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 melhora a lógica da skill para todos, e seus dados não entram nessa melhoria: a skill roda na sua infraestrutura e não é compartilhada com ninguém.
Catálogo de conectores
Cores bancários, CRMs, telefonia, ERPs. Já construídos e testados, então você não paga a integração do zero.
A operação como serviço
Avaliação contínua, melhoria semanal, métricas por task. É o que se cobra de forma recorrente.
Entregamos o agente funcionando, não as peças para montar.
Como funciona
Cinco estações. A mesma linha para todos.
Montamos todos os agentes na mesma linha de produção. 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
Cada nova implantação custa menos que a anterior.
Governança
Três camadas entre o agente e o seu cliente.
Em uma operação regulada, quem pode barrar isso não é só TI: é compliance. Por isso estas três camadas se veem funcionando antes de você 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 humanas 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: os casos que o agente tem que aprovar antes de cada implantação.
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 assinada: 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.