Provas

Marca sem prova é papo.

Cada caso abre pelo desafio e detalha o mecanismo, porque o diferencial quase nunca está na tecnologia escolhida, e quase sempre está em como o problema foi modelado antes dela.

People Analytics

Pré-entrevista por áudio para vagas críticas de alta rotatividade

LLM
Python
Estatística aplicada

Passo do método: 04 · Construção

O desafio: Vagas de alta rotatividade consomem o recrutador em triagem repetitiva. O volume força decisão rápida, a decisão rápida erra, o erro vira turnover, e o turnover devolve a vaga para a fila.
A abordagem: Não construímos um gravador de áudio com transcrição. Construímos o racional: para cada vaga, quais perguntas fazer, o que cada resposta indica e por quê. O roteiro é especializado por vaga, ancorado em critério de aderência definido com a área, e desenhado para controlar viés, inclusive o de quem escreveu o roteiro. O candidato responde por áudio no próprio tempo; o recrutador recebe leitura estruturada, não um resumo genérico.
O que mudou: O recrutador passa a gastar tempo com o candidato que tem chance real, e a decisão fica registrada com o critério que a produziu, o que torna possível auditar e corrigir o processo depois.

Logística

Priorização de SKU e roteirização por algoritmo

Python
Machine learning
SQL

Passo do método: 04 · Construção

O desafio: Prioridade de separação e ordem de entrega decididas por experiência e por planilha. Funciona até o volume crescer. Aí o custo de rota e a ruptura aparecem juntos.
A abordagem: Modelagem do problema real de decisão antes de qualquer algoritmo: o que de fato restringe, o que é preferência e o que é herança de processo. Sobre isso, algoritmos de priorização de SKU e de roteirização, rodando com o dado da operação e não com cenário de laboratório.
O que mudou: Decisão de priorização e rota deixa de depender de quem está de plantão, e passa a ser explicável: dá para perguntar ao sistema por que aquela ordem.

Jurídico

Centralização e conciliação de contratos

LLM
Python
Aplicação web

Passo do método: 04 · Construção

O desafio: Contrato espalhado entre e-mail, pasta compartilhada e a memória de quem negociou. Renovação perdida e cláusula descumprida só aparecem depois do prejuízo.
A abordagem: Virou produto próprio: o Contrato Combinado. Análise do que já existe, criação assistida do novo, assinatura, centralização e, a parte que quase ninguém faz, conciliação entre o que foi combinado e o que está sendo cumprido.
O que mudou: O ciclo de contrato deixa de depender de alguém lembrar. Atende de pessoa física a empresa com jurídico terceirizado.

Marketing e Vendas

Automação completa de marketing, CRM e vendas

n8n
Python
CRM
LLM

Passo do método: 04 · Construção

O desafio: Time comercial pequeno atendendo um funil que cresceu. O que conectava marketing, CRM e vendas era uma pessoa copiando dado entre três sistemas.
A abordagem: Mapeamos o fluxo real antes de automatizar, inclusive as exceções que ninguém tinha documentado. Depois construímos a automação ponta a ponta: captação, qualificação, roteamento, nutrição e registro, com regra explícita do que a automação não decide sozinha.
O que mudou: O time comercial passou a trabalhar a partir de uma fila priorizada em vez de uma caixa de entrada, e o registro parou de depender de disciplina individual.

Predição

Modelos de predição aplicados à decisão operacional

Python
Machine learning
PySpark

Passo do método: 04 · Construção

O desafio: Previsão feita por média histórica em planilha. Erra nas pontas, que é exatamente onde a decisão custa caro.
A abordagem: Começamos pela qualidade do dado histórico, não pelo modelo. Depois, desenho de experimento para medir se a predição de fato melhora a decisão frente ao que já se fazia. A comparação é contra o processo atual, não contra o acaso.
O que mudou: Predição incorporada ao fluxo de decisão com métrica acompanhada depois da entrega, e não apenas na apresentação de encerramento.

Operações

Mapeamento do trabalho real como base para automação

Mapper AI
LLM
Python

Passo do método: 03 · Mapeamento

O desafio: A empresa queria automatizar, mas a documentação de processo estava desatualizada, e a alternativa era contratar consultoria para mapear na mão, por entrevista.
A abordagem: Usamos o Mapper AI: captura do trabalho como ele acontece, com privacidade por construção: valor de campo, senha e conteúdo bruto bloqueados na origem, e triagem local antes de qualquer coisa sair da máquina. O rascunho gerado cita a evidência de cada afirmação e só vira conhecimento oficial quando um responsável nomeado homologa.
O que mudou: Processos homologados viraram Knowledge Center: consulta para o time humano, contexto para os agentes de IA e base para priorizar automação com custo e retorno estimados.

Seu caso

O seu problema provavelmente não está nesta lista.

Tudo bem. O método é o mesmo: entender o cenário real, mapear o trabalho como ele acontece e construir só o que prova valor. O primeiro passo é o diagnóstico.

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