O cenário de crédito corporativo no Brasil atingiu um ponto crítico de saturação ao final de 2025, configurando o que analistas chamam de "crise de confiança institucional". Com o montante de dívidas vencidas alcançando a marca de R$ 204,8 bilhões e afetando 8,7 milhões de CNPJs, o mercado B2B, especialmente o setor industrial, viu-se obrigado a operar sob uma política de extrema restrição. Diferente do crédito bancário tradicional, o crédito industrial é o pulmão da economia real, onde a venda a prazo de insumos e produtos mantém a cadeia produtiva girando. No entanto, o custo médio da inadimplência, que hoje gira em torno de R$ 23,6 mil por empresa negativada, forçou as indústrias a adotarem um comportamento defensivo, muitas vezes negando crédito a clientes viáveis por pura falta de ferramentas de análise profunda. Esse movimento gera um efeito colateral perverso: a retração do faturamento bruto das indústrias, que, por medo do risco, acabam ignorando o potencial de compra de parceiros comerciais que possuem saúde financeira, mas dados contábeis não estruturados.

       Neste contexto de incerteza, a Lunna surge como uma camada tecnológica de inteligência artificial voltada para a qualificação da decisão financeira, operando no ponto exato onde o risco e a oportunidade se encontram. Fundada por Antonio Ferreira, Matheus Marques e Bruno Contreiras, empreendedores que trouxeram do mercado de dados e da ciência da computação uma visão pragmática sobre o processamento de informações, a plataforma não atua apenas como um escritório de análise de crédito. O diferencial técnico reside na capacidade de processar documentos internos "não estruturados", como balanços patrimoniais e DREs muitas vezes desorganizados, e cruzá-los em tempo real com dados externos, como protestos, restritivos e processos, disponíveis através do Banco Central e Serasa, por exemplo. Essa tecnologia permite que a indústria enxergue todos os tipos de clientes, mesmo aquele que não é perfeito perante o Serasa, mas que tem capacidade de pagamento comprovada por variáveis internas. Nos últimos 6 meses, a plataforma já auxiliou na liberação assertiva de mais de R$ 100 milhões em limites de crédito, provando que a precisão analítica é o melhor antídoto para a paralisia comercial causada pela inadimplência sistêmica.

       A visão estratégica por trás dessa automação é reforçada pelo mercado como uma mudança de paradigma na gestão de caixa das grandes corporações. Para Antonio Matarazzo, CEO da Lunna IA, o avanço desse tipo de solução responde a uma necessidade estrutural da economia real. “Com a inadimplência em níveis recordes, o crédito deixou de ser uma decisão intuitiva. As empresas precisam proteger o caixa, mas também definir limites mais assertivos para não travar as vendas”, comenta. O executivo destaca que ferramentas que organizam dados e apoiam a decisão permitem que a indústria continue vendendo com mais segurança, mesmo em um ambiente mais restritivo. A proposta da Lunna, ao se integrar ao ecossistema do Grupo Everblue, é justamente retirar o peso da subjetividade humana em comitês de crédito que, historicamente, baseiam-se em impressões superficiais ou pressões comerciais. Ao transformar documentos em relatórios de crédito padronizados e com sugestões de limites matematicamente embasados, a IA reduz o tempo de resposta da indústria de dias para minutos, garantindo que o fluxo de mercadorias não pare por lentidão burocrática.

As projeções para o futuro próximo indicam que a tecnologia de machine learning será o divisor de águas para as indústrias que buscam escalabilidade em 2026. A meta da Lunna é viabilizar a concessão de R$ 1 bilhão em crédito industrial até o fim deste ano, focando especialmente em empresas que faturam acima de R$ 100 milhões anuais. O impacto econômico é direto; estima-se que a correção fina na análise de crédito possa aumentar o faturamento bruto dessas indústrias em cerca de 3%, apenas pela recuperação de vendas que seriam anteriormente negadas. Ao monitorar não apenas o CNPJ comprador, mas também as árvores genealógicas de sócios e possíveis grupos econômicos ocultos, a IA protege a indústria contra fraudes de sucessão e ocultação de patrimônio, riscos que as ferramentas tradicionais costumam ignorar. Assim, o mercado brasileiro começa a presenciar uma sofisticação tecnológica onde o "expertise" de um analista de banco de investimento é replicado em escala para a indústria de base, transformando a gestão de risco em uma vantagem competitiva sustentável e necessária para a manutenção do crescimento econômico nacional diante dos atuais desafios financeiros.