Quem somos
A Data Planning é uma consultoria de tecnologia aplicada a processo de negócio. Não vendemos ferramenta nem licença: construímos a solução que faz o trabalho deixar de ser feito na mão.
Trabalhamos com empresas que já têm sistema, já têm dado registrado e já têm alguém gastando o dia em tarefa repetitiva para que a operação funcione. É nesse ponto que entramos.
O que nos separa não é a escolha do modelo de linguagem — essa é a decisão mais fácil do projeto. É saber onde a IA paga a própria conta, fazer ela conversar com o ERP que a empresa usa há quinze anos, e entregar isso num ambiente onde informação confidencial não vaza e cada ação deixa rastro.
Boa parte da nossa experiência recente vem de operar IA em produção dentro de um setor regulado e sigiloso, com usuários reais e custo real acompanhado mês a mês. Não é o mesmo que fazer prova de conceito.
Trajetória
A Data Planning nasceu organizando dado: modelagem, rotinas de carga e painéis em Power BI para comercial, financeiro, controladoria, suprimentos, projetos e saúde. Essa base continua sendo o que entregamos — e o que torna possível tudo que veio depois.
Painel bom revela processo ruim. Ficou evidente que boa parte do trabalho que os indicadores mediam simplesmente não precisava existir. Passamos a automatizar rotinas e a construir os sistemas que faltavam para o processo funcionar direito.
Com dado organizado e sistemas integrados, a IA deixa de ser experimento e vira engenharia. Construímos e operamos plataformas de IA corporativa, assistentes sobre base própria, leitura automática de documentos e agentes que executam tarefas — em produção, com custo e acerto medidos.
Onde já entregamos
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.
No que acreditamos
Todo projeto começa por uma estimativa de retorno — horas devolvidas, erro evitado, tempo de resposta. Se o número não se sustenta, dizemos antes de vender, não depois de entregar.
IA responde a partir dos dados e documentos da empresa, citando a origem, e é avaliada contra casos de teste com resposta conhecida. Convicção sem lastro é o principal risco de um projeto de IA.
Se uma regra determinística resolve, usamos a regra: é mais barata, mais rápida e previsível. Modelo de linguagem entra onde só ele resolve — não onde fica bonito no material de venda.
Código, documentação, credenciais e ambiente são seus desde o começo. Consultoria que cria dependência é consultoria mal feita.
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.
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.
A primeira conversa é sem compromisso e sem proposta.