Business Intelligence, sem jargão

Trabalhamos 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.

Depende do escopo, e não damos número antes de entender o processo — orçamento chutado só gera frustração dos dois lados. O que fazemos na primeira conversa é dizer se o caso é viável, qual a ordem de grandeza do esforço e por qual recorte vale começar.

De médias empresas a grandes operações, em comércio, indústria, serviços, saúde e no setor jurídico. O que define a viabilidade não é o faturamento, e sim existir um processo repetitivo com volume e uma decisão de gestão que dependa dele.

BI é a sigla para Business Intelligence — em português, Inteligência de Negócios. É o conjunto de processos e ferramentas que coleta os dados espalhados pela empresa, organiza em um modelo coerente e apresenta de forma que um gestor consiga decidir a partir deles.

É uma solução em que o modelo de linguagem não apenas responde, mas executa passos: consulta um sistema, compara informações, preenche um formulário, dispara um e-mail. A diferença para um assistente comum é que o agente age, e por isso exige limites explícitos sobre o que ele pode fazer e registro do que fez.

Nos modelos de linguagem, as principais plataformas de mercado — Anthropic Claude, OpenAI e Google — escolhidas por caso, já que diferem em custo e em tipo de tarefa. Em dados e BI, Microsoft Power BI, SQL Server, Oracle e PostgreSQL. Em sistemas e automação, aplicações web modernas integradas a ERPs como Protheus e SAP.

Inventa, quando é usada solta. Por isso as soluções que entregamos respondem a partir dos documentos e dados da sua empresa, e citam a origem de cada afirmação — o modelo não é a fonte da verdade, é o mecanismo de leitura. Além disso, montamos um conjunto de perguntas de teste com resposta conhecida e medimos o acerto antes de qualquer coisa ir para produção.

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Não, quando o projeto é montado corretamente. Usamos as APIs corporativas dos provedores, nas quais o conteúdo enviado não é usado para treinar modelos, e mantemos os dados em contas sob o seu controle. Para casos com exigência maior de sigilo, avaliamos modelos executados na sua própria infraestrutura.

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O custo tem duas partes: o consumo dos modelos, cobrado por volume de texto processado, e a infraestrutura. Em projetos internos típicos o consumo mensal fica na casa de dezenas a poucas centenas de reais — quase sempre irrelevante perto das horas de trabalho que o processo devolve. Deixamos esse custo visível em painel desde o primeiro dia, para não haver surpresa.

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Depende do que você quer. O ChatGPT resolve muito bem o uso individual: escrever, resumir, revisar. Ele não resolve quando a resposta precisa vir dos seus dados, quando a tarefa precisa acontecer sozinha, sem alguém copiando e colando, ou quando a empresa precisa de registro de quem perguntou o quê. Aí é projeto.

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Pelo processo mais repetitivo e mais documentado que você tiver — costuma ser leitura de documento, triagem de pedido ou resposta a pergunta recorrente. Não recomendamos começar pelo caso mais estratégico: o objetivo do primeiro projeto é a organização aprender a operar isso com segurança.

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Não, e confundir as duas custa caro. A maior parte do trabalho repetitivo de uma empresa é automatizável com regra determinística — mais barata, mais rápida e cem por cento previsível. A IA entra quando a tarefa exige interpretar linguagem ou lidar com informação não estruturada. Usar IA onde uma regra resolve é desperdiçar dinheiro e introduzir incerteza sem necessidade.

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Quase sempre há caminho: banco de dados, exportação agendada, arquivo em pasta monitorada, e em último caso automação da própria interface. Avaliamos a estabilidade de cada opção antes de propor — automação frágil que quebra a cada atualização do sistema não compensa.

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Na prática, o que vemos é a mesma equipe deixando de gastar o dia consolidando arquivo e passando a cuidar de exceção e análise. O objetivo que perseguimos é devolver horas, não cortar cabeça — mas essa é uma decisão sua, não nossa.

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Quando existe um pronto que atende, é o que recomendamos — comprar é mais barato que construir. Sistema sob medida se justifica quando o processo é o diferencial competitivo da empresa, quando os prontos exigiriam tanta customização que sairiam mais caros, ou quando o custo por usuário da licença cresce mais rápido que o valor entregue.

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Não. Código, documentação e credenciais de infraestrutura ficam com você desde o começo. Usamos tecnologias amplamente adotadas justamente para que qualquer equipe consiga assumir a manutenção.

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Não necessariamente, mas há uma relação direta. Se o projeto de IA depende de números da operação, a qualidade da resposta é limitada pela qualidade do dado — uma IA respondendo com convicção sobre base errada é pior que não ter IA. Já projetos de IA sobre documentos e texto não dependem de BI e podem começar antes.

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Um primeiro painel em produção costuma sair entre 4 e 8 semanas; projetos com muitas fontes e regras complexas levam mais. No diagnóstico já entregamos um cronograma com marcos claros.

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Em geral, sim. É possível integrar arquivos e bancos de dados locais e em nuvem: Excel e CSV, SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, ERPs como Protheus e SAP, APIs REST, planilhas do Google e serviços SaaS.

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Temos as duas versões. A trilha para áreas de negócio — jurídico, financeiro, comercial, RH — não exige nenhum conhecimento técnico e foca em usar bem a ferramenta no trabalho do dia. A trilha técnica é para quem vai construir soluções e entra em integração, APIs e avaliação de qualidade.

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Os dois formatos: turmas in company presenciais em São Paulo e região, e turmas online ao vivo para equipes distribuídas.

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