Chatbot que não resolve
Modelo genérico, sem acesso aos seus dados, respondendo o que já estava no FAQ. O cliente insiste até pedir humano.
"O bot atende, só não resolve. E ainda irrita antes de chegar na pessoa."
Inteligência Artificial
IA que resolve chamado, não que faz demonstração.
Agentes conectados ao seu CRM, ERP e base de conhecimento. Escopo restrito aos seus dados, fonte citada em cada resposta e revisão humana onde o erro custa caro.
4–6 sem
do piloto à operação
100%
das respostas com fonte citada
0
dado seu treinando modelo de terceiro
Modelos e plataformas com que trabalhamos
ClaudeGPTGeminiLlamaAzure OpenAIAmazon BedrockZendesk AIHubSpot AISalesforce EinsteinLangChainPineconen8n
Por que projetos de IA travam
O piloto impressiona. A operação nunca vê.
Quatro motivos explicam por que a maior parte das iniciativas de IA não sai da apresentação.
Resposta sem procedência
A IA afirma com segurança e ninguém consegue conferir de onde veio. Uma resposta errada em cobrança ou contrato custa caro.
"Não dá para colocar isso na frente do cliente sem alguém checar."
Sem base para se apoiar
Conhecimento espalhado em PDF, e-mail e cabeça de gente. Sem fonte organizada, nenhum modelo tem no que se apoiar.
"A informação existe. Só que está em quatro lugares diferentes."
Piloto que não vira rotina
Prova de conceito bonita, sem integração com CRM nem dono definido. Seis meses depois ninguém lembra que existiu.
"Fizemos o piloto, todo mundo aplaudiu, e parou ali."
O que colocamos em produção
Três frentes de IA. Todas ligadas ao sistema que já roda.
Nada de projeto paralelo. A IA entra dentro do CRM, do ERP e do atendimento que a sua operação já usa.
Atendimento
Triagem & primeiro nívelResolver sem transferir.
O agente classifica, busca na base e responde com fonte. O que ele não resolve, entrega ao humano já com contexto.
Entregas desta frente
- Base de conhecimento estruturada a partir do que já existe
- Agente com escopo restrito aos seus dados e citação de fonte
- Regras de escalonamento para humano por confiança e criticidade
- Handoff com histórico e resumo, sem o cliente repetir o caso
- Painel de deflexão, CSAT e taxa de resposta com fonte
Case · −41% no tempo de atendimento
Comercial
Vendas & RevOpsVendedor sem trabalho de digitação.
Qualificação, enriquecimento e registro automáticos dentro do CRM, para o time gastar tempo em conversa.
Entregas desta frente
- Qualificação e enriquecimento de lead na entrada do funil
- Resumo de reunião e atualização de oportunidade sem digitação
- Priorização de pipeline por sinal de intenção
- Alertas de estagnação e próximo passo sugerido
- Tudo gravado no CRM, auditável por qualquer gestor
Case · qualificação automática na triagem inicial
Backoffice
Processos & documentosLeitura e conferência sem fila.
Extração de documento, conferência contra regra de negócio e encaminhamento — com humano decidindo o que é exceção.
Entregas desta frente
- Extração estruturada de nota, contrato e formulário
- Conferência automática contra as suas regras de negócio
- Fila de exceções para revisão humana, nunca aprovação cega
- Integração com ERP para o dado entrar sem redigitação
- Trilha de auditoria de cada decisão do agente
Case · +200 mil tickets processados por automações
Como funciona
Quatro fases. Do caso de uso à rotina.
Começamos pelo caso com retorno mais claro, não pelo mais fácil de demonstrar. Cada fase tem critério de sucesso definido antes de começar.
- 1Semana 0
Diagnóstico
Mapeamos onde a IA tem retorno mensurável na sua operação, e onde ela só adicionaria risco. Você recebe a lista priorizada com estimativa de impacto.
- 2Semanas 1–2
Base e guardrails
Organizamos a fonte de conhecimento e definimos as regras: o que o agente pode responder, o que precisa de fonte, o que sempre vai para humano.
- 3Semanas 2–5
Piloto medido
Agente em produção num escopo restrito, com métrica acordada e comparação contra o processo atual. Se não bater o critério, ajusta ou para.
- 4Semana 5+
Expansão e operação
Ampliação para os demais casos, com dono definido, documentação entregue e acompanhamento dos indicadores.
Guardrails
O que impede a IA de inventar resposta.
Modelo de linguagem erra. O que muda o resultado é o que se coloca em volta dele — e isso faz parte do escopo, não é item extra.
Escopo
- Resposta restrita à sua base de conhecimento
- Recusa explícita quando não há fonte
- Sem acesso a dado fora do necessário para a tarefa
- Ambiente de teste antes de qualquer produção
Rastreabilidade
- Citação da fonte em cada resposta
- Log completo de pergunta, contexto e retorno
- Trilha de auditoria consultável por gestor
- Métrica de confiança por interação
Revisão humana
- Escalonamento automático em baixa confiança
- Aprovação humana onde o erro custa caro
- Fila de exceções com responsável definido
- Nenhuma decisão irreversível tomada pelo agente
Dados
- Seus dados não treinam modelo de terceiro
- Retenção e residência definidas em contrato
- Anonimização do que for sensível
- Alinhamento com LGPD e com a sua política interna
Se um caso de uso não puder ter fonte citada nem revisão humana viável, a recomendação é não usar IA nele. Preferimos dizer isso no diagnóstico a descobrir depois.
Resultados
Agentes em produção. Operações reais.
Operações que já rodam com IA
Ver todos os cases→Algumas das empresas que atendemos
Antes de decidir
O que perguntam antes de começar.
Modelos de linguagem erram. Por isso restringimos o escopo aos seus dados, exigimos citação da fonte em cada resposta e mantemos revisão humana onde o erro custa caro. Quando o agente não tem base para responder, ele diz que não sabe e escala — não inventa.