Inteligência artificial, automação e dados
Nós começamos por aí: onde a IA devolve horas ou evita erro na sua operação. Construímos no menor recorte que já gera valor e medimos antes de escalar. Também fazemos automação, sistemas sob medida e o BI que sustenta tudo isso.
Nossa postura
A maior parte dos projetos de IA impressiona na demonstração e nunca entra na rotina de ninguém. Normalmente porque começaram pela tecnologia, e não pelo processo.
Antes de propor qualquer solução, estimamos o retorno: horas devolvidas, erro evitado, tempo economizado. Se o número não fecha, dizemos que não fecha.
Boa parte do que chamam de projeto de IA se resolve com automação comum — mais barata, mais rápida e previsível. Usamos o modelo onde só ele resolve.
Toda solução de IA que entregamos tem um conjunto de casos de teste com resposta conhecida. Acerto, erro e custo aparecem em número antes de ir para produção.
Código, documentação e acessos são seus. Consultoria que cria dependência é consultoria mal feita.
Onde procurar
Não é em todo lugar, e é isso que quase ninguém diz. Estes são os padrões em que o retorno aparece rápido e dá para medir.
Leitura de documento, digitação, conferência, consolidação de planilha. Tarefa repetitiva e bem definida é onde o retorno aparece primeiro e é mais fácil de medir.
A informação existe, mas está em documento, sistema ou na cabeça de uma pessoa. Um assistente sobre a base da empresa devolve a resposta com a fonte, sem interromper ninguém.
Quando o dado está organizado, dá para projetar cenário, antecipar desvio e priorizar com critério. É aqui que BI e IA se encontram.
Serviços
Quatro camadas que se sustentam — dados, sistemas, automação e IA — mais a capacitação da sua equipe.
Assistentes que respondem sobre os documentos e sistemas da sua empresa, extração automática de dados de contratos e notas, classificação e triagem de demandas, agentes que executam tarefas de ponta a ponta. Começamos pelo processo onde a IA paga a própria conta — e medimos se pagou.
Casos
Projetos em produção, descritos sem nome de cliente e sem regra de negócio — parte deles nasceu em ambiente sob sigilo profissional.
Construímos e operamos uma plataforma própria de IA, hospedada em infraestrutura sob controle da empresa, com assistentes especializados por área de atuação, base de conhecimento interna, autenticação corporativa e identidade visual da casa. Os dados trafegam por APIs corporativas que não alimentam treinamento de modelos.
Uso de IA generalizado entre as áreas jurídicas e o backoffice — do contencioso ao financeiro, marketing e RH — dentro de um ambiente governado, em vez de cada um usando ferramenta pública por conta própria.
Construímos a camada de medição em cima da base de uso da plataforma e um painel com consumo por usuário, por área e por assistente, custo convertido em reais, evolução no tempo e curva de adoção.
A diretoria passou a discutir IA com número na mão: onde o investimento se justifica, quais áreas precisam de treinamento e qual assistente realmente entrou na rotina.
Desenvolvemos um portal web único reunindo gestão de oportunidades comerciais, acompanhamento de demandas, relatórios operacionais e indicadores de gestão, com controle de acesso por perfil e integração às bases já existentes.
Um único lugar para registrar e consultar, com histórico e responsável por registro. O controle paralelo em planilha deixou de ser necessário.
Criamos um assistente de voz em tempo real que entende a pergunta falada, consulta os dados diretamente no ERP e responde em áudio, em linguagem natural, sem o usuário abrir sistema nenhum.
A consulta a número virou algo que se faz enquanto se caminha entre reuniões, e não uma tarefa a ser agendada.
O que nos separa
Escolher o modelo de linguagem é a decisão mais fácil do projeto. O que decide se ele entra em produção é o resto.
Projetos em ambiente jurídico, onde informação de cliente não pode vazar e cada ação precisa deixar rastro. Isso molda como desenhamos tudo: controle de acesso, registro de uso e dados em infraestrutura sob controle da empresa.
Integramos com Protheus, Oracle e bancos corporativos antigos. É a parte que costuma travar projeto de IA: o modelo é fácil, difícil é fazer ele conversar com o sistema que a empresa usa há quinze anos.
Modelamos o dado, construímos o sistema, automatizamos o processo e colocamos a IA em cima. Quando as quatro camadas são feitas pelo mesmo time, some a discussão sobre de quem é a culpa quando algo não funciona.
De onde viemos
A Data Planning nasceu fazendo Business Intelligence, e continua fazendo. É essa base que separa um projeto de IA que funciona de uma resposta bonita sobre informação errada.
Comercial
Faturamento, carteira ativa, churn e novos clientes em uma tela. Decomposição por vendedor, segmento e categoria, com comparativo contra ano anterior e budget, além de leitura automática dos desvios.
Financeiro
Contas a pagar e a receber, fluxo de caixa projetado e realizado contra orçado. O financeiro para de fechar o mês para descobrir o resultado do mês.
Impecável a postura com que a consultoria trabalha, o comprometimento, jogo de cintura e perfil de dono do negócio.
O trabalho da Data Planning foi essencial para entendermos melhor nossos números e identificar pontos de melhoria.
Perguntas frequentes
As dúvidas que mais aparecem em uma primeira reunião — respondidas sem jargão e sem promessa.
Ver todas as perguntasTrabalhamos em quatro frentes que se conectam: inteligência artificial aplicada a processos de negócio, automação de rotinas, desenvolvimento de sistemas sob medida e Business Intelligence. A empresa nasceu em BI, e essa base é o que permite tratar IA como engenharia sobre dado confiável, e não como experimento.
Significa que o projeto nasce de um processo específico, com uma conta de retorno estimada antes de começar, e é avaliado contra essa conta depois. É o oposto do piloto que impressiona na demonstração e nunca entra na rotina de ninguém. Se a conta não fecha, dizemos antes de vender o projeto.
Tarefas que envolvem ler e interpretar linguagem: extrair dados de contratos e notas, classificar e rotear demandas, responder perguntas a partir de uma base de documentos, resumir volume grande de texto, redigir primeira versão de documento padronizado. Fora disso, geralmente há solução mais barata e mais previsível.
Cálculo exato sobre grande volume de números — isso é trabalho de banco de dados. Decisão que exige responsabilidade jurídica sem revisão humana. E qualquer tarefa em que o custo de um erro raro seja alto demais para ser aceito sem conferência. Em todos esses casos a IA pode participar como apoio, nunca como autoridade final.
Usando as APIs corporativas dos provedores, nas quais o conteúdo enviado não alimenta o treinamento de modelos, mantendo os dados em contas sob o seu controle, restringindo por perfil o que cada usuário pode consultar e registrando os acessos. Quando a exigência de sigilo é maior, avaliamos modelos executados na sua própria infraestrutura.
Próximo passo
Uma conversa de 30 minutos costuma bastar. E se a resposta for "aqui não compensa", é isso que você vai ouvir.