Serviços · 03

IA e automação

O trabalho de rotina, feito antes que alguém se sente para fazê-lo

Automação para o que se repete sempre do mesmo jeito, e IA para a leitura e a triagem que uma pessoa faz o dia inteiro. Uma pessoa continua aprovando o que importa.

Um auxiliar que nunca se cansa, com uma pessoa aprovando.

Em algum lugar da sua empresa, uma pessoa passa o dia lendo: pedidos que chegam como mensagens de WhatsApp, notas fiscais de fornecedores em PDF, as mesmas perguntas de clientes cem vezes por semana, solicitações a serem triadas antes que alguém possa agir. Em outro lugar, uma pessoa repete os mesmos seis passos entre as mesmas duas telas, toda vez, exatamente do mesmo jeito. O primeiro caso é onde a IA se paga. O segundo não precisa de modelo nenhum.

Este trabalho cobre as duas metades: automação simples para o que se repete sempre do mesmo jeito, e um modelo para ler, triar, julgar e redigir o que chega na forma bagunçada em que as pessoas escrevem. Antes de construir qualquer coisa, acordamos por escrito o que o sistema precisa acertar, como você saberia que ele parou e quanto custa para operar por mês nos seus volumes. Quando a resposta honesta é que você precisa de um software melhor, e não de IA, dizemos isso já na primeira conversa.

Equipe
Os responsáveis nomeados, durante todo o projeto
Onde roda
Nas suas próprias contas, desde o primeiro dia
Preço
Preço fixo, faturado por marco; um orçamento fixo e detalhado vem depois da primeira conversa

Indicado para

  • Uma fila de pedidos, mensagens ou solicitações que alguém lê o dia inteiro
  • Os mesmos passos repetidos à mão entre os mesmos dois sistemas
  • Um experimento com o ChatGPT que deveria virar trabalho de verdade

Você recebe

  • O teste em que o sistema precisa passar, acordado por escrito antes da construção
  • Um sistema funcionando nas suas próprias contas, com uso real
  • Uma planilha de custo de operação: quanto custa por mês nos seus volumes
  • Uma documentação de entrega com a qual a sua equipe consegue operar o sistema
Como funciona

Quatro etapas. Você aprova cada uma antes de a próxima começar.

As mesmas quatro de todo projeto, do jeito que ficam neste trabalho.

Diagnosticar

Encontramos a fila: a que o seu pessoal lê o dia inteiro, e os passos que ele repete à mão. Contamos as duas coisas, observamos como são tratadas e reunimos exemplos reais, rotulados pelas pessoas que fazem o trabalho hoje. O relatório de diagnóstico diz o que pode ser automatizado de uma vez, o que precisa de um modelo, o que deve ficar com uma pessoa e quanto custaria para operar.

Comprovar

O teste em que o sistema precisa passar é acordado como um número, com os seus próprios exemplos. A menor versão entra no ar com uso real e uma pessoa aprovando cada resultado. A precisão é medida contra o teste, e não contra a demonstração, e o custo de operação é conferido com a conta real.

Construir

O restante do trabalho, a cada quinze dias: mais da fila, menos aprovações onde o teste é atendido, um motivo mostrado ao lado de cada sugestão. Tudo roda nas suas próprias contas, em planos empresariais pagos, em que o que você envia nunca é usado para treinamento.

Entregar

Sua equipe opera o sistema por duas semanas enquanto ainda estamos de plantão. Os exemplos e o teste ficam nas suas próprias contas, para que qualquer pessoa possa conferir depois, um alerta dispara quando o trabalho real se afasta deles, e o relatório diz onde o sistema ainda precisa de uma pessoa.

Estudo de caso

Do orçamento à expedição num só fluxo, confirmado no chão de fábrica.

Um fabricante de móveis com duas oficinas e revendedores em nove cidades. Os pedidos andavam no papel, e só indo à oficina se sabia onde cada um estava.

Erros eliminados · Fabricação sob encomenda · Ludhiana
120 por semanadepoisnenhum

Ordens de produção e avisos a revendedores redigitados à mão

documentos digitados uma segunda vez a partir de um registro que já tinha as mesmas informações

O painel do dono com cada pedido em andamento nas duas oficinas na sua etapa atual, em ordem de data prometida e com o único pedido atrasado em destaque, e à frente o celular de um supervisor confirmando o polimento concluído num pedido.
Um desenho da tela descrita aqui. Não é uma captura de tela.
O que mais combinamos medir
  • Do orçamento à expediçãodias entre o orçamento aceito e a saída da peça da oficina, na média do mês
  • Tempo do escritório gasto correndo atrás do status dos pedidostempo na mesa respondendo em que ponto está um pedido, comparado com o mês anterior à construção
Leia a história: Do orçamento à expedição num só fluxo, confirmado no chão de fábrica.
Perguntas dos donos

O que os donos perguntam antes de ligar.

Isso é um problema de IA ou de software?

Muitas vezes, de software. Se o trabalho segue uma regra fixa (um pedido acima de um limite precisa de aprovação, uma peça abaixo do ponto de reposição é encomendada), um software comum faz isso com exatidão, e a IA só acrescentaria incerteza. A IA se justifica quando o trabalho é ler, triar, julgar ou redigir coisas que chegam na forma bagunçada em que as pessoas escrevem: um pedido de WhatsApp em três idiomas, uma nota fiscal escaneada, uma reclamação. A primeira conversa coloca o seu problema numa pilha ou na outra, e dizemos qual, mesmo quando a resposta não é a que você esperava.

