Automação com IA
Deixe para o software o que o software deveria fazer.
Processamento de documentos, automação de fluxos, roteamento inteligente e pipelines de relatórios. Feitos para tirar trabalho manual de verdade do seu time.
Gratuito e sem compromisso. Leva uns 30 segundos.
O que automatizamos
Casos de uso de automação com IA
Processamento de documentos
Extrair, classificar e encaminhar dados de faturas, contratos, propostas e formulários. Menos digitação manual.
Automação de fluxos
Disparar ações a partir de classificações de ML: encaminhar chamados, aprovar solicitações, sinalizar exceções. Os casos de baixa confiança vão para uma pessoa revisar.
Relatórios automáticos
Gerar relatórios, resumos e alertas periódicos a partir dos dados brutos. Menos horas de analista em trabalho recorrente.
Alertas inteligentes
Trocar alertas por limite fixo por modelos que separam incidente real de ruído. Menos falsos positivos.
Enriquecimento de dados
Classificar, etiquetar e enriquecer registros automaticamente antes que cheguem ao seu banco de dados ou CRM.
Monitoramento de processos
Detectar anomalias em processos operacionais: linhas de produção, transações financeiras, prestação de serviço.
Stack
Com o que a automação é construída
Projetos de clientes
O que os nossos times automatizaram
Caso de uso 01
Automação do processamento de faturas
Uma empresa de logística processava manualmente milhares de documentos de cobrança por mês. Os engenheiros que alocamos construíram um pipeline de visão computacional e NLP que extrai os itens, cruza com os pedidos de compra e sinaliza divergências. A revisão manual passou a ficar só com as exceções.
Caso de uso 02
Roteamento de chamados de suporte
Uma empresa SaaS de grande porte tinha o primeiro nível de suporte categorizando e encaminhando à mão um grande volume de chamados por mês. O time que alocamos construiu um classificador que encaminha a maior parte dos chamados automaticamente e manda para revisão humana os casos em que o modelo tem pouca confiança.
Processo
Como os fluxos são identificados e automatizados
etapa 01
Mapeamento do processo
Documentar o fluxo manual: entradas, saídas, pontos de decisão e tratamento de exceções. Esse mapa é a especificação da automação.
etapa 02
Desenho de dados e ML
Definir quais etapas precisam de ML (classificação, extração) e quais resolvem com regras, e desenhar o fluxo de dados entre os componentes.
etapa 03
Construção e testes com casos reais
Construir a automação e testar com exemplos históricos, incluindo casos de borda e tipos de exceção.
etapa 04
Deploy com tratamento de exceções
Produção com revisão humana para os casos de baixa confiança. O monitoramento acompanha a taxa de automação e a acurácia.
Antes de decidir
As dúvidas que todo mundo tem antes de contratar.
E o que a gente faz sobre cada uma delas.
Projeto de IA nunca sai do protótipo.
Os dados são avaliados na primeira semana, e você recebe uma resposta honesta sobre se há sinal suficiente para construir algo útil.
Diagnóstico na primeira semanaVai ser só um chatbot por cima de uma API.
Modelos de linguagem entram quando fazem sentido, como em tarefas de texto.
A ferramenta certa para o problemaNossos dados são sensíveis demais para sair de casa.
O treinamento pode acontecer inteiro na sua nuvem, para os dados nunca saírem da sua infraestrutura.
Vamos ficar presos a vocês.
Pesos treinados, código de treinamento, pipelines de dados e toda a documentação são transferidos para você na entrega.
Modelos e código seus
Dúvidas
Perguntas frequentes sobre automação com IA
Encontre a sua primeira automação
Qual é a tarefa manual que mais custa para o seu time?
O que acontece depois
- 1
Você conta o que precisa. Leva uns 2 minutos.
- 2
Uma pessoa responde em até 4 horas úteis.
- 3
Uma conversa de 30 minutos para entender o projeto e combinar os próximos passos.