E1
RAG · CONHECIMENTO FUNDAMENTADO
Resposta certa exige fonte certa, não modelo maior.
Infraestrutura completa de recuperação sobre os documentos internos do cliente — ingestão, chunking, embeddings, banco vetorial — otimizada pro volume real de dado, com informação sensível rodando dentro da própria infraestrutura, não em API de terceiro.
- Respostas fundamentadas e rastreáveis, com citação de fonte.
- Conhecimento interno vira ativo consultável — não fica preso na cabeça de ninguém.
Benchmark de mercado — não resultado RevDo.
Redução de 40% ou mais de alucinação & mais 10 p.p. de acurácia
quando a resposta é ancorada em fonte, vs. modelo sem recuperação — estudos setoriais 2024–2025 ¹
Sustentação — RAG bem feito exige manutenção da base, não só do modelo. Sem curadoria da indexação, a resposta fica boa por um tempo e depois desatualiza.
E2
MCP · INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS
O dado não muda de casa. O assistente é que vai até ele.
MCP Servers que conectam assistentes e agentes a cada fonte — legado, ferramenta moderna, planilha — sem duplicar dado nem reescrever sistemas, com automações de processo plugadas sobre a mesma conexão.
- Fim da reentrada manual: o que já está pronto em algum lugar deixa de ser redigitado.
- Aproveita o investimento existente — sem migração forçada de legado.
Benchmark de mercado — não resultado RevDo.
Erro de digitação de 1–4% dos campos para <0,1% & custo de processamento 70-80% menor
quando a reentrada manual é eliminada por integração/automação — benchmarks de indústria ²
Sustentação — cada legado tem sua letra miúda, e ela não desaparece com um conector: só fica visível. Documentamos as exceções em vez de fingir que não existem.
E3
RPA · AQUISIÇÃO AUTOMATIZADA DE DADOS
Nem todo sistema abre a porta. Construímos o robô que entra assim mesmo.
Robôs que simulam a interação humana com a interface — login, navegação, extração, preenchimento — onde não existe API, mais pipelines de aquisição que alimentam RAG e MCP com dado fresco, sem coleta manual.
- Sistema sem API deixa de travar o projeto.
- Erro de transcrição eliminado — o dado sai da fonte, não da memória de quem copiou.
Benchmark de mercado — não resultado RevDo.
Payback médio <12 meses & −35% de custo de processo & −60% no tempo de transação
Deloitte Global RPA Survey — empresas que implantaram e escalaram RPA ³
Sustentação — o robô quebra quando a tela do outro lado muda. Não é configurar e esquecer: precisa de monitoramento e gente pronta pra reagir.
E4
PLUGINS · SKILLS, HOOKS E INSTRUÇÕES
Plugin não responde. Executa.
Biblioteca própria de plugins — cada um com skill, hooks de acionamento e instruções que o assistente segue antes de agir, não depois. Cada caso novo que o time encontra vira ativo reutilizável do sistema.
- Mesma tarefa, mesmo jeito — padronização entre times, menos retrabalho.
- Escala sem headcount linear: o processo vive no sistema, não na memória de alguém.
Benchmark de mercado — não resultado RevDo.
60–70% do tempo das equipes está em atividades automatizáveis com IA generativa
McKinsey, "The economic potential of generative AI" ⁴
Sustentação — mais plugins é mais superfície pra manter. Cada skill tem dono e critério de desligamento — nada fica ativo "porque sim".
E5
HARNESS · ORQUESTRAÇÃO DE AGENTES
Ferramenta não decide sozinha quando usar ferramenta.
A camada que comanda as peças: decide qual skill acionar em cada situação, confere o resultado antes de seguir, mantém o estado de tarefas longas e sabe a hora de parar e chamar um humano.
- Erro visível, não silencioso — quando o agente trava, alguém sabe na hora.
- Base pra crescer o número de skills sem multiplicar o risco de operação.
Benchmark de mercado — não resultado RevDo.
Agentes sem orquestração "resolvem" 45% no papel, mas só 14% de verdade — com escopo e verificação, a resolução real chega a 55–70%
benchmarks de deflection vs. resolução em atendimento com IA ⁵
Sustentação — harness exige observabilidade: logar toda decisão do agente, não só o resultado final. Sem isso, quando ele erra, ninguém sabe o porquê.
E6
LLM SOBERANO · MODELO NA INFRA DO CLIENTE
O modelo mora onde o dado mora.
LLM rodando localmente, dentro da infraestrutura do cliente — sem dado sensível saindo de casa e sem pagar token de LLM de mercado a cada consulta no volume recorrente.
- Soberania e conformidade: o dado de produto e de cliente não atravessa API de terceiro.
- Custo marginal por consulta próximo de zero no uso recorrente.
Benchmark de mercado — não resultado RevDo.
50% das empresas apontam segurança/privacidade como barreira nº 1 da adoção de GenAI
o modelo soberano remove a barreira em vez de contorná-la — pesquisas Deloitte/K2View ⁶
Sustentação — modelo local exige infra dimensionada e ciclo de atualização gerido. Não é instalar e esquecer: é operar.
E7
OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA · DECISÃO POR ALGORITMO
Decisão que era intuição vira critério auditável.
Motores de otimização — algoritmos genéticos, simulated annealing, heurísticas sob medida — para problemas de alocação, sequenciamento e rota com múltiplas restrições simultâneas: prioridade, competência, janela de tempo, capacidade.
- A decisão sai da cabeça de quem monta a escala ou o plano e vira critério explícito.
- Cenários what-if comparáveis lado a lado antes de comprometer a operação.
Benchmark de mercado — não resultado RevDo.
Rotas: de 15 a 30% menos de km rodado & Produção: −20% de lead time e +20-30% de eficiência de ciclo
benchmarks de roteirização de frota e de sistemas APS de planejamento ⁷
Sustentação — o modelo só é tão bom quanto o dado que o alimenta. Sem status atualizado da operação, a otimização vira sugestão, não decisão.
