Um modelo de linguagem sozinho não conhece seu estoque, seu preço nem suas regras. O trabalho de verdade está em ligar a IA ao que a empresa sabe, dizer o que ela pode fazer e, principalmente, o que ela não pode.
Dizer quando ela não serve é parte do trabalho. Às vezes a resposta certa é outra, e às vezes é não mexer.
Responde clientes com base no catálogo, no estoque e nas regras reais, e chama uma pessoa quando precisa.
Ver em detalheLê o que chega, entende o assunto e encaminha pro lugar certo.
A equipe pergunta e recebe o caminho da resposta, com a fonte, em vez de interromper alguém.
Documentos, conversas e formulários organizados sem alguém ler um por um.
Rascunho, resumo e descrição feitos pela IA e revisados por uma pessoa.
Perguntas em linguagem comum respondidas a partir dos dados reais da operação.
Nos agentes que construímos, cada coisa que a IA pode consultar vira uma ferramenta com nome e permissão de leitura. Alterar o sistema continua sendo ação de uma pessoa. Dado sensível, como o telefone de um cliente, não passa pela IA.
Usamos o modelo mais simples que resolve a tarefa e subimos pro mais capaz só quando a pergunta exige, o que mantém o custo previsível. E sempre que possível a empresa usa a própria conta no provedor de IA, pra que o uso e o custo fiquem no nome dela.
A ferramenta é escolhida depois do problema. Esta lista mostra só o que já integramos ou construímos de verdade.
Projetos de clientes e tecnologia nossa. O rótulo diz qual é qual e em que estágio está.
Responde perguntas da equipe sobre peças, condicionais e movimento lendo o sistema da loja, sem poder alterar nada.
Ver Em fase de testesAgente de atendimento ligado ao estoque real de uma loja, que consulta disponibilidade antes de responder. Em fase de testes.
Ver Tecnologia própriaFerramenta interna que transcreve áudio e vídeo na própria máquina e organiza o conteúdo em conhecimento utilizável.
VerO caminho é sempre o mesmo. Muda o tamanho do que se constrói, não a ordem.
Entender e organizar. Como a operação funciona, onde trava e o que vem primeiro.
Projetar, construir e integrar. O que foi decidido entra em uso real.
Medir e evoluir. Opcional, pra quem quer a gente junto depois da entrega.
Modelos de linguagem podem errar com confiança, e por isso o desenho importa mais que o modelo. A IA responde a partir dos dados da empresa, tem instrução pra dizer quando não sabe, e o que ela pode fazer é limitado por regra. Onde o erro custaria caro, existe revisão humana.
Usamos os provedores pela API comercial, cujos termos não usam os dados enviados pra treinar modelos. Mesmo assim, só vai pra IA a informação necessária pra tarefa, e dado sensível fica de fora.
Existe um custo por uso, que depende do volume e do modelo. Por isso medimos desde o primeiro dia e escolhemos o modelo mais simples que resolve. Esse custo é estimado junto com o projeto, antes de qualquer coisa ser ligada.
Ela tira da equipe a parte repetida do trabalho. Julgamento, relacionamento e decisão continuam sendo de gente, e é pra isso que sobra mais tempo.
Conte qual é. Às vezes a resposta é IA, às vezes é uma regra simples, e dizemos qual das duas.