Em duas semanas você sabe qual sistema de IA dá retorno. Em doze, está usando.

Saímos do diagnóstico com o caso certo escolhido, orçamentado e pronto a entrar em desenvolvimento — não com um relatório para arrumar numa gaveta.

Antes de construir seja o que for, é preciso saber o que vale a pena construir. O diagnóstico separa os processos onde a IA devolve tempo e dinheiro daqueles onde só acrescenta uma camada de incerteza a algo que já funcionava.

O problema de começar pela tecnologia

A maior parte dos projetos de IA que falham não falha na modelação. Falha porque foi escolhido primeiro o modelo e só depois se procurou um problema para ele resolver. O resultado é um piloto impressionante numa demonstração e irrelevante na operação.

Invertemos a ordem. Olhamos para os processos que já existem, medimos onde é que se perde tempo e onde é que os erros custam dinheiro, e só aí perguntamos se há aqui alguma coisa que um modelo faça melhor do que uma regra simples.

Como trabalhamos

• Levantamento. Sessões com quem executa o processo, não só com quem o descreve. Entendemos o volume, o tempo por tarefa, os pontos de decisão e o que hoje corre mal.
• Inventário de dados. Que dados existem, onde estão, em que estado e quem os pode ver. É aqui que a maioria dos casos de uso morre — e é melhor morrer nesta fase do que seis meses depois.
• Priorização. Cada caso fica com esforço estimado, retorno esperado, risco associado e dependências. Ordenamos por retorno sobre esforço, não por vistosidade.
• Recomendação. Dizemos o que fazer primeiro, o que adiar e o que não fazer de todo.

O que recebe

• Um relatório com os casos de uso identificados e priorizados, com estimativa de esforço e de retorno para cada um.
• O mapa dos dados necessários e o que falta para os ter em condições.
• Os riscos de cada caso — de qualidade, de privacidade e de dependência de fornecedor — e como os limitar.
• Uma proposta de primeiro caso para pôr em produção, com critério de sucesso definido antes de começar.

Do diagnóstico ao sistema construído

O diagnóstico não termina num relatório: termina com o primeiro caso escolhido, orçamentado e pronto a entrar em desenvolvimento. Somos uma equipe que constrói — o que sai daqui vira código, não apresentações. Na maioria dos projetos, o primeiro sistema está em produção seis a doze semanas depois.

Desenvolvemos sobre Claude, Google Gemini e OCI Generative AI, integrados nos sistemas que já tem. Quando o caso certo é uma automação determinística em vez de um modelo, construímos essa — sai mais barata a operar e vem da mesma equipe.

Perguntas frequentes

Quanto tempo demora um diagnóstico?

Entre duas e quatro semanas, conforme o número de processos em análise e a disponibilidade das pessoas para as sessões de levantamento.

É preciso ter os dados organizados antes de começar?

Não. Avaliar o estado dos dados faz parte do trabalho. O que costuma acontecer é o diagnóstico revelar que o primeiro investimento certo não é em IA, é em organizar os dados.

O diagnóstico obriga a avançar convosco?

Não. O relatório é seu e é executável por qualquer equipe. Se decidir avançar com outro fornecedor, tem tudo o que precisa para instruí-lo.

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