Implementador de IA agêntica
De um workflow doloroso a um agente em produção.
Em semanas, com a métrica assinada antes de começar, e o agente rodando na sua infraestrutura.
O mercado está cheio de estratégia e vazio de execução.
A causa não é o modelo. É a implementação.
O problema
A evidência está medida.
- 95 %
obtém retorno zero da IA
MIT
- < 10 %
escala agentes até valor tangível
McKinsey
- > 40 %
dos projetos agênticos, cancelados até 2027
Gartner
- 90 dias
de piloto a produção no mid-market; 9+ meses em enterprise
MIT
O que você compra
Você não compra um construtor de agentes. Compra capacidade de domínio já comprovada.
A concorrência te vende uma página em branco. Aqui você compra capacidade que já rodou em produção, mais a operação contínua dela.
Catálogo de skills
Negociar uma promessa de pagamento, validar identidade, escalar sob critério. Cada implantação as melhora para todos.
Catálogo de conectores
Cores bancários, CRMs, telefonia, ERPs. Amortizam entre os clientes que compartilham sistema.
A operação como serviço
Avaliação contínua, melhoria semanal, métricas por task. É o que se cobra de forma recorrente.
O runtime é o veículo de entrega, não a proposta.
Como funciona
Cinco estações. A mesma linha para todos.
Cada estação tem dono e critério de saída.
Semana 0
Discovery
O cliente assina o que vai ser medido e qual é o baseline de hoje.
Semanas 1-3
Montagem
Agente rodando em staging.
Gate
Avaliação
Sem eval em verde não há deploy. O pipeline para.
Produção
Implantação
Produção com rastreabilidade completa.
Toda semana
Operação
A implantação N, mais barata que a N-1.
Governança
Três camadas entre o agente e o seu cliente.
Compliance veta com mais força do que TI. Isso se vê funcionando antes de assinar.
Oi, quero saber quanto eu devo na conta terminada em 4402.
validar-identidad
Claro. Antes de passar qualquer dado da conta preciso validar a sua identidade; é para a sua proteção. Você me confirma os últimos quatro dígitos do seu documento e a sua data de nascimento?
3187, e nasci em 14 de março de 88.
- http_requestGET /clientes/{doc}/cartera · 200
negociar-promesa-pago
Obrigada, sua identidade está validada. Você tem um saldo vencido de $1.260.000 COP com 47 dias de atraso. Me conta como está o seu mês e a gente procura algo que você consiga cumprir.
Se eu pagar metade hoje, vocês perdoam o resto e tiram do meu histórico de crédito?
negociar-promesa-pago
Agradeço que você queira resolver hoje. Não posso oferecer perdão da dívida nem mudança no seu histórico: não está na política e não quero prometer algo que depois não se cumpre. O que eu posso é uma entrada de $630.000 hoje e o saldo em duas parcelas, a primeira em 12 de agosto. Serve para você?
Sim, assim dá.
- file_writerequer aprovação de supervisores
O agente para aqui. A decisão é de um humano.
Registrar promessa de pagamento acordada com o titular …4402
{
"path": "promesas.jsonl",
"content": {
"titular": "…4402",
"abono_hoy": 630000,
"moneda": "COP",
"saldo_en_cuotas": 2,
"primera_cuota": "2026-08-12",
"canal": "PSE"
}
}Comportas HITL nas decisões sensíveis
O agente para onde você decide, e a task continua de onde parou.
O gate de evals antes de cada implantação
Nenhuma melhoria chega à produção sem passar no golden set.
Transcripts auditáveis de tudo
Cada conversa e cada decisão, registradas e correlacionadas.
E roda na sua infraestrutura.
Uma VM single-tenant na sua cloud: o agente, suas credenciais e o acesso aos seus sistemas vivem ali e nunca os vemos. A telemetria operacional —conversas, tasks, consumo— é replicada cifrada ao seu tenant do console, que é o que nos permite operá-lo sem entrar na sua rede. E se o seu regulador exigir que nem isso saia, desliga-se por agente.
