Inteligência artificial aplicada a problemas reais

Funcionalidades onde o modelo faz uma parte bem delimitada do trabalho: redigir um rascunho, resumir um histórico, sugerir uma classificação, comparar dois documentos.

O resultado é apresentado a quem decide, não aplicado às cegas. O ganho vem de reduzir o tempo até uma boa primeira versão, não de eliminar o julgamento humano.

RAG significa dar ao modelo acesso à sua documentação no momento da pergunta, em vez de esperar que ele a saiba. A resposta é construída a partir dos seus documentos e cita a fonte.

É a abordagem certa quando o conhecimento muda com frequência, é específico da empresa e precisa de ser verificável. Evita o problema central de perguntar a um modelo genérico sobre assuntos internos: respostas plausíveis mas inventadas.

Automações onde parte do passo exige interpretação: ler um e-mail e perceber o que é pedido, extrair valores de uma fatura em formato variável, classificar uma reclamação por tipo e urgência.

São passos que a automação tradicional não resolve porque a entrada não tem estrutura fixa. Combinamos as duas coisas: regras determinísticas onde há certeza, modelo onde há ambiguidade.

Um assistente que responde a perguntas sobre procedimentos, contratos, histórico de clientes ou documentação técnica, dentro dos limites de acesso de quem pergunta.

Reduz o tempo que as equipas passam à procura de informação e a dependência de quem 'sabe onde está'. Para agentes que executam ações e não apenas respondem, veja a página de agentes de IA.