A empresa chegou com dois produtos pra construir: um marketplace de carcaças e um sistema de IA para análise de qualidade. A tentação era tratar tudo como um projeto só, porque no desenho final um alimenta o outro.
Só que os dois têm relógios diferentes. Treinar e validar o modelo leva tempo. O marketplace começa a ensinar alguma coisa quando compradores reais respondem. Amarrar um ao outro significaria passar meses sem aprender sobre o mercado.
Dividimos o trabalho em duas frentes independentes. Uma ficou com o sistema de análise de qualidade, usando os dispositivos OAK-1 e o pipeline de IA. A outra ficou com o marketplace, que saiu com fotos enviadas manualmente pelos fundadores. Assim, os compradores puderam testar a vitrine antes de o modelo ficar pronto.
Essa separação levou a pergunta real a campo cedo. Passamos a primeira semana dentro do frigorífico, acompanhando o carregamento de caminhões, a escolha de carcaças e a gestão dos pedidos. Foi de lá, não do briefing, que saiu a decisão principal: um marketplace aberto reduziria o controle do frigorífico sobre a composição do estoque. O modelo virou estoque controlado.
A Bleu conduziu a validação de mercado enquanto os fundadores cuidavam da captação. Testamos a vitrine com açougues e supermercados, e os testes de usabilidade mudaram os fluxos antes da construção completa.
O piloto entrou no ar em um frigorífico real, com vendedores e compradores reais, enquanto o modelo ainda era treinado. O produto abriu conversas com 26 frigoríficos no pipeline da incubadora; esse número representa oportunidade comercial, não adoção concluída. Quando a IA ficar pronta, ela entrará em um produto ao qual o mercado já respondeu.
Quando uma parte do produto segue o prazo da pesquisa e outra precisa responder ao mercado, separar as duas não é gambiarra. É o que deixa a empresa apresentar evidência em vez de tese.