Inteligência artificial
IA entra onde ela tira trabalho repetitivo de cima de alguém, não onde ela fica bonita no slide.
Nos projetos abaixo, a parte de IA existe porque havia uma tarefa que consumia hora de gente todo dia: ler o que chegou, procurar num monte de documento, transcrever, resumir, classificar. Em nenhum deles ela assina embaixo sozinha.
O que já foi construído
Escritório de advocacia e importadora
entregue, fora do arAtendimento que qualifica antes de chamar gente
- contato chega
- agente qualifica
- time recebe pronto
- O que atrapalhava
- Todo contato novo chegava igual no WhatsApp, e alguém precisava ler tudo para descobrir quais valiam retorno.
- O que a IA faz
- Um assistente conversa com quem chega, entende o caso, faz as perguntas que faltam e organiza a resposta. O time recebe o contato já com o resumo pronto e uma indicação de prioridade.
A conversa segue regras fixas sobre o que o assistente pode e não pode dizer, e qualquer assunto fora do combinado é entregue a uma pessoa em vez de improvisado.
Direito
em usoConsulta a uma base jurídica grande demais para ler
- pergunta
- busca no índice
- resposta com fonte
- O que atrapalhava
- A resposta para a pergunta do cliente estava em centenas de documentos, contratos e decisões que ninguém revisita inteiros.
- O que a IA faz
- A base foi organizada como um índice navegável, e o assistente percorre esse índice para chegar ao trecho que responde a pergunta, citando de onde tirou.
Citar a origem é o ponto. Resposta sem fonte, nesse contexto, não serve para nada: quem assina precisa conferir antes de usar.
Uso interno e clientes
em usoLeitura automática de documento que chega em papel
- papel ou PDF
- modelo lê
- texto + dúvidas
- O que atrapalhava
- Caderno manuscrito, contrato digitalizado e PDF antigo continuam sendo entrada comum, e transcrever à mão consome horas.
- O que a IA faz
- O material é lido por um modelo que enxerga a página, devolve o texto organizado e aponta o que ficou ilegível em vez de inventar.
A parte importante é a segunda. Palavra duvidosa sai como [?palavra] e trecho perdido como [ilegível], e no fim vem a contagem de quantos ficaram. Um trecho inventado no meio de um documento correto é pior que uma lacuna assumida.
Projeto próprio
em produçãoLeitura de contexto em operação de mercado
- mercado agora
- IA lê o regime
- regra testada decide
- O que atrapalhava
- Regra automática sozinha não distingue um dia de tendência de um dia de lado, e opera igual nos dois.
- O que a IA faz
- Antes de cada decisão, o sistema classifica em que regime o mercado está e registra por escrito o motivo da entrada. O histórico depois é revisto para ver onde o raciocínio falhou.
A IA aqui não dá a ordem. Ela classifica o cenário, e é uma regra testada que decide o que fazer com isso: em dia de baixa, a operação simplesmente não abre posição.
Arquitetura e interiores
em construçãoGeração de imagem para apresentar projeto
- projeto
- gera ambientes
- cliente aprova
- O que atrapalhava
- Cliente não lê planta. A decisão de compra acontece quando ele vê o ambiente pronto.
- O que a IA faz
- A partir da planta e de um briefing, o sistema gera as imagens dos ambientes e as variações de estilo, no lugar da renderização manual que levava dias.
O problema difícil não é a beleza de cada imagem, é a coerência entre elas: manter o mesmo piso e a mesma marcenaria de um cômodo para o outro. É a fase em construção agora, e ainda não está entregue.
Método interno
validado, uso internoEquipe de agentes trabalhando em paralelo
- escopo quebrado
- agentes em par.
- revisão humana
- O que atrapalhava
- Tarefa grande de software é sequencial demais quando uma pessoa só toca em tudo.
- O que a IA faz
- O trabalho é quebrado em frentes que não se cruzam, cada uma entregue a um agente numa cópia isolada do repositório, com dependências declaradas entre elas. O resultado passa por revisão antes de entrar e o acompanhamento fica num quadro comum.
Testado ponta a ponta com três tarefas reais em paralelo, incluindo uma que dependia da outra. A validação achou quatro defeitos que só aparecem em execução concorrente, e foi para isso que ela serviu.
Como decidimos o limite
A pergunta que vem antes da ferramenta
Nenhuma dessas rotas é sobre qual modelo está na moda. Todas são sobre o custo de errar.
A tarefa se repete e o erro é barato de corrigir
classificar contato, resumir conversa, extrair campo de documento
Modelo pequeno, direto
A resposta precisa citar de onde saiu
consulta a contrato, processo, base de decisões
Busca no índice, depois o modelo redige com a fonte
A ação é cara de desfazer
enviar mensagem a cliente, aprovar valor, executar ordem
Regra fixa decide, e uma pessoa confirma
Não dá para verificar o resultado
previsão sem histórico, julgamento sobre pessoa
Fica fora. Não automatizamos
A IA não decide sozinha o que é caro desfazer
Ela propõe, resume, classifica e rascunha. Aprovar contrato, enviar mensagem para cliente e executar ordem continuam passando por regra fixa ou por pessoa.
Resposta sem fonte não é resposta
Quando o assunto é documento, contrato ou processo, o sistema aponta de onde tirou cada afirmação, para quem assina poder conferir.
Não saber é uma resposta válida
Vale mais marcar o trecho ilegível ou o dado que falta do que preencher a lacuna com algo plausível. Erro assumido se corrige, erro escondido vira decisão errada.
Modelo é peça trocável
Cada tarefa usa o modelo que dá conta dela pelo menor custo, e a troca não deve exigir reescrever o sistema. O que fica é o processo em volta.
Falta alguma coisa aqui: os números. Quanto de hora essas automações devolveram por semana, e quanto custa rodar cada uma por mês, é medição que está sendo levantada e entra nesta página quando existir. Número inventado seria fácil e não valeria nada.