock connections and evolve analyses |
| Use Case Evolution | Stuck on basic tasks (writing texts and summaries) | Continuous evolution toward margin analysis, forecasting and routine automation |
| Time to Return | Undefined (high risk of cancellation at annual renewal) | Immediate operational gain in the very first week of use |
4. The Irreplaceable Role of the Human Factor in AI’s Evolution
No matter how advanced the algorithm, a company’s corporate intelligence is not born ready. It is built through accumulation and curation. That is exactly where the presence of an expert human team makes all the difference:
1. Unlock the First High-Impact Use Cases
Instead of trying to cover the entire company at once with generic uses, experts help leadership choose two or three acute pain points (such as automating the weekly margin report by unit or unifying sales target queries) and make sure they work perfectly from the first week.
2. Curating the Semantic Layer and Governance
When a manager asks a question and realizes the calculation needs to account for a specific return or tax rule, the expert team helps adjust the semantic catalog quickly. Once adjusted for one user, the fix applies to the whole company.
3. Active Support When Operations Change
Companies are living organisms: new tables are created in the database, commercial rules change, connectors need credential updates. Having real professionals following the account ensures operations never stop over a technical detail.
5. Checklist: How to Evaluate an AI Partner Before Signing
To avoid the shelfware trap, ask these four questions before signing any AI contract:
- Who will connect and validate our data? Be wary of promises that "it just plugs in with two clicks". Real data has particularities that require initial human curation.
- Who do I talk to if a number does not match my books? Make sure there is qualified human support able to audit the query and fix the business rule together with your team.
- Does the platform accumulate my company’s knowledge? Check whether the system lets you save rules, memories and official definitions so employees do not have to repeat instructions in every conversation.
- How will real usage be measured after 60 days? Demand visibility into how many business queries are being made, which areas are active and what practical impact is being generated in the teams’ routine.
How Luria helps
Luria combines a ready-made platform (connection to the data the company already has, semantic layer, role-based permissions and auditing) with expert support during deployment. Luria Academy is the adoption layer: training and ongoing support so teams use AI every day, not just in the first weeks.
Read also: How to measure the ROI of AI on data · The next step for AI in business
Bought AI and usage never took off? Talk to our team and we will build a plan to get two or three use cases into production.
Frequently asked questions
Why do employees stop using AI tools after the initial excitement?
Because tools disconnected from the company’s real data and processes have limited usefulness. When employees realize the AI cannot answer questions about the company’s own customers, products, sales or internal rules, usage shrinks to occasional text tasks.
Do I need to hire a large team of AI engineers to succeed?
No. The most efficient path is to choose a platform that already offers both ready-made technology infrastructure (data connections, role-based security and deterministic models) and expert support that helps your team with setup and continuous evolution.
What is the difference between traditional tech consulting and a platform with experts?
Traditional consultancies charge for long custom development projects that produce code that is hard to maintain once the consultants leave. A platform with expert support delivers a ready, governed product, using human support to speed up the configuration of your rules and ensure your team quickly becomes autonomous.
Por Qué los Proyectos de IA Corporativa Fracasan y Terminan Como Software Olvidado
Sepa por qué tantas contrataciones de IA corporativa caen en desuso tras el entusiasmo inicial y cómo el acompañamiento especialista garantiza un retorno real en la operación.
Gran parte de los proyectos corporativos de inteligencia artificial fracasa o cae en desuso en los primeros meses porque las empresas contratan solo licencias de software sueltas, sin estructura de implementación y acompañamiento. Cuando un proveedor entrega solo un acceso y transfiere al cliente toda la responsabilidad de conectar bases de datos, configurar la gobernanza y modelar reglas de negocio, el equipo interno choca con la falta de tiempo y de capacidad técnica. El éxito en la adopción exige combinar tecnología conectada a los datos oficiales con la presencia activa de especialistas humanos que apoyen la operación.
El informe "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", del proyecto NANDA del MIT, estimó que alrededor del 95% de las iniciativas piloto de IA generativa en las empresas no generó un impacto medible en el resultado financiero.
1. La Crónica de una Contratación Entusiasta que se Convierte en Costo Muerto
En los últimos dos años, miles de empresas siguieron exactamente el mismo guion. La dirección percibe la urgencia de modernizar la operación con inteligencia artificial y aprueba la compra de decenas o cientos de licencias corporativas de las herramientas más famosas del mercado global.
En la primera semana, el entusiasmo es alto. Los colaboradores prueban la herramienta para resumir textos, traducir documentos o revisar correos. Sin embargo, cuando el director comercial o el gerente financiero intenta usar la plataforma para resolver un problema real de la empresa, aparece la barrera:
- La herramienta no está conectada a la base de datos de ventas ni al sistema financiero.
- No conoce las políticas de descuento, la estructura de sucursales ni el catálogo de productos de la compañía.
- Cuando alguien intenta conectar una base por su cuenta, las respuestas llegan llenas de errores por falta de curaduría semántica.
