Uma IA lê um documento, preenche os campos e entrega tudo em segundos. A demonstração funciona. A equipe aprova a ideia. Parece que o problema está resolvido.

Até alguém precisar conferir cinquenta documentos em sequência, corrigir uma informação, descobrir quem aprovou ou retomar o trabalho depois de uma falha.

Essa distância entre a demonstração e a rotina aparece de várias formas nas notícias desta semana. Tem uma nova interface no ChatGPT que permite testar ideias de software, uma varejista preparando o catálogo para agentes de compra e empresas usando IA em etapas bem específicas de planejamento e conferência.

Também tem uma conta que merece atenção: segundo a Bain, as empresas estão realizando apenas parte do valor esperado dos projetos de IA. E duas discussões que vão além da ferramenta: como formar as pessoas que cuidarão das exceções e como comprovar que a revisão humana realmente aconteceu.

A edição de hoje reúne possibilidades, resultados e cuidados para levar à empresa. Vamos aos fatos.

Em um estudo publicado em 8 de outubro, a Bain analisou 951 empresas e 63 processos empresariais. A consultoria estima que as organizações estejam convertendo em resultado mensurável cerca de 38% do valor esperado da IA, ante 52% em automações tradicionais.

O número mede a distância entre expectativa e valor realizado. Não significa que 62% dos projetos fracassaram. A comparação depende do que cada empresa esperava capturar e do que conseguiu entregar.

Para uma PME, a pergunta útil é quanto sobrou depois de colocar a solução para trabalhar: tempo de revisão, integrações, exceções, manutenção e erros também entram na conta.

Nós encontramos uma versão desse problema em um projeto de documentos fiscais. O fluxo digital organizava a entrada dos arquivos, mas a equipe precisava abrir cada chamado e depois cada anexo para conferir. No papel, conseguia passar pelos documentos em sequência. A mudança criou uma dificuldade nova para quem fazia o trabalho.

A direção da solução passou a incluir uma fila com documento e campos lado a lado, correção rápida e avanço para a próxima nota. A POC validou o núcleo técnico; ainda não é um resultado financeiro de produção.

O episódio mostra por que vale acompanhar o processo inteiro. Uma leitura mais rápida pode perder parte do benefício se a conferência ficar mais trabalhosa.

Escolha um projeto de IA e registre cinco coisas: valor esperado, resultado observado, custo de implantação, custo recorrente e trabalho humano que continua necessário. Depois compare com o processo anterior.

Quanto do benefício prometido já chegou à operação e quanto ainda existe só na apresentação?

Fonte: Bain & Company.

A OpenAI anunciou em 7 de outubro a Intelligent UI, que permite ao ChatGPT montar interfaces interativas durante a conversa. Além de texto, a resposta pode trazer formulários, gráficos, botões e calculadoras. A distribuição começou pelos planos pagos e empresariais, com condições de acesso conforme o plano e a administração da conta.

Isso abre uma possibilidade interessante para quem tem uma ideia de ferramenta, mas ainda não sabe se vale investir nela.

Uma calculadora de orçamento, um comparador de propostas ou um simulador de capacidade podem ganhar uma primeira versão utilizável dentro da conversa. O empresário consegue testar a lógica e mostrar a ideia a quem fará o trabalho antes de detalhar um projeto completo.

O melhor primeiro uso pode ser descobrir o que falta na ideia.

Imagine um simulador de orçamento. Ao utilizá-lo, a equipe percebe que o preço depende de uma visita, de uma informação que o cliente raramente fornece ou de uma regra que só uma pessoa conhece. O protótipo ajudou a tornar essas dependências visíveis.

Para experimentar, escolha uma tarefa pequena e use dados fictícios ou não sensíveis. Observe se a interface ajuda alguém a decidir ou terminar a tarefa. Não avalie apenas se ficou bonita.

Quando o uso se torna recorrente, aparecem outras exigências: guardar dados, integrar sistemas, controlar acessos, testar erros e manter a ferramenta. Uma interface convincente é um começo; essas condições precisam entrar no projeto antes da dependência operacional.

Precisa de alguma ajuda em qualquer parte do processo? Fale conosco diretamente respondendo a este e-mail. Se você responder ainda nesta semana, ganhara uma consultoria gratuita de 45 minutos com os fundadores da BrosAI.

