Automação com IA pra tarefas que workflow tradicional não resolve.

Sobre automação com IA

Automação com IA usa modelos de linguagem (LLMs) e agentes pra executar tarefas que envolvem entendimento: ler email, interpretar documento, classificar caso, redigir resposta, decidir próximo passo. É o que automação tradicional nunca conseguiu — mas exige engenharia séria pra não virar geração de problema novo.

• O que IA automatiza bem (e o que ela ainda não automatiza)

  IA brilha em tarefas com linguagem natural: classificação de tickets, extração estruturada de PDFs, geração de respostas em contexto, sumarização. Não brilha em decisão crítica sem revisão, cálculo exato ou processo que exige 100% de acurácia sem fallback. Saber a diferença é o pulo do gato.

• Arquitetura de agente: além do chat

  Agente é LLM com ferramentas. Em vez de só responder, ele consulta banco, chama API, busca documento, executa ação. Construímos agentes com tool calling estruturado, memória persistente, validação de saída e limites claros de ação — pra IA fazer trabalho real, não só conversar.

• Guardrails que separam protótipo de produção

  Toda automação com IA que colocamos em produção tem: validação de schema na saída, fallback humano em casos de baixa confiança, log auditável de cada decisão, métrica de acurácia contínua e custo monitorado por execução. Sem isso, IA vira caixa preta cara.

• Casos reais que entregamos

  Atendimento de primeiro nível com escalonamento humano, extração de dados de NFe e contratos, classificação automática de leads, redação de propostas comerciais a partir de briefing, agente de suporte interno que responde sobre processos da empresa.