O assistente pode inventar uma resposta?

Sim, o modelo de linguagem pode cometer erros, inclusive ao usar a base de conhecimento. Reduzimos o risco através de fontes verificadas, conjuntos de testes, limitações de cenário e transferência para um colaborador na ausência de dados. Para decisões significativas, prevemos a verificação por um humano.

Quais dados o modelo receberá?

Antes de iniciar o trabalho, acordamos a lista de dados, fontes e locais de processamento permitidos. No aplicativo, limitamos o acesso por funções e o contexto transmitido. Segredos e acessos de serviço não são incluídos nas instruções do modelo; as condições de provedores específicos e a infraestrutura são verificadas durante o projeto.

Quanto custa o trabalho do sistema após a implementação?

APIs de modelos, servidores, armazenamento e assinaturas necessárias são pagos separadamente. O orçamento depende do modelo, quantidade de solicitações, tamanho do contexto e carga. No projeto piloto, apresentamos o cálculo com base nos seus exemplos e definimos limites. A hospedagem local também tem custo operacional.

É possível permitir que a IA altere dados no CRM?

Sim, para operações acordadas via métodos de servidor com verificação de direitos e parâmetros. Primeiro, definimos as ações permitidas, as regras de novas tentativas e a necessidade de confirmação. O texto livre do modelo por si só não concede autoridade para alterar dados.

O que é necessário para o projeto-piloto?

Descrição de um processo, exemplos de solicitações ou documentos, regras atuais e o responsável pelo seu lado. Para integrações, são necessárias informações sobre a API e acessos de teste. Com base nesses materiais, acordaremos o cenário, o conjunto de verificações e os critérios de aceitação.

O que está incluído no suporte e correção de defeitos?

Entregamos instruções e eliminamos defeitos da implementação acordada no período especificado. No terceiro pacote está previsto um mês de suporte. A adição de cenários, atualização regular da base e alterações de APIs externas são discutidas separadamente; a reação a falhas e condições de acompanhamento são fixadas nos acordos.

Viajante no topo de uma montanha nevada diante da lua

IA EM PROCESSOS DE NEGÓCIO

IA para uma tarefa específica.
Com controlo de resultados

Criamos assistentes para suporte, busca por documentos e tratamento de solicitações. Conectamos aos seus sistemas, testamos em cenários reais e definimos limites: quais dados estão disponíveis e quais ações exigem confirmação humana.

Pacotes e custos

PROCESSO
DADOS
CRITÉRIOS

PILOTO
INTEGRAÇÃO
CONTROLE

Piloto primeiro verificação
na sua tarefa

QUALIDADE
TEMPO
CUSTO

700+projetos
realizados

2011ano de início
do estúdio

40+nichos e modelos
de negócio

2023status de Google
Premier Partner

Desenvolvimento,
marketing, análise

Como trabalhamos

A implementação começa com processo e dados

Escolhemos uma tarefa com entrada e resultado claros: responder com base na base de conhecimento, analisar uma solicitação, preparar um rascunho de documento ou preencher campos de formulário. Estudamos o trabalho atual dos funcionários e fixamos o que a IA deve fazer e onde a decisão permanece com o humano.

Verificamos fontes, qualidade de dados e APIs disponíveis. Criamos um projeto piloto em um cenário limitado, avaliamos a precisão das respostas, o tempo de processamento e os custos. Se os dados não forem suficientes ou a tarefa exigir outra automação, demonstramos isso antes da implementação em grande escala.

Após o piloto, conectamos os canais e sistemas acordados. Direitos de acesso, verificação de login e restrições de ações são implementados no aplicativo. Para respostas indefinidas, prevemos uma recusa ou transferência para um funcionário, para operações significativas, uma confirmação. Entregamos instruções, resultados de verificações e ordem de operação.

Assistentes para clientes e funcionários
Busca de respostas na base de conhecimento acordada
Análise de solicitações e transferência de dados para o CRM
Processamento de documentos com verificação de resultados
Piloto, cenários de teste e instruções para a equipe

Cenário

Fixamos a tarefa e os limites

Dados

Verificamos a indexação, o conteúdo e o posicionamento do site, determinando pontos de crescimento.

Piloto

Medimos a qualidade, o tempo e os custos

Controle

Limitamos ações no servidor

Verificamos a qualidade através dos seus exemplos

Antes do lançamento, acordamos o conjunto de testes: perguntas comuns, falta de dados, solicitações ambíguas e tentativas de exceder a autoridade. O limite de aceitação é determinado para um cenário específico, junto com a rota de transferência para um humano.

Abordagem

Três bases implementação gerenciada

O modelo, a base de conhecimento e as integrações devem trabalhar dentro de uma única tarefa verificável.

Respostas baseadas em fontes

Configuramos a busca em seus documentos e a transmissão de fragmentos relevantes para o modelo — abordagem RAG. Verificamos a atualidade das fontes e as regras de acesso. Isso ajuda a vincular a resposta a fatos, mas não elimina erros: são necessários testes, controle e um cenário de ausência de resposta.

Ações via API verificável

A criação de tickets, busca de status e alteração de dados são realizadas por meio de métodos de servidor separados. Verificamos direitos, parâmetros e operações permitidas independentemente do texto do modelo. Alterações significativas exigem confirmação acordada.

Monitoramento e orçamento

Calculamos as despesas com requisições e infraestrutura no piloto. Ajustamos limites, logs de eventos e tratamento de erros. Escolhemos o modelo pela qualidade, latência e custo em exemplos de teste, não pelo nome.