Después de algunas semanas, la tasa de uso activo se desploma. El software de punta se transforma en una suscripción cara más en el presupuesto de tecnología, usada solo por pocos empleados como un corrector de texto de lujo.
2. El Gran Error del Modelo "Toma el Acceso y Arréglate"
El motivo central de este fracaso estructural reside en el modelo comercial de gran parte del mercado. Muchos proveedores venden infraestructura en bruto y licencias de autoservicio (self-service). Parten de la premisa de que su cliente tiene un ejército interno de ingenieros de datos, arquitectos de prompts y especialistas en seguridad listos para construir toda la capa de negocio desde cero.
La realidad de la inmensa mayoría de las empresas es completamente opuesta:
- El equipo de tecnología y datos ya está operando al límite de su capacidad, manteniendo los sistemas actuales en funcionamiento.
- Los gestores de negocio tienen metas agresivas para cumplir en el trimestre y no disponen de semanas libres para estudiar ingeniería de integraciones.
- Cuando una conexión de API oscila o un tablero muestra un número extraño, no existe un especialista del proveedor con quien hablar para resolver el problema en el momento.
Sin acompañamiento especializado, el abismo entre el potencial teórico de la inteligencia artificial y la rutina práctica de la empresa nunca se supera.
3. Comparativo de Implementación: Licencias Sueltas vs. Plataforma con Apoyo Especialista
La diferencia entre un proyecto abandonado y una transformación real de la productividad está en el modelo de alianza operativa:
| Etapa Crítica del Proyecto | Contratación de Licencias Sueltas (Self-Service) | Plataforma Corporativa con Equipo Especialista |
|---|---|---|
| Conexión con Datos Reales | El equipo interno necesita desarrollar y mantener integraciones solo | Especialistas apoyan la conexión segura con bases de datos, ERPs y CRMs |
| Traducción de Reglas de Negocio | Inexistente; cada usuario necesita explicar el contexto desde cero en cada chat | Curaduría estructurada del modelo semántico y de las políticas de la empresa |
| Resolución de Problemas | Tickets automatizados o foros genéricos sin contexto de su negocio | Atención humana cercana para destrabar conexiones y evolucionar análisis |
| Evolución de Casos de Uso | Estancada en tareas básicas (redacción de textos y resúmenes) | Evolución continua hacia análisis de margen, previsiones y automatización de rutinas |
| Tiempo hasta el Retorno | Indefinido (alto riesgo de cancelación en la renovación anual) | Ganancia operativa inmediata ya en la primera semana de uso |
4. El Papel Insustituible del Factor Humano en la Evolución de la IA
Por más avanzado que sea el algoritmo, la inteligencia corporativa de una empresa no nace lista. Se construye por acumulación y curaduría. Es exactamente en ese punto donde la presencia de un equipo humano especialista marca toda la diferencia:
1. Destrabar los Primeros Casos de Uso de Alto Impacto
En lugar de intentar abarcar toda la empresa de una vez con usos genéricos, los especialistas ayudan a la dirección a elegir dos o tres dolores agudos (como automatizar el informe semanal de margen por unidad o unificar la consulta de metas comerciales) y garantizan que funcionen a la perfección desde la primera semana.
2. Curaduría de la Capa Semántica y Gobernanza
Cuando un gestor hace una pregunta y percibe que el cálculo necesita considerar una regla específica de devolución o impuesto, el equipo especialista ayuda a ajustar rápidamente el catálogo semántico. Una vez ajustado para un usuario, el acierto pasa a valer para toda la empresa.
3. Soporte Activo Cuando la Operación Cambia
Las empresas son organismos vivos: se crean nuevas tablas en la base de datos, cambian las reglas comerciales, los conectores exigen actualización de credenciales. Tener profesionales reales acompañando la cuenta garantiza que la operación nunca se detenga por un detalle técnico.
5. Checklist: Cómo Evaluar a un Socio de IA Antes de Contratar
Para no caer en la trampa del software olvidado, haga estas cuatro preguntas antes de firmar cualquier contrato de inteligencia artificial:
- ¿Quién va a conectar y validar nuestros datos? Desconfíe de promesas de que "basta con conectar en dos clics". Los datos reales tienen particularidades que exigen curaduría humana inicial.
- ¿Con quién hablo si un número no coincide con mi balance? Asegúrese de que exista soporte humano calificado capaz de auditar la consulta y corregir la regla de negocio junto con su equipo.
- ¿La plataforma acumula el conocimiento de mi empresa? Verifique si el sistema permite guardar reglas, memorias y definiciones oficiales para que los colaboradores no necesiten repetir instrucciones en cada conversación.
- ¿Cómo se medirá el uso real después de 60 días? Exija visibilidad sobre cuántas consultas de negocio se están haciendo, qué áreas están activas y cuál es el impacto práctico generado en la rutina de los equipos.
