Isso significa substituir o nosso time por IA?

Não. O modelo cuida do volume; uma pessoa cuida dos julgamentos. O objetivo é devolver tempo de analista, não ter menos analistas tomando as decisões que importam.

Já testamos um piloto de IA antes e ele não sobreviveu ao contato com dado real. O que é diferente aqui?

A maioria dos pilotos que falham pula a camada de revisão humana e a trilha de auditoria, e perde a confiança na primeira vez que o modelo erra. Projetamos para esse caso desde o início, não depois que ele acontece.

RPA ou uma integração de verdade por API, qual a gente precisa?

Depende se os sistemas envolvidos expõem uma API de verdade. Automação de tela parece mais rápida numa demo e quebra no próximo redesign do fornecedor; dizemos honestamente qual encaixa.

IA e automação

IA em produção, com uma pessoa no circuito onde importa

Automação e IA construídas nos fluxos que você já opera, com revisão onde o julgamento importa e uma trilha de auditoria em cada decisão.

Agendar Discovery de 2 semanas

Como trabalhamos

Primeiro fluxo delimitado: um passo de alto volume e bem definido, medido antes de ser ampliado
Revisão humana onde o julgamento ou a conformidade importam, não autonomia geral
Integração de verdade por API com seus sistemas atuais, não automação de tela que quebra no próximo redesign
Uma trilha de auditoria em cada decisão automatizada, para quando alguém precisar explicá-la

Artigos

Colocar um LLM em produção sem dar autonomia a ele
Onde fica o limiar de confiança, o que a revisão humana precisa pegar e quais decisões um modelo de linguagem nunca deveria assumir em produção.
Ler
RPA ou integração por API: quando o robô de tela vira dívida
Automação de tela é rápida de construir e cara de manter. Uma tabela de decisão entre RPA e integração de verdade, e como sobreviver quando só há RPA.
Ler
ETL ou ELT num time de porte médio, e como saber qual você precisa
ELT é o conselho padrão e nem sempre está certo. Onde cada padrão cabe, o que a conta do data warehouse esconde e a restrição que decide por você.
Ler

Avaliações

Perguntas frequentes

Isso significa substituir o nosso time por IA?: Não. O modelo cuida do volume; uma pessoa cuida dos julgamentos. O objetivo é devolver tempo de analista, não ter menos analistas tomando as decisões que importam.
Já testamos um piloto de IA antes e ele não sobreviveu ao contato com dado real. O que é diferente aqui?: A maioria dos pilotos que falham pula a camada de revisão humana e a trilha de auditoria, e perde a confiança na primeira vez que o modelo erra. Projetamos para esse caso desde o início, não depois que ele acontece.
RPA ou uma integração de verdade por API, qual a gente precisa?: Depende se os sistemas envolvidos expõem uma API de verdade. Automação de tela parece mais rápida numa demo e quebra no próximo redesign do fornecedor; dizemos honestamente qual encaixa.

Soterrado em trabalho manual e repetitivo em volume?

Traga o fluxo. Mapeamos onde a automação se paga mais rápido, e onde uma pessoa ainda precisa ficar no circuito.