IA e modelos de linguagem

IA que tira o trabalho repetitivo da sua equipe

Encontramos os processos em que os modelos trazem ganho mensurável, validamos a ideia em um piloto e só então implantamos na empresa.

Solicitar orçamento Como trabalhamos

Quando você precisa disso

A equipe passa horas copiando dados entre arquivos e sistemas
As respostas estão perdidas em centenas de documentos e conversas
O atendimento responde às mesmas perguntas o tempo todo
Os relatórios são feitos à mão e já nascem desatualizados
Você quer usar IA, mas não sabe por onde começar

O que fazemos

Integração de LLMs

Incorporamos modelos de linguagem ao seu CRM, portais e sistemas internos.

A IA funciona onde a equipe já trabalha

Chatbots e assistentes

Criamos assistentes para clientes e equipes com base nos seus materiais.

Solicitações comuns são resolvidas sem atendente

Busca na base de conhecimento

Reunimos normas, contratos e manuais em uma única busca com respostas em linguagem natural.

Resposta com a fonte, sem longas buscas

Extração de dados

Lemos digitalizações, notas fiscais e contratos e organizamos os dados nos campos certos.

Menos digitação manual e menos erros

Análises com IA

Identificamos padrões nos dados e os transformamos em resumos claros.

Decisões baseadas em dados atualizados

Pilotos e MVP

Testamos a hipótese em um processo, com dados reais.

Você sabe se vale escalar antes de grandes investimentos

Casos

Plataforma SaaS B2B

Assistente de IA para o suporte de uma plataforma SaaS

Desafio

O suporte se afogava em perguntas repetitivas, como exportar um relatório ou mudar permissões de acesso. As respostas demoravam horas, e a documentação estava espalhada entre a base de conhecimento, chamados antigos e vídeos.

Solução

  • Reunimos a documentação, os chamados resolvidos e as transcrições dos vídeos de treinamento em uma base única.
  • Criamos um bot com LLM e busca na base (RAG) que responde com o link para o trecho certo do manual.
  • Integramos o bot ao chat da plataforma e ao Telegram.
  • Perguntas complexas ou respostas com baixa confiança vão para um atendente com todo o histórico da conversa.
  • Um painel mostra as dúvidas mais frequentes e os temas que faltam na documentação.
  • LLM
  • RAG
  • Banco vetorial
  • Python
  • Integração com helpdesk

Equipe distribuída

Controle de qualidade e produtividade da equipe

Desafio

Os gestores não tinham uma visão objetiva da carga de trabalho e da produtividade. Os relatórios eram preenchidos à mão, e quedas de desempenho e sinais de esgotamento eram percebidos tarde demais.

Solução

  • Conectamos os dados dos sistemas de trabalho: gerenciador de tarefas, CRM, mensageiro corporativo e agenda.
  • Um agente de IA analisa tarefas concluídas, prazos, participação nas discussões e qualidade das respostas aos clientes.
  • Toda semana o gestor recebe um resumo da equipe: carga, engajamento, riscos de sobrecarga e recomendações.
  • LLM
  • Agentes de IA
  • Integração com Jira e CRM
  • Python
  • Dashboards

Reuniões on-line

Avaliação do engajamento em reuniões on-line

Desafio

Entender quanto os participantes estão envolvidos nas reuniões e em quais momentos a atenção da equipe cai.

Solução

  • Um modelo de visão computacional analisa os olhos do participante e define apenas o estado: ativo ou cansado.
  • O vídeo é processado em tempo real e não é gravado nem armazenado. O sistema guarda somente o estado.
  • A LLM cruza esses estados com a linha do tempo da reunião e mostra em quais momentos a atenção caiu.
  • Ao final, o organizador recebe um relatório com o gráfico de engajamento e recomendações.
  • Visão computacional
  • LLM
  • Processamento em tempo real
  • Python

Plataforma web

Testes de regressão com agentes de IA

Desafio

O teste de regressão manual antes de cada release levava vários dias, e os testes automatizados baseados em seletores quebravam a cada mudança na interface.

Solução

  • Agentes de IA executam cenários descritos em linguagem natural, como “cadastrar-se, criar um pedido, pagar”, do jeito que um testador faria.
  • Quando a interface muda, os agentes encontram os elementos sozinhos, sem reescrever os testes.
  • Para cada erro, o agente gera um relatório com capturas de tela e os passos para reproduzir.
  • A execução está integrada ao CI/CD e roda antes de cada release.
  • Agentes de IA
  • LLM
  • Playwright
  • CI/CD
  • Python

Como trabalhamos

  1. Análise do processo

    Vemos como a tarefa é feita hoje e onde se perde tempo.

  2. Avaliação dos dados

    Avaliamos quais dados existem e o que precisa ser preparado.

  3. Piloto

    Construímos um protótipo funcional em uma área delimitada.

  4. Avaliação da qualidade

    Comparamos as respostas do modelo com uma referência e medimos o ganho.

  5. Implantação

    Se o piloto der certo, integramos a solução aos sistemas e treinamos as pessoas.

  6. Acompanhamento

    Monitoramos a qualidade e atualizamos os modelos e a base de conhecimento.

Tecnologias e controle

Perguntas frequentes

Por onde é melhor começar?

Por um processo com muito trabalho repetitivo e dados disponíveis. É onde o resultado aparece mais facilmente.

O que acontece com os nossos dados?

Definimos a arquitetura conforme as exigências da empresa. Se os dados não puderem sair, o modelo é implantado no seu ambiente.

E se o modelo errar?

Limitamos as respostas às suas fontes, mostramos as referências e, em situações críticas, a decisão final fica com uma pessoa.

Quanto custa?

Depende do processo e do volume de dados. Depois da análise, informamos o valor do piloto separado da implantação completa.