Em que tarefas do dia a dia a IA se sai bem numa empresa pequena?

Ler o que chega e transformar em algo com que um sistema consiga trabalhar: pedidos a partir de mensagens, itens a partir de notas fiscais de fornecedores, a intenção por trás da pergunta de um cliente. Triar: qual solicitação precisa de uma pessoa hoje, qual pode esperar. Sugerir: a lista de reposição, a resposta a uma consulta de rotina, o motivo provável de uma entrega ter voltado. Redigir: o orçamento, o retorno ao cliente, o resumo de uma conversa longa. Em todos os casos uma pessoa aprova, e o sistema mostra por que sugeriu o que sugeriu.

Quando uma empresa já não cabe no Zapier, no Make ou no n8n?

Quando um fluxo precisa saber algo que só a sua empresa sabe: se este cliente está com o crédito bloqueado, qual depósito tem a peça, qual é o ponto de reposição deste mês. Essas ferramentas movem dados entre aplicativos muito bem, e, para um punhado de fluxos simples, vamos dizer para você usá-las e vamos embora. Fica difícil confiar nelas quando um fluxo precisa tomar decisões, quando falha em silêncio às três da manhã, ou quando o vigésimo fluxo depende do décimo nono. É nesse ponto que as conexões precisam ser um sistema seu, monitorado, testado e documentado, em vez de uma assinatura em que ninguém tem coragem de mexer. Quando o Zapier, o Make ou o n8n ficam pequenos? passa pelos três testes em detalhe.

O que um sistema de IA precisa acertar antes de entrar no ar?

O teste em que ele precisa passar, acordado por escrito e expresso como um número com os seus próprios exemplos: algumas centenas de pedidos ou solicitações reais, rotulados pelas pessoas que cuidam deles hoje, com aqueles em que elas discordaram marcados como tal. Esse conjunto define o trabalho, define o que é estar pronto e, mais tarde, avisa quando o trabalho real se afastou dele. Um fornecedor que não mostra o teste está vendendo a demonstração. Por que o teste é publicado antes da escolha do modelo explica o resto.

Para onde vão os nossos dados?

Para as suas próprias contas, e para nenhum outro lugar. Trabalhamos com planos empresariais pagos, em que o que você envia não é usado para treinar o modelo de ninguém, ou com modelos rodando na sua própria conta de nuvem, e cada chave e cada credencial ficam com você. Um NDA é assinado antes de você compartilhar qualquer coisa sensível. Se um documento não pode sair do prédio de jeito nenhum, dizemos se o trabalho ainda pode ser feito, e como.

O que acontece com os casos em que o sistema não tem certeza?

Eles vão para uma pessoa, com o motivo à vista. Um sistema que tem dúvida e diz isso vale mais do que um que dá palpites com confiança, então o limite para pedir ajuda é acordado com você e ajustado com uso real. Cada correção que uma pessoa faz vira um novo exemplo no teste, e assim o sistema melhora no seu trabalho, e não no de outra empresa. A precisão é informada todo mês em relação ao teste, em números simples.

Como sabemos que a automação funcionou?

Porque as contagens foram acordadas antes da construção e medidas depois dela, com os seus dados. Para a maioria das empresas, são simples: pedidos que chegaram à expedição sem que alguém os redigitasse, itens vendidos que já estavam sem estoque, o tempo entre a última nota do dia e o fechamento da contabilidade. Se um número não mudou, o relatório diz isso por escrito, e explica por quê. Nada mais é prometido, e é por isso que pode virar cláusula de contrato. O fabricante de móveis mostra o formato: do orçamento à expedição, cada etapa confirmada no celular.

Podemos começar pelo experimento com o ChatGPT que já temos?

Sim, e costuma ser o melhor ponto de partida, porque mostra o que o seu pessoal realmente quer que a máquina faça. O que falta nele é o que torna seguro confiar: um teste em que ele precisa passar, uma pessoa no processo onde isso importa, um registro de cada decisão e um custo de operação que você viu por escrito. Mantemos a parte que funciona e construímos o resto em volta dela, nas suas próprias contas, para que deixe de ser a aba do navegador de uma pessoa e passe a fazer parte de como a empresa funciona.

Para o seu consultor técnico

Retrieval, agentes, fine-tuning, guardrails, observabilidade e o motor de fluxos simples para tudo o que não precisa de modelo. Os evals são publicados junto com o modelo, antes de a construção começar.

  • Conjunto de evals e métricas de linha de base, publicados antes da construção
  • Sistema em produção na sua conta de nuvem
  • Modelo de custo por requisição, revisado junto com o código
  • Runbooks, alertas de drift, revisão de saída

Tecnologias Claude · GPT · Gemini · Llama / Mistral auto-hospedados · pgvector · Qdrant · Python · TypeScript

Leia a seguir

Por que o teste é publicado antes da escolha do modelo

O artigo por trás da segunda etapa: o teste é o contrato, e fica com você aconteça o que acontecer.

Para começar

Escreva um parágrafo. Um dos fundadores responde em até um dia útil.

Depois vem uma conversa de 30 minutos com os dois fundadores. Sem apresentação e sem modelo de proposta, só uma primeira leitura sobre se temos o perfil certo para o problema.

Ou por e-mail, telefone ou WhatsApp: hello@netogrit.com · +91 94330 54299 · WhatsApp (abre em nova aba)