A diretoria pediu IA, e ninguém sabe por onde começar
A pressão vem de cima, a lista de ideias só cresce e nenhuma tem número de negócio ligado a ela. Sem prioridade, todo caso de uso parece urgente.
Diagnóstico
Toda empresa já ouviu que precisa de inteligência artificial. Poucas sabem onde ela paga a conta. A nossa consultoria de IA começa pelo seu processo, não pela ferramenta: mostra onde a IA gera retorno, onde não vale a pena, e continua com você até o primeiro caso estar em produção.
O problema
É nesse ponto que a maioria procura uma consultoria de inteligência artificial. Quase sempre por um destes motivos.
A pressão vem de cima, a lista de ideias só cresce e nenhuma tem número de negócio ligado a ela. Sem prioridade, todo caso de uso parece urgente.
A demonstração impressionou, o projeto parou. A maioria dos pilotos de IA não vira produção, e quase nunca é por causa do modelo.
As licenças de IA generativa estão pagas, mas ficaram no uso individual. Nenhum processo da empresa mudou por causa delas.
Cliente, contrato, dado financeiro. Sem saber o que pode sair da empresa e o que não pode, a resposta mais segura vira não fazer nada.
Como trabalhamos
É a mesma Escada de sempre, aplicada à inteligência artificial. Veja o método completo.
Olhamos processos, dados e sistemas, e devolvemos em uma página onde a IA tem retorno e onde uma regra simples resolve. Escopo, prazo e preço fixos.
Casos de uso ordenados por impacto contra viabilidade, cada um com a métrica de negócio que vai mudar, a arquitetura (o que roda em nuvem, o que fica dentro de casa) e a governança.
A mesma equipe constrói o primeiro caso, integra aos sistemas que já existem e mede antes e depois. Não há troca de fornecedor entre o plano e a execução.
Depois do diagnóstico
O roadmap aponta o caminho; estas são as frentes em que a mesma equipe executa.
Agentes que executam trabalho dentro do processo: consultam sistemas, aplicam regras e registram o resultado.
Agentes de IA para empresas →
Quando o caso pede base confiável: arquitetura de dados, modelos preditivos e IA generativa em produção.
Engenharia de dados e IA →
Quando a tarefa é repetitiva e a regra é clara, automação comum resolve mais barato que IA.
Automação de processos →
Para times de software: agentes que criam e mantêm testes automatizados, com o SpecQA.
Automação de testes com IA →
A prova
O SpecQA, nosso produto de automação de testes, roda com agentes de IA em projeto de cliente, não numa apresentação. É dessa prática que vem o que recomendamos no diagnóstico: o que funciona em produção, o que custa manter e onde a IA não é a resposta.
Perguntas frequentes
Responde três perguntas antes de qualquer linha de código: onde a inteligência artificial gera retorno no seu negócio, o que vem primeiro e como o resultado vai ser medido. Na OpenCircle, a consultoria de IA continua depois disso: a mesma equipe que fez o diagnóstico constrói e acompanha o primeiro caso em produção.
A consultoria decide o que fazer; a implementação faz. O problema do mercado é separar as duas: um fornecedor entrega o plano, outro tenta executar, e o piloto morre no meio. Aqui são a mesma equipe e o mesmo contrato de responsabilidade, do diagnóstico ao caso rodando.
O diagnóstico tem escopo, prazo e preço fechados antes de começar, combinados na primeira conversa. O custo da implementação sai do roadmap: cada caso de uso chega com o esforço estimado e o retorno esperado, para a decisão ser de negócio, não de fé.
O diagnóstico leva poucas semanas. Uma prova de conceito com escopo fechado costuma ser questão de semanas também. O que mais pesa no prazo não é o modelo de IA: é o acesso aos sistemas e a clareza sobre qual decisão vai mudar.
Não para começar. O diagnóstico avalia exatamente isso. Alguns casos funcionam sobre o documento como ele já está; outros pedem uma base tratada, e aí o primeiro passo é engenharia de dados, não IA.
A gente diz. Muito processo se resolve com automação simples ou com uma regra bem escrita, mais barato e mais previsível. Recomendar IA onde ela não paga a conta é o caminho mais rápido para mais um piloto abandonado.
Sim. Assistentes que respondem com base nos documentos da empresa, com a fonte de cada resposta; agentes que executam tarefas dentro dos sistemas; e IA aplicada a testes e desenvolvimento de software. A consultoria em IA generativa define o caso e a arquitetura; a implementação coloca em produção com governança.
A decisão de arquitetura vem antes da escolha do modelo: o que pode rodar em nuvem pública, o que fica dentro da sua infraestrutura e o que nunca sai dela. Essa conversa acontece no diagnóstico, não na véspera de subir.
Escopo e prazo fixos. Em poucas semanas você tem, em uma página, onde a inteligência artificial dá retorno no seu negócio e por onde começar.