Construímos aplicações de IA que respondem com base nos documentos da sua empresa, citando a fonte, e agentes que executam tarefas com aprovação humana. Quando fizer sentido, a solução se liga às suas aplicações Power Platform e aos seus pipelines de dados.
O modelo raramente é o gargalo. O que trava é dado espalhado, processo sem dono e ninguém medindo o resultado.
O chat genérico não conhece seus documentos, suas regras nem seus sistemas, e responde com convicção o que não sabe.
Resposta sem fonte citada não passa em auditoria nem convence quem precisa decidir.
O conhecimento está espalhado em PDFs, bibliotecas do SharePoint, e-mails e planilhas, sem estrutura para ser consultado.
A prova de conceito impressiona na apresentação, mas ninguém mediu a taxa de acerto antes de levar para a operação.
O custo por consulta só aparece na fatura, quando o uso já cresceu.
Não está definido onde o dado fica, qual provedor recebe o texto e quem pode perguntar o quê.
Começamos pelo dado. Os documentos e registros que a IA vai consultar passam pelo mesmo cuidado de um pipeline analítico: ingestão, limpeza, divisão em trechos e indexação para busca. A cada pergunta, a busca seleciona os trechos mais próximos do assunto, o modelo responde com base neles e a resposta traz a referência de cada trecho. Essa técnica se chama RAG.
Quando a tarefa exige ação, entra o agente: ele consulta sistemas por API, preenche registros e encaminha etapas, com limites explícitos e uma pausa para alguém da sua equipe aprovar antes de qualquer ação que grave, envie ou aprove algo. O acesso pode ser por um app Power Apps, um fluxo de nuvem (cloud flow) do Power Automate ou uma API.
Antes de ampliar o uso, você vê três números medidos no seu próprio caso: taxa de acerto sobre perguntas reais, tempo de resposta e custo por consulta.
Um caso de uso por vez, com critério de sucesso definido antes da primeira linha de código.
Escolhemos com você uma pergunta ou tarefa de negócio, mapeamos onde está o dado e definimos como o resultado será medido.
Ingestão, limpeza e indexação dos documentos e registros que a IA vai consultar, respeitando as regras de acesso combinadas com você.
Um conjunto de perguntas reais com resposta esperada mede acerto, tempo e custo. Se o critério não for atingido, ajustamos ou recomendamos não avançar.
A IA entra onde o trabalho acontece, em um app Power Apps, em um fluxo Power Automate ou por API. As consultas ficam registradas para auditoria, com retenção e acesso definidos com você.
Acompanhamos qualidade e custo, mantemos a base de conhecimento atualizada e ampliamos para novos casos de uso.
Exemplos para orientar o diagnóstico, não projetos já entregues.
Quem constrói o app e o pipeline também constrói a IA. O dado não se perde na passagem entre fornecedores.
As pausas para confirmação e a retomada do agente do ponto em que parou são testadas sem chamar o modelo, então os testes não gastam cota paga nem precisam das chaves de acesso. A qualidade das respostas é medida à parte, com as perguntas de avaliação da etapa 03.
Agentes com limites explícitos e aprovação humana antes de qualquer ação que grave, envie ou aprove algo.
O código não fica preso a um fornecedor: trocar o modelo de resposta exige mudar a configuração, rodar de novo as perguntas de avaliação e, se o acerto cair, ajustar as instruções, sem reescrever a aplicação. Trocar o modelo que indexa a base exige reindexar os documentos.
Não precisa estar tudo pronto. A etapa 01 identifica quais documentos e registros o caso de uso exige, e organizar essa base faz parte do projeto, com a mesma engenharia de dados que usamos nos painéis.
Definimos com você antes de começar, conforme a política de dados da empresa: onde a base fica hospedada, qual provedor de modelo recebe o texto e o que esse provedor pode fazer com ele segundo os próprios termos de uso, quem pode consultar o quê e se os documentos têm dado pessoal, inclusive sensível. O que a LGPD exige para enviá-los a esse provedor é validado pelo seu encarregado de dados ou pelo jurídico.
Depende do volume de consultas e do modelo escolhido, e por isso medimos o custo por consulta na prova de conceito, antes de você decidir ampliar o uso. Além do modelo, entram a hospedagem do serviço e da base de busca e, conforme a forma de integração, a licença premium do Power Apps ou do Power Automate.
Pela prova de conceito medida sobre perguntas reais do seu negócio, antes de ampliar. IA aplicada é a nossa frente mais recente e ainda não tem case público, por isso a decisão de ampliar depende de três números medidos no seu caso: taxa de acerto, tempo de resposta e custo por consulta.
Quanto custa: projetos de IA aplicada começam pelo Diagnóstico ou entram direto na Implementação. Ver planos e faixas de investimento
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