Fonte: OpenAI.

A RTA Store, varejista familiar de armários nos Estados Unidos, pagou US$ 15 mil para adaptar seu site ao acesso por agentes de IA. A iniciativa incluiu mudanças no código, nos dados de produtos e na forma de responder a dúvidas, segundo reportagem publicada pela Folha C-Level em 4 de outubro, originalmente do New York Times.

A questão merece atenção porque o cliente pode começar a pesquisa pedindo a um agente que encontre, compare e recomende produtos. Nesse caminho, descrições vagas, condições escondidas e informações contraditórias dificultam a descoberta e a comparação.

Antes de contratar uma adaptação completa, dá para começar menor: Um agente conectado ao sistema do seu e-commerce que responde sobre especificações, disponibilidade, entrega e política de troca. Isso resolve um primeiro atendimento e ainda pode transformar o WhatsApp da sua empresa em um vendedor automatizado.

Nos projetos de atendimento que desenvolvemos, todos os detalhes são levados em consideração pois uma recomendação pode esbarrar em estoque, catálogo, site, checkout ou continuidade humana.

Um catálogo organizado ajuda tanto a IA quanto a pessoa que precisa comprar.

Produto recomendado e carrinho enviado ainda não comprovam venda. Para avaliar o canal, será necessário ligar a interação ao pedido efetivamente realizado.

Se um agente consultasse seu catálogo hoje, encontraria informação suficiente para recomendar o produto certo?

Se a resposta for sim, ou não, a BrosAI pode te ajudar em ambas situações. Temos vasta experiência em varejo e e-commerce. Inclusive, se você utiliza VTEX ou conhece alguém que utiliza, nós conseguimos integrar facilmente um agente de IA à toda operação de venda da sua empresa, fazendo-o pesquisar produtos, responder sobre status de compra, fazer venda casada e até criar e enviar na conversa um link de carrinho com os produtos já adicionados para o cliente só clicar e pagar.

Fonte: Folha C-Level / New York Times.

Na Globo, um agente chamado PlanejaAI passou a apoiar o refinamento e o planejamento de iniciativas de software. Segundo divulgação do Google Cloud em 8 de outubro, a solução reduziu uma etapa de validação de 20 minutos para seis segundos, economizou 127 horas em um trimestre e aumentou em 33% a precisão dos planos antes do desenvolvimento.

O ponto de aplicação é interessante: parte do atraso pode nascer antes de alguém começar a executar.

Um orçamento chega sem informações. Uma campanha começa com critérios indefinidos. Um pedido de manutenção mistura ocorrência, urgência e responsável. A equipe avança, descobre o que faltava e precisa voltar.

Em um projeto nosso de gestão de condomínios, organizar a entrada foi essencial. Texto, áudio, imagem e respostas a mensagens anteriores precisavam preservar o contexto, o condomínio e a data. Também tivemos de definir o que virava atividade e o que exigia revisão.

Uma reclamação não pode gerar uma tarefa em qualquer situação. Uma data de um documento antigo não deve aparecer como prazo atual.

Para testar esse padrão na sua empresa, escolha um tipo de pedido recorrente. Defina as informações mínimas e os critérios de aceitação. Use IA para apontar o que falta e preparar uma primeira versão para revisão. Meça também quantas vezes o trabalho volta depois de aceito.

O ganho começa quando a equipe recebe uma entrada melhor para trabalhar. Qual atraso da sua operação poderia ser evitado antes da execução?

Fonte: Google Cloud.

O grupo australiano IAG relatou ao Financial Times um retorno superior a 800% com revisão de faturas jurídicas apoiada por IA. No processo, o sistema compara cobranças com critérios como tempo, senioridade e histórico, destacando valores inesperados para revisão.

Em vez de pedir que uma pessoa examine tudo com a mesma intensidade, a automação prepara a conferência e sinaliza onde pode existir uma divergência. O especialista investiga e decide.

Esse padrão pode aparecer em faturas de fornecedores, despesas, contratos e cobranças recorrentes. Para funcionar, exige regras conhecidas, fontes consistentes e uma forma de acompanhar o que foi sinalizado indevidamente ou passou despercebido.

