A Emilia AI, startup que usa as câmeras de segurança já instaladas em restaurantes para monitorar a operação, captou US$ 1,5 milhão em uma rodada pré-seed anunciada em 14 de setembro.
A rodada foi liderada pela Prosus Ventures, braço do grupo holandês que controla o iFood no Brasil, com US$ 1 milhão. Investidores-anjo do setor de tecnologia completaram os US$ 500 mil restantes.
Como funciona
A plataforma combina duas fontes que o restaurante já tem: o vídeo das câmeras de segurança e os dados do sistema de ponto de venda. Em cima disso rodam dois agentes.
O Coach observa o salão, identifica lacunas no atendimento e aponta oportunidades de venda adicional para a equipe, como oferecer uma sobremesa ou uma segunda rodada de bebida.
O Sentinel compara os itens que saem da cozinha com as vendas registradas no caixa. Quando os dois números não batem, ele sinaliza. Na prática, é um detector de desvio e de perda.
O argumento de custo está no fato de não exigir equipamento novo. O sistema roda nas câmeras que já estão na parede e se integra a um PDV que o restaurante já paga. A cobrança é por mesa.
Os resultados que a empresa divulga
A Emilia cita dois clientes.
Na Alife Nino, rede com mais de 100 unidades, a empresa afirma ter gerado US$ 300 de receita adicional por mesa a cada mês, com custo de US$ 10 por mesa. A companhia apresenta isso como retorno de 28 vezes.
A Jin Jin está expandindo o uso para mais de 77 unidades depois de identificar perdas que não apareciam nos controles anteriores.
Os dois números vêm da própria startup e se referem a clientes específicos. Não são média da base nem resultado verificado por terceiro.
Quem está por trás
A empresa foi fundada em 2024 pelos colombianos Andrés Cajiao, CEO, e Sebastian Rojo, CTO. A sede é nos Estados Unidos, mas o foco comercial é Brasil e Colômbia. O plano com o dinheiro é expandir pela América Latina.
A escolha da Prosus como investidora tem lógica de portfólio: o grupo já controla o iFood e opera na mesma cadeia em que a Emilia vende.
Uma categoria que está se formando
A Emilia não está sozinha. A americana Plainsight apresentou no NRA Show 2026, em Chicago, uma solução de visão computacional com câmeras sobre as estações de montagem de pedido, voltada a reduzir erro. Pesquisa da própria Plainsight com consumidores em Washington e Chicago indica que 61% dos clientes não voltam a um estabelecimento depois de receber um pedido errado.
A infraestrutura abre outros usos além de venda e perda: monitoramento de estoque, verificação de uso de equipamento de proteção, análise de fluxo de clientes e controle do tempo que o pedido fica parado na prateleira de retirada.
O custo de entrada é baixo para os padrões de automação. As câmeras usadas nessas soluções custam entre US$ 200 e US$ 300, e a implementação leva cerca de 30 dias, incluindo vistoria, instalação, mapeamento de falhas e treinamento do modelo.
O ponto que ficou de fora
Nenhuma das fontes trata de privacidade. Os dois agentes funcionam observando funcionários trabalhando e clientes comendo, e o Sentinel é, por definição, um sistema que monitora a equipe em busca de desvio.
A empresa também não divulgou receita, número total de clientes, tamanho do time nem o valuation da rodada.