Processo

De um cenário até integração operacional

Expandimos o sistema após verificar o piloto e aprovar os critérios de aceitação.

Processo e requisitos

Descrevemos a entrada, o resultado, os usuários e as limitações. Escolhemos o primeiro cenário, fixamos o tempo de operação inicial e os critérios de qualidade.

Preparação de dados

Coletamos documentos, regras e exemplos. Verificamos a atualidade, estrutura, acessos e lista de dados que podem ser usados.

Piloto e verificação

Reunimos um protótipo limitado. Testamos exemplos acordados, avaliamos erros, latência, custos e situações para transferência ao colaborador.

Canais e integrações

Conectamos as API e canais acordados. Configuramos a verificação de parâmetros no servidor, direitos, limites e confirmação de ações importantes.

Testagem de limites

Verificamos cada tamanho separadamente

Lançamento e transferência

Implantamos o sistema, treinamos os responsáveis, entregamos instruções e um registro de verificações. Acordamos o monitoramento, atualização da base e a ordem de correção de defeitos.

Prática

O que é importante em operação

A composição da solução técnica é escolhida após o estudo da tarefa e dos dados.

Modelo e implantação

Comparamos modelos adequados usando seus exemplos. Escolhemos hospedagem em nuvem ou local com base no tráfego de dados permitido, requisitos, qualidade e orçamento; o modelo local também exige recursos e manutenção.

Base de conhecimento e acessos

Versionamos as fontes e definimos a ordem de atualização. Limitamos o acesso aos documentos por funções. Consideramos os textos carregados como dados de entrada, não como permissão para alterar as regras de funcionamento do assistente.

Logs e tratamento de erros

Fixamos eventos considerando a composição de dados acordada. Configuramos timeouts, novas tentativas e limites. Para repetições perigosas, prevemos proteção contra duplicação de ações e notificação clara ao responsável.

— CUSTO

Tarifas
em implementação de IA

Desenvolvimento e implementação. Custos de API, servidores e assinaturas são pagos separadamente.

Escopo de trabalho	Assistente de IA Um canal e base de conhecimento limitada 55 000 ₽ Prazo a partir de 7 dias	POPULAR Integração de IA Base de conhecimento, canais e conexão com CRM 110 000 ₽ Prazo a partir de 14 dias	Agente de IA personalizado Cenários e integrações para seu processo a partir de 220 000 ₽ Prazo a partir de 30 dias
Canais	1 mensageiro ou chat do site	Até 3 canais acordados	Canais e ERP conforme a tarefa
Base de conhecimento	Até 100 páginas de materiais	Até 500 páginas de materiais	Fontes dinâmicas conforme a tarefa
Integração com CRM	Avaliação separada	Criação de transação por cenário	Operações e verificações acordadas
Escolha do modelo	Para um cenário	Pelos resultados do piloto	Comparação para vários cenários
Documentos e reconhecimento	Avaliação separada	Avaliação separada	Extração de dados e verificação de importação
Transferência para a equipe	Instruções	Instruções + 1 webinar	Treinamento + 1 mês de suporte
Correção de defeitos	14 dias	30 dias	90 dias

O prazo e a composição são calculados após a verificação dos dados e disponibilidade da API. Definimos critérios de aceitação, direitos de ação e rota de transferência para um humano. O período de correção de defeitos refere-se à implementação acordada e não a uma garantia de respostas livres de erros do modelo. Novos cenários e suporte regular são avaliados separadamente.

— PERGUNTAS E RESPOSTAS

Tudo o que é importante
antes do início

Escopo de trabalho, materiais de origem, ordem de aprovação e condições de lançamento.

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O assistente pode inventar uma resposta?

Sim, o modelo de linguagem pode cometer erros, inclusive ao usar a base de conhecimento. Reduzimos o risco através de fontes verificadas, conjuntos de testes, limitações de cenário e transferência para um colaborador na ausência de dados. Para decisões significativas, prevemos a verificação por um humano.
Quais dados o modelo receberá?

Antes de iniciar o trabalho, acordamos a lista de dados, fontes e locais de processamento permitidos. No aplicativo, limitamos o acesso por funções e o contexto transmitido. Segredos e acessos de serviço não são incluídos nas instruções do modelo; as condições de provedores específicos e a infraestrutura são verificadas durante o projeto.
Quanto custa o trabalho do sistema após a implementação?

APIs de modelos, servidores, armazenamento e assinaturas necessárias são pagos separadamente. O orçamento depende do modelo, quantidade de solicitações, tamanho do contexto e carga. No projeto piloto, apresentamos o cálculo com base nos seus exemplos e definimos limites. A hospedagem local também tem custo operacional.
É possível permitir que a IA altere dados no CRM?

Sim, para operações acordadas via métodos de servidor com verificação de direitos e parâmetros. Primeiro, definimos as ações permitidas, as regras de novas tentativas e a necessidade de confirmação. O texto livre do modelo por si só não concede autoridade para alterar dados.
O que é necessário para o projeto-piloto?

Descrição de um processo, exemplos de solicitações ou documentos, regras atuais e o responsável pelo seu lado. Para integrações, são necessárias informações sobre a API e acessos de teste. Com base nesses materiais, acordaremos o cenário, o conjunto de verificações e os critérios de aceitação.
O que está incluído no suporte e correção de defeitos?

Entregamos instruções e eliminamos defeitos da implementação acordada no período especificado. No terceiro pacote está previsto um mês de suporte. A adição de cenários, atualização regular da base e alterações de APIs externas são discutidas separadamente; a reação a falhas e condições de acompanhamento são fixadas nos acordos.