Agentes que entregam, não chatbot de FAQ.
Implantamos LLMs em produção, com governança, observabilidade e ROI mensurável. Mesmas práticas que aplicamos no Argos (IA forense) e no Journey (classificação automática) na sua operação.
- Discovery de casos de uso com ROI antes do código
- RAG sobre SharePoint, Confluence, Drive, banco SQL
- Agentes com Claude, GPT e Gemini, com fallback redundante
- Avaliação contínua: precisão, alucinação, latência, custo
- Guardrails, PII redaction, audit trail por chamada
- FinOps de IA: budget por agente e alertas de gastos
IA com contrato de qualidade, não com promessa.
Diferencial: começamos pelo caso de uso e pela métrica de negócio. O modelo, o framework e o RAG vêm depois, escolhidos pelo problema.
Decidem, executam ações, aprendem com feedback. Com humano-no-loop quando necessário.
Busca semântica sobre Drive, Confluence, SharePoint, banco SQL. Com citação obrigatória.
Etapas com LLM dentro de pipelines existentes. Aprovação, exceção e SLA automáticos.
Contratos, atas, emails, relatórios. Extração estruturada com schema validado.
PII redaction, prompt injection, classificação por sensibilidade, prevenção de fuga.
Dashboards de custo, latência, qualidade. Alertas de drift e budget por agente.
Onde a IA realmente paga a conta.
O que vimos funcionar em produção, com ROI provado. Sem fantasia de AGI, só onde a tecnologia atual entrega.
| Caso | O que resolvemos | Métrica de sucesso |
|---|---|---|
| Triagem de incidentes | Classificar, priorizar e fechar o óbvio sem analista | MTTR ↓, % automação ↑, alertas legítimos enriquecidos |
| Suporte interno (RAG) | Resposta com fontes da política, manual ou base interna | First-contact resolution ↑, deflection ticket ↑ |
| Análise de contratos | Extrair cláusulas, comparar versões, sinalizar risco | Tempo por contrato ↓, descobertas por revisão ↑ |
| Backoffice automatizado | Notas fiscais, conciliação, reembolso, expense report | Lead time ↓, exceções tratadas com humano-no-loop |
| Vendas / CS | Síntese de chamadas, próximas ações, briefing antes | Tempo de prep ↓, taxa de avanço por estágio ↑ |
| Compliance / DLP | Classificação de dados, redaction, justificativa do uso | Cobertura LGPD ↑, % falso positivo ↓ |
Discovery, POC, go-live com observabilidade.
Em 4 a 8 semanas, do mapa de oportunidade ao primeiro agente em produção com SLA.
- 01
Mapa de oportunidades (1 sem)
Entrevistas com stakeholders, priorização por impacto × esforço. Saída: shortlist de 3 a 5 casos com hipótese de ROI.
- 02
Discovery do caso escolhido (1-2 sem)
Coleta de exemplos reais, definição de métrica de sucesso, baseline humano. Avaliação de fit técnico.
- 03
POC com avaliação (2-3 sem)
Construção do agente, RAG, pipeline de evals e comparativo com baseline. Apresentamos números, não impressão.
- 04
Hardening & guardrails (1-2 sem)
Segurança, redação de PII, audit log, fallback de modelo, cost cap. Auditoria de segurança aplicada.
- 05
Go-live com SLA (1 sem)
Deploy, monitoramento, dashboards executivos. Definimos SLO de qualidade e error budget.
- 06
Operação contínua (mensal)
Avaliação contínua, ajustes de prompt e RAG, evolução do modelo, novos casos no roadmap.
Multi-modelo, multi-fornecedor.
Sem lock-in religioso em modelo. O agente escolhe o modelo certo por tarefa, com fallback automático em caso de falha.
| Camada | Tecnologias |
|---|---|
| LLMs | Claude GPT Gemini Mistral open-source self-hosted |
| Frameworks | Vercel AI SDK LangGraph CrewAI LlamaIndex |
| RAG | pgvector Pinecone Qdrant Azure AI Search |
| Avaliação | Ragas Promptfoo Braintrust evals customizados |
| Observabilidade | OpenTelemetry Helicone Langfuse Sentry |
| Guardrails | Validators custom Microsoft Presidio prompt injection scanners |
| Hosting | Vercel Cloud Run Azure Container Apps Bedrock |
| Gov. corporativa | Microsoft Entra OAuth audit log cost dashboards |
A IA certa não é a mais cara, é a que paga a conta no fim do mês.
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