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ContatoConversar no WhatsApp(abre o WhatsApp em nova aba)

IA aplicada e agentes

Classificação, resumo, busca contextual e sugestão de resposta ligadas aos sistemas da operação. A IA sugere e prioriza; a decisão que importa continua com uma pessoa.

Conversar no WhatsApp(abre o WhatsApp em nova aba)

O que costuma melhorar

  • Menos tempo lendo e classificando manualmente
  • Contexto encontrado em segundos, não em meses de histórico
  • IA em operação sem perder o controle humano
  • Dados sensíveis mantidos no próprio ambiente

Quanto cada ponto melhora depende do ambiente: volume, estrutura e maturidade dos dados. Por isso nenhum percentual é prometido aqui. O diagnóstico mede a situação atual e define, antes de começar, como o ganho vai ser medido.

Diagnóstico

Sinais de que isso resolve o seu problema

  • Informação importante se perde em conversas, e-mails e documentos.
  • A equipe gasta tempo lendo e classificando tudo o que chega.
  • Existe interesse em IA, mas receio de ela agir sem controle.
  • Dados sensíveis não podem sair do ambiente da empresa.

Entrega

O que é feito

  • Central de comunicação assistida

    Mensagens organizadas em painel próprio, com triagem, histórico, tarefas e sugestão de resposta aprovada antes do envio.

  • Busca e conhecimento interno

    RAG, embeddings e busca semântica sobre documentos e históricos da própria empresa.

  • Leitura de documentos e telas

    OCR e extração de informação para comparar, classificar e alimentar outros processos.

  • Modelos locais quando necessário

    Execução no próprio ambiente quando privacidade, custo ou isolamento justificam.

Ferramentas mais usadas

  • LLMs
  • Agentes de IA
  • OCR
  • RAG
  • Embeddings
  • Modelos locais

Arquitetura

Como a IA fica sob controle

Exemplo da central de comunicação. Cada camada tem uma responsabilidade e uma restrição que não pode violar. É o desenho que garante o controle, não a boa vontade do código.

Regra que decide o desenhoMensagem recebida é dado não confiável, nunca instrução. Essa única regra decide o desenho das cinco camadas.

  1. Coleta

    Responsabilidade: Captura e normaliza o que chega do canal

    RestriçãoNão envia nada e não executa ação externa

  2. Base local

    Responsabilidade: Única fonte autoritativa de histórico e estado

    RestriçãoNão aceita instrução vinda de mensagem

  3. Inteligência

    Responsabilidade: Classifica, resume, extrai pendências, sugere

    RestriçãoNão escreve na base bruta e não decide envio

  4. Painel

    Responsabilidade: Operação humana: triagem, agenda, financeiro

    RestriçãoNão guarda credencial e exige token por requisição

  5. Saída

    Responsabilidade: Entrega a mensagem aprovada

    RestriçãoSó age com confirmação explícita, uma por vez

Projetos

Projetos relacionados

Descritos de forma anonimizada: contexto, atuação e resultado, sem expor cliente nem implementação.

Central de comunicação com IA e aprovação humana

Contexto
Conversas, pedidos e combinados de um canal de mensagens inteiro ficavam presos no histórico, sem triagem, sem registro e sem como encontrar o contexto de uma decisão antiga.
Atuação
Coleta das mensagens em base própria, histórico contextual, triagem com filtros e tags, busca de tarefas e pendências, sugestão de resposta por IA e aprovação manual antes de qualquer envio.
Resultado
Comunicação organizada em um único painel, com contexto encontrável e nenhum envio sem confirmação humana.
Ver a arquitetura em camadas
  • Linux
  • Node.js
  • LLMs
  • APIs locais
  • Autenticação
  • Logs

Conferência automática entre sistemas com OCR

Contexto
Decisões e identificadores exibidos em sistemas diferentes, sem integração entre si, precisavam ser comparados rapidamente para detectar divergências.
Atuação
Captura do conteúdo da tela por OCR, normalização de identificadores, comparação por regras e sinalização das inconsistências durante a operação.
Resultado
Verificação mais rápida e uma camada objetiva de conferência, com tipos de divergência classificados para reduzir falsos alertas.
  • OCR
  • Python
  • Automação de interface
  • Regras de negócio

Radar automatizado de atualizações técnicas

Contexto
Acompanhar manualmente várias áreas de tecnologia gerava excesso de fontes e o risco de perder atualizações relevantes.
Atuação
Pipeline de coleta, deduplicação, classificação, embeddings e pontuação de relevância, com relatórios diários e semanais gerados por modelo local.
Resultado
Acompanhamento disperso transformado em um processo estruturado de inteligência técnica, isolado e validado antes de rodar sozinho.
  • Python
  • SQLite
  • RSS e APIs
  • Embeddings
  • Modelo local

Contato

Reconheceu algum desses sinais?

Conte como o problema aparece no dia a dia. A primeira conversa serve para entender o cenário e dizer, com franqueza, se e como dá para ajudar.

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