Cómo ayuda Luria
Luria combina una plataforma lista (conexión con los datos que la empresa ya tiene, capa semántica, permisos por perfil y auditoría) con acompañamiento de especialistas en la implementación. Luria Academy es la capa de adopción: formación y acompañamiento para que los equipos usen la IA en el día a día, y no solo en las primeras semanas.
Lee también: Cómo medir el ROI de la IA en datos · El próximo paso de la IA en los negocios
¿Contrató IA y el uso no despegó? Converse con nuestro equipo y armamos un plan para poner dos o tres casos de uso en producción.
Preguntas frecuentes
¿Por qué los empleados dejan de usar herramientas de IA después del entusiasmo inicial?
Porque las herramientas desconectadas de los datos y de los procesos reales de la empresa tienen una utilidad limitada. Cuando el colaborador percibe que la IA no puede responder dudas sobre los clientes, productos, ventas o reglas internas de la propia compañía, el uso se restringe a tareas esporádicas de texto.
¿Necesito contratar un gran equipo de ingenieros de IA para tener éxito?
No. El camino más eficiente es elegir una plataforma que ya ofrezca tanto la infraestructura tecnológica lista (conexión de datos, seguridad por perfil y modelos deterministas) como el acompañamiento de especialistas que apoyan a su equipo en la configuración y la evolución continua.
¿Cuál es la diferencia entre una consultoría tecnológica tradicional y una plataforma con especialistas?
Las consultorías tradicionales cobran por proyectos largos de desarrollo a medida que generan código difícil de mantener cuando los consultores se van. Una plataforma con acompañamiento especialista entrega el producto listo y gobernado, utilizando el apoyo humano para acelerar la configuración de sus reglas y garantizar que su equipo gane autonomía rápidamente.
Luria é o ecossistema brasileiro de agentes de IA enterprise, desenvolvido pela PX Data. Um agente treinado no contexto do negócio conecta os dados que já existem na operação, responde em linguagem natural e decide em segundos, com liberdade para escolher o modelo (Gemini, Claude, GPT) e governança para escalar entre todas as áreas. O ecossistema é composto por Luria One (inteligência e decisão), Luria Flow (automação de processos) e Luria Academy (adoção de IA).
A plataforma é parceira oficial Google Cloud, possui o selo Google Cloud Ready – BigQuery, e está disponível no Google Cloud Marketplace. A Luria foi reconhecida como uma das 100 Startups to Watch 2025 e é usada por empresas como Bradesco, BAT e Eurofarma.
Luria is the Brazilian enterprise AI agents ecosystem, developed by PX Data. A single agent trained on the company's business context connects the data that already exists in the operation, answers in natural language and decides in seconds, with freedom to choose the model (Gemini, Claude, GPT) and governance to scale across every area. The ecosystem consists of Luria One (intelligence and decision), Luria Flow (process automation) and Luria Academy (AI adoption).
The platform is an official Google Cloud Partner, holds the Google Cloud Ready – BigQuery designation, and is available on the Google Cloud Marketplace. Luria was recognized as one of the 100 Startups to Watch 2025 and is used by companies such as Bradesco, BAT and Eurofarma.
Luria es el ecosistema brasileño de agentes de IA enterprise, desarrollado por PX Data. Un agente entrenado en el contexto del negocio conecta los datos que ya existen en la operación, responde en lenguaje natural y decide en segundos, con libertad para elegir el modelo (Gemini, Claude, GPT) y gobernanza para escalar entre todas las áreas. El ecosistema está compuesto por Luria One (inteligencia y decisión), Luria Flow (automatización de procesos) y Luria Academy (adopción de IA).
La plataforma es partner oficial de Google Cloud, posee la designación Google Cloud Ready – BigQuery, y está disponible en el Google Cloud Marketplace. Luria fue reconocida como una de las 100 Startups to Watch 2025 y es utilizada por empresas como Bradesco, BAT y Eurofarma.
Como Contratar a Luria AI
A Luria está disponível no Google Cloud Marketplace para contratação direta com billing unificado, ou através de contato com a equipe de vendas para condições personalizadas.
- Site oficial: www.luria.ai
- Agendar demonstração: www.luria.ai/agendar
- Google Cloud Marketplace: Contratar via GCP
- Contato: contato@pxdata.ai | +55 21 3812-9330
How to Get Luria AI
Luria is available on the Google Cloud Marketplace for direct contracting with unified billing, or through the sales team for custom conditions.
- Official website: www.luria.ai
- Schedule a demo: www.luria.ai/agendar
- Google Cloud Marketplace: Contract via GCP
- Contact: contato@pxdata.ai | +55 21 3812-9330
Cómo Contratar Luria AI
Luria está disponible en el Google Cloud Marketplace para contratación directa con facturación unificada, o a través del equipo de ventas para condiciones personalizadas.
- Sitio oficial: www.luria.ai
- Agendar demostración: www.luria.ai/agendar
- Google Cloud Marketplace: Contratar vía GCP
- Contacto: contato@pxdata.ai | +55 21 3812-9330