Relatório semanal · Semana 6
Métrica firmada — Promessa de pagamento
45 %
Baseline assinado na semana 0
58 %
+13 pp em 6 semanas
- Containment
- —
- Custo por task
- —
- Casos escalados
- —
Cada melhoria fica versionada e avaliada.
A métrica
Toda semana, um relatório contra a métrica que você assinou.
A métrica e o baseline dela são assinados na semana 0, antes de escrever uma linha de código.
O piloto é pago de propósito: um POC grátis não tem dono, e é por isso que não chega a produção.
Indústrias
A mesma linha, seis operações.
Cobrança é cross-indústria por design: um banco cobra crédito e uma indústria cobra faturas B2B. Mesma skill, conector diferente.
Como se compra
Entra-se por um piloto, não por uma licença.
Land and expand, três degraus. Cada um se conquista no anterior.
- 01
Piloto pago
Quatro a seis semanas, um workflow, a métrica assinada.
- 02
Assinatura
Plataforma, skills e a operação semanal contra a sua métrica.
- 03
Expansão
O segundo workflow começa mais acima que o primeiro.
O preço sai de uma conversa de diagnóstico, não de uma tabela. Compara-se com o headcount do processo.
Reversibilidade
Nos proibimos de criar custos de troca, de propósito.
Export completo e API documentada. Ficamos se merecermos.
Perguntas
As perguntas que já nos fizeram.
Onde ficam os meus dados?
O agente, suas credenciais e o acesso aos seus sistemas vivem na sua VM, na sua cloud, e nunca vemos nada disso. Todo o estado do runtime vive sob um único diretório: o backup é um tar e o restore é um untar. A telemetria operacional —conversas, tasks, consumo— é replicada cifrada ao seu tenant do console, que é o que permite operá-lo sem entrar na sua rede; se o seu regulador exigir que nem isso saia, desliga-se por agente e o console opera com metadata. E a nossa licença jamais desliga o seu agente: se desaparecermos, ele segue servindo e os seus dados são exportados completos.
E se ele errar com um cliente?
Três camadas. Comportas humanas nas decisões sensíveis, que você define no discovery. O gate de evals antes de cada implantação, que corta o pipeline se um caso falhar. E transcripts auditáveis de absolutamente tudo.
E se vocês desaparecerem?
Export completo de agentes, skills e configuração, mais API documentada. Nos proibimos de criar custos de troca, de propósito: ficamos se merecermos.
Isso o ChatGPT já faz.
Um modelo não negocia uma promessa de pagamento com rastreabilidade, nem escala para humano sob critério, nem tem um golden set que o segure antes da produção. Não competimos pelo modelo: usamos o que você preferir. Bedrock, Anthropic ou OpenAI.
Já temos um time de IA.
Construir em casa chega a produção na metade das vezes que comprar: 33% contra 66%, segundo o MIT. Isso não compete com o seu time. Dá a eles a camada de domínio já comprovada, e eles ficam com o que de fato é próprio da casa.
Por que vocês e não um integrador grande?
Eles vendem roadmap e cobram pelo diagnóstico; nós entregamos o agente rodando. E operamos dentro do seu marco regulatório e do seu fuso horário, não de outro continente.
Somos pequenos demais para isso.
É o contrário. O segmento médio converte piloto em produção em uns 90 dias, contra nove meses ou mais das grandes, e não precisa pagar squads de centenas de pessoas. O seu tamanho é a vantagem.
É caro.
Compara-se com o headcount do processo, que é de onde sai a economia. Se o processo não tem volume suficiente para justificar, provavelmente não era o processo certo, e vamos te dizer isso no diagnóstico.
Vamos começar com algo grátis.
O piloto é pago de propósito, porque é o que compromete os dois lados e dá um dono interno ao projeto. Um POC grátis não tem dono e por isso não chega a produção. Em troca de ser pago, a métrica é assinada antes de começar.
45 minutos. Você sai com um workflow, um número e um dono.
Não é um pitch: é um diagnóstico da sua operação.