IA e Automação
Chatbots, RAG e automações que tiram o trabalho repetitivo do caminho, aplicados com critério técnico e medidos em produção, não adotados por moda.
IA onde ela resolve, não onde ela impressiona
A maior parte do que se vende como inteligência artificial hoje resolve um problema que você não tem. A gente começa pelo caminho oposto: olha o seu processo, identifica onde existe repetição cara, e só então avalia se um modelo de linguagem é a ferramenta certa. Muitas vezes não é, e uma automação convencional entrega o mesmo resultado por uma fração do custo de operação.
Quando a IA é a resposta, ela precisa conhecer o seu contexto. Um assistente que responde com o conhecimento genérico do modelo serve para pouca coisa. Ligamos o modelo à sua base de conhecimento, aos seus documentos e aos seus sistemas, usando RAG quando a pergunta exige buscar a informação antes de responder. O resultado é um atendimento que cita a fonte em vez de inventar.
Nem toda automação passa por um modelo. Boa parte do ganho está em conectar sistemas que hoje conversam por planilha e e-mail: um pedido que entra, dispara uma verificação, atualiza o estoque e avisa o time certo. Construímos esses fluxos com a mesma disciplina de qualquer software nosso, com tratamento de erro, log e a possibilidade de uma pessoa intervir quando o caso for ambíguo.
IA sem medição vira aposta. Antes de escalar, definimos métricas de qualidade e de custo por interação, e acompanhamos as duas em produção. Isso permite responder às perguntas que importam: o assistente está acertando? Ficou mais caro depois da última troca de modelo? Vale mudar de provedor? Sem esses números, qualquer decisão sobre IA é opinião.
- Assistentes e chatbots com contexto do seu negócio
- RAG (busca aumentada por recuperação) sobre a sua base
- Automação de processos e fluxos entre sistemas
- Integração com modelos, provedores e APIs
- Avaliação de qualidade e de custo por interação
- Guardrails, tratamento de erro e escalada para humano
- Monitoramento e observabilidade em produção
- Documentação e transferência de conhecimento
Discovery
Entendemos o problema, o contexto e as restrições antes de escrever a primeira linha.
Construção
Provamos o valor com um piloto enxuto, rodando sobre dados reais e com métrica definida desde o início. Se o piloto não se pagar, você descobre cedo e barato, antes de escalar.
Evolução
Colocamos em produção com avaliação contínua de qualidade, custo e segurança, e com a possibilidade de trocar de modelo sem reescrever a aplicação quando o mercado se mover.
Quando vale usar RAG?
Quando o assistente precisa responder com base no seu conteúdo, e não no conhecimento geral do modelo. Se a resposta certa está num contrato, num manual ou numa base de chamados, RAG é o caminho. Se a pergunta é genérica, um bom prompt resolve por menos. Avaliamos isso no discovery, antes de construir.
Como vocês controlam custo e qualidade?
Medimos. Definimos métricas de qualidade e de custo por interação antes do piloto, e acompanhamos as duas em produção. Cada mudança de modelo, de prompt ou de provedor é comparada contra a linha de base. Isso transforma uma decisão que costuma ser instintiva em uma decisão com número na mesa.
Meus dados vão treinar o modelo de outra empresa?
Depende do provedor e do plano, e essa é uma decisão que tomamos junto com você no discovery. Trabalhamos com configurações em que o seu conteúdo não alimenta o treinamento de modelos de terceiros, e deixamos isso explícito por escrito. Quando o dado é sensível, avaliamos rodar o modelo dentro da sua própria infraestrutura.
E se o assistente responder errado?
Assumimos que vai acontecer, e projetamos para isso. O assistente cita a fonte que usou, para você conferir. Perguntas fora do escopo recebem uma resposta honesta de que não sabe, em vez de um chute. E os casos ambíguos escalam para uma pessoa, com o histórico da conversa junto.
Preciso trocar o meu sistema atual?
Não. A IA entra como uma camada sobre o que você já tem. Integramos com o seu sistema por API, banco de dados ou fila de mensagens, sem migração. Se durante o discovery descobrirmos que o sistema atual não expõe os dados necessários, tratamos essa integração como parte do escopo.
Vocês prendem o projeto a um provedor de IA?
Não é o que buscamos. Isolamos a chamada ao modelo atrás de uma camada nossa, de forma que trocar de provedor seja uma mudança de configuração, não uma reescrita. O mercado de modelos muda rápido, e o custo por token de hoje não é o de amanhã. Essa flexibilidade faz parte do projeto.
Tem um projeto em mente?
A gente devolve um plano técnico claro, sem compromisso.
Vamos tirar sua ideia do papel
O investimento é tratado depois, na proposta, após a conversa de discovery.