Endeavor usa 825 perfis para acelerar conexões entre empreendedores
Em teste com 17 startups do Scale-Up, ferramenta de IA também reúne aprendizados de mentorias e pode sugerir caminhos sem contato com um mentor.
Redação ·
Encontrar a pessoa certa para destravar um problema de negócio pode levar semanas. A Endeavor começou a testar, em 28 de outubro de 2026, uma ferramenta de inteligência artificial que mapeia desafios de empreendedores e aponta possíveis mentores ou pares dentro de sua rede. O piloto atende as 17 startups da nova turma do programa Scale-Up.
Como a ferramenta faz as conexões
O empreendedor descreve a situação em uma interface acessada por meio de modelos de linguagem, como ChatGPT ou Claude. A IA cruza o desafio com uma base de 825 empreendedores e mentores e apresenta seis nomes que podem ajudar, acompanhados de uma justificativa para cada indicação.
A busca não fica restrita a quem já passou pelo mesmo tipo de startup. Uma empresa que tenta vender para grandes companhias, por exemplo, pode receber a indicação de alguém que conhece o processo de compras pelo lado do cliente. Se o usuário quiser conversar com uma das pessoas sugeridas, um agente da Endeavor faz o contato pelo WhatsApp e organiza o agendamento após a confirmação do mentor.
A organização afirma que uma indicação que costumava levar de três a seis semanas pode ser feita em segundos. O ganho, portanto, não é só encontrar contatos: é reduzir o tempo gasto para localizar alguém com experiência relevante e encaminhar a conversa.
O que existe por trás das recomendações
A ferramenta também pode responder a dúvidas sem necessariamente marcar uma mentoria. Para isso, usa o Collective Brain, uma estrutura que reúne registros de mentorias e organiza experiências, recomendações e resultados relatados por empreendedores da rede.
Em um piloto com 99 conversas, a Endeavor extraiu 3.625 registros de experiências e recomendações. O sistema identificou ainda 562 desafios de negócio, agrupados em 89 temas — entre eles, dificuldades para contratar executivos e estruturar uma área comercial. Esses dados servem de base para sugerir caminhos a quem enfrenta problemas parecidos.
Há uma diferença importante entre essa proposta e um chatbot genérico: a resposta pretende se apoiar em situações vividas na própria rede. Mas isso não significa que a recomendação seja uma receita pronta. Uma decisão que funcionou para uma empresa pode depender de seu estágio, mercado e equipe; o contexto continua fazendo diferença.
Escalar sem expor conversas
Como o material vem de conversas de mentoria, a confidencialidade é uma questão central. A Endeavor diz ter preparado uma versão tratada da base, retirando informações sensíveis antes de disponibilizar os aprendizados aos agentes de IA. A equipe também prevê ampliar o acesso gradualmente, em vez de abrir a ferramenta de uma vez para toda a rede.
Esse cuidado ajuda a explicar por que o projeto ainda está em teste, mesmo com uma base considerável de perfis. A organização quer ampliar a distribuição do conhecimento acumulado ao longo de 25 anos, mas precisa equilibrar escala e proteção das informações compartilhadas pelos empreendedores.
A turma do Scale-Up reúne 17 startups que, juntas, captaram R$ 240 milhões de investidores como Prosus Ventures, Canary, Maya Capital e Astella. A Endeavor planeja levar a ferramenta a outros empreendedores de sua rede até o fim do ano. Por enquanto, os números divulgados descrevem a estrutura e o piloto; ainda não há dados públicos sobre a qualidade das indicações ou os resultados obtidos pelas startups com as recomendações.
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