Inteligência Artificial e Dados
Agentes de IA
Agente de verdade não é só um chat que responde bonito: é um fluxo que entende o objetivo, busca informação nas fontes certas (documentos internos, CRM, planilha com permissão), decide o próximo passo e sabe quando parar e chamar gente. A Viscale desenha isso com a mesma seriedade de qualquer software crítico: limites claros do que o agente pode fazer sozinho, registro do que foi consultado e decisões tomadas, testes com casos reais de borda e custo de uso previsível — integrando APIs de modelos que vocês já contratam ou hospedando o fluxo na infra que preferirem.
O primeiro desenho é sempre no quadro: quem é o usuário, qual tarefa repetitiva dói hoje e o que nunca pode sair do script (ex.: enviar e-mail externo sem revisão). Só depois escolhemos ferramentas — orquestração leve, busca semântica sobre PDFs aprovados, ou integração com o sistema onde o pedido já nasce. O agente ganha “ferramentas” explícitas (consultar pedido, abrir ticket) em vez de inventar atalho perigoso.
Exemplos do que montamos
Assistente de suporte N1
Lê base de artigos aprovados, sugere resposta e escala com histórico se o cliente insistir.
Pré-análise de proposta comercial
Cruza PDF do cliente com checklist interno e aponta o que falta antes do vendedor ligar.
Triagem de currículo com critério fixo
Resume e classifica contra vaga publicada; RH vê só o que passou do corte combinado.
Agente de onboarding interno
Responde “como faço X no sistema” puxando manual versionado e vínculos do AD.
Rascunho de resposta a pregão
Extrai itens obrigatórios do edital e cruza com catálogo; jurídico revisa antes de enviar.
Monitor de SLA em linguagem natural
Consulta fila de tickets e resume o que estourou prazo e por quê, para reunião diária.
Assistente para lojista
“Quanto vendi de X na semana?” com número vindo do BI ou ERP, não chute do modelo.
Preparador de ata de reunião
Transcrição + modelo de ata; participante ajusta e publica — nada sai sem clique final.
Agente de compliance leve
Confronta texto de campanha com lista de termos proibidos e política interna resumida.
Copiloto de código interno
Só sobre repositório autorizado, sem mandar segredo para fora; dicas alinhadas ao padrão do time.
Segurança e privacidade entram no desenho: o que pode ir para o modelo, o que fica só no seu banco e como mascarar dado sensível em log. Medimos qualidade com conjunto de testes que vocês validam — não só “parece certo”. E deixamos painel ou export simples: quantas execuções, onde falhou, quanto custou a rodada — para o negócio acompanhar sem pedir SQL.
Quando o processo muda (novo contrato, novo campo no CRM), o playbook e os testes atualizam junto, com versão. Se um dia quiser trocar de provedor de modelo, o coração do agente (regras, fontes, APIs) continha a mesma lógica — trocamos o motor, não reescrevemos o negócio.
Portfólio de Agentes de IA
Entregáveis
Agente em produção ou homologação
Conforme combinado, com URL ou integração no canal escolhido.
Especificação do fluxo
Diagrama e texto que explicam o comportamento para não-técnicos.
Catálogo de ferramentas
Cada ação que o agente pode executar e seus pré-requisitos.
Conjunto de testes documentados
Entrada esperada, saída aceitável e quando escalar.
Política de dados e retenção
O que entra no modelo, por quanto tempo e onde fica log.
Runbook operacional
Pausar, reprocessar e contatos em incidente.
Painel ou export de uso
Volume, erros e ordem de grandeza de custo.
Credenciais em cofre
Integração sem chave no código-fonte.
Scripts ou repositório versionado
Para o time interno evoluir com rastreio.
Sessão de handoff
Perguntas e respostas com quem vai manter o agente.
Plano de revisão de prompts
Cadência sugerida quando modelo ou negócio mudar.
Ideias de próximos agentes
Backlog curto com base no que aprendemos.
Metodologia de execução
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Mapear tarefa e riscos
O que automatizar, o que exige humano e o que é intocável.
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Inventário de fontes
Documentos, APIs e permissões — o agente só enxerga o permitido.
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Playbook e ferramentas
Passos, chamadas a sistemas e mensagens padrão em caso de dúvida.
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Protótipo com dados fictícios
Fluxo completo antes de tocar dado real.
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Guardrails e políticas
Filtros de saída, tamanho de contexto e temas bloqueados.
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Testes com casos de borda
Lista que negócio valida: acerto, recusa e escalação.
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Integração e filas
Resiliência, timeout e retry quando API externa oscila.
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Observabilidade
Log de passos, custo estimado e alerta de falha em massa.
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Piloto controlado
Grupo pequeno ou horário limitado até estabilizar.
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Treinamento e documentação
Como operar, pausar e reportar problema com contexto.
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Roadmap de evolução
Novas ferramentas e melhorias priorizadas após o go-live.
