Automação com IA
Agentes de atendimento, classificação e fluxos operacionais com IA generativa, conectados aos seus sistemas e com humano no circuito onde importa.
Automação com IA não é colocar um chatbot genérico no site. É identificar as tarefas em que pessoas gastam horas lendo, classificando e reescrevendo informação, e construir agentes que fazem esse trabalho conectados aos sistemas da empresa, com regras claras e supervisão humana onde o erro custa caro. A Gear trabalha com os modelos da Anthropic (Claude), da OpenAI (ChatGPT) e do Google (Gemini), escolhendo por tarefa, custo e qualidade.
Onde a IA gera resultado de verdade
- Atendimento de primeiro nível: agente que responde dúvidas com base na documentação da empresa, coleta dados e transfere para humano com o contexto pronto, no WhatsApp oficial ou no site.
- Triagem e classificação: e-mails, chamados e mensagens categorizados e encaminhados para a área certa em segundos.
- Extração de documentos: notas fiscais, contratos, pedidos em PDF e planilhas transformados em dados estruturados no sistema.
- Qualificação de leads: conversa inicial que entende a necessidade e agenda com o vendedor certo.
- Relatórios e resumos: síntese de reuniões, chamados e indicadores para gestores, gerada a partir dos dados reais.
Como construímos um agente que a empresa confia
- Mapeamento: listamos tarefas por volume, tempo gasto e risco de erro. Nem tudo vale automatizar; escolhemos o que retorna primeiro.
- Base de conhecimento: o agente responde com base nos documentos e dados da empresa, não com o que aprendeu na internet. Fontes ficam citadas e atualizáveis.
- Ferramentas e integrações: o agente consulta o ERP, abre chamado, agenda e envia mensagem pelas mesmas APIs que a empresa já usa.
- Humano no circuito: ações com impacto financeiro ou jurídico passam por aprovação. O agente prepara; a pessoa confirma.
- Medição: taxa de resolução, custo por interação, tempo economizado e casos escalados, num painel que mostra se a automação está valendo a pena.
Princípios que seguimos
- Fluxos pequenos e testáveis em vez de um agente que faz tudo: mais fácil de manter e de corrigir.
- Dados pessoais tratados conforme a LGPD, com anonimização quando possível e registro de uso dos modelos.
- Controle de custo: limites por fluxo, escolha de modelo por tarefa e cache de respostas frequentes.
- Sem dependência de um único fornecedor de IA: a arquitetura permite trocar de modelo sem refazer a automação.
Ferramentas
Construímos com código próprio quando a automação é central para o negócio, e com plataformas como o n8n quando a empresa quer visualizar e ajustar fluxos sem depender de desenvolvedor. Nos dois casos, a integração com WhatsApp oficial, ERP e CRM segue o mesmo padrão das nossas integrações: fila, log e tratamento de erro.
Perguntas sobre automação com IA
A IA vai responder errado para os meus clientes?
Agentes bem construídos respondem apenas com base na sua documentação e transferem para humano quando não têm certeza. Medimos a taxa de acerto antes de ir para produção e mantemos aprovação humana nas ações críticas.
Quais modelos de IA vocês usam?
Claude (Anthropic), ChatGPT (OpenAI) e Gemini (Google), escolhidos por tarefa. A arquitetura permite trocar de modelo sem refazer o fluxo.
Quanto custa operar um agente de IA?
O custo dos modelos é cobrado por uso e costuma ser pequeno diante do tempo economizado; controlamos com limites por fluxo e escolha de modelo. A implantação é cobrada como projeto, com escopo definido no plano de 48 horas.
Meus dados são usados para treinar a IA?
Não. Usamos as APIs comerciais dos provedores, que não treinam modelos com dados de clientes, e tratamos informações pessoais conforme a LGPD, com anonimização quando possível.
Conte o desafio. Um engenheiro responde em 1 dia útil.
Em 30 minutos, mapeamos o processo e indicamos por onde começar: produto pronto, sob medida ou os dois.