Na nossa POC fiscal, separamos três responsabilidades: a IA interpreta e sugere campos; regras automáticas verificam o que pode ser conferido objetivamente; o profissional fiscal corrige e aprova.

Mesmo uma leitura perfeita não torna a nota correta. O documento original pode ter erro. Por isso, a solução precisa preservar a diferença entre extrair informação e autorizar seu uso.

Um teste inicial pode abranger uma categoria de documentos. Compare esforço, divergências encontradas e retrabalho com o fluxo atual, incluindo o tempo de revisão.

Qual profissional especializado da sua empresa ainda passa o dia conferindo documentos que poderiam chegar preparados para análise?

Fonte: Financial Times.

Da identificação do gargalo ao primeiro fluxo: se sua equipe ainda confere faturas, contratos ou cobranças uma a uma, nós, da BrosAI, podemos mapear as regras, integrar as fontes e testar uma automação que destaque as exceções para aprovação humana. Quero avaliar esse processo.

A Revelio Labs estima que o emprego global em call centers esteja 5,3% abaixo do pico de dezembro de 2023. Em 12 países de renda média, a redução aparece principalmente na entrada de trabalhadores: a taxa caiu de 25,1 para 17,2 por cem profissionais desde novembro de 2022. As saídas também diminuíram.

O estudo não prova que a IA seja a causa exclusiva. Mas aponta uma mudança que pode ocorrer sem uma grande rodada de demissões: empresas deixam de repor ou criar vagas.

Para quem administra atendimento, existe uma consequência adicional. Os contatos repetitivos costumam ser o lugar onde uma pessoa aprende sobre produtos, clientes e problemas. Se a automação absorve essa etapa, a empresa precisa construir outro caminho de formação.

Quem chega para cuidar de uma exceção pode precisar negociar, investigar e resolver situações difíceis desde o início.

Nas análises de agentes de atendimento, encontramos um problema que ilustra essa exigência: a transferência pode acontecer corretamente no sistema, mas o cliente continuar esperando. É preciso alguém assumir, receber contexto, acessar os dados e concluir o atendimento.

Também já nos deparamos com conversas em que o cliente pediu uma pessoa e a IA continuou recomendando produtos. A continuidade parecia útil, mas ignorava a preferência expressa.

Encaminhamento humano precisa ter responsável, contexto e regra de interrupção da IA.

Ao planejar automação, acompanhe a complexidade que chega às pessoas e o preparo necessário para atendê-la. Se as tarefas básicas diminuírem, como sua empresa formará os profissionais que cuidarão dos casos difíceis?

Fonte: Revelio Labs.

A OAB-SP ajuizou, em 7 de outubro, uma ação contra a Talisman AI, responsável pela Enter, questionando funções relacionadas a minutas e recomendações jurídicas. Entre os pedidos estão identificação do advogado responsável, registros de revisão e auditoria da plataforma.

A Enter afirma que advogados habilitados continuam responsáveis pela revisão, assinatura e protocolo das peças. Na apuração de 11 de outubro, os pedidos ainda não haviam sido julgados. São posições em disputa, não uma conclusão sobre irregularidade.

Para outras empresas, o assunto traz uma pergunta operacional: como demonstrar que a revisão humana aconteceu?

Uma aprovação genérica no fim da tela pode esconder várias coisas. A pessoa teve acesso ao documento original? Entendeu o que a IA sugeriu? Pôde corrigir ou rejeitar? O sistema registrou quem decidiu?

Em nosso projeto de gestão de condomínios, definimos uma fronteira clara: a IA não marca uma atividade como concluída. Ela pode organizar informações e encaminhar dúvidas, mas uma pessoa confirma a conclusão. Assim, uma interpretação da conversa não vira comprovação de serviço realizado.

O mesmo princípio vale para aprovar uma cobrança ou autorizar uma ação de maior impacto. Sugestão, conferência e decisão precisam aparecer como etapas distintas, com responsáveis e histórico.

Fonte: Folha C-Level.

Antes de ampliar a automação: se sua equipe já usa IA em decisões sensíveis, nós, da BrosAI, podemos mapear o fluxo e desenhar responsáveis, evidências de revisão, permissões e critérios de interrupção.

Quero revisar esses controles.

BrosNews
Uma newsletter da BrosAI