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Solução

Criação de agentes de IA com as regras da sua casa e um gabarito para provar.

Construímos o agente decisão por decisão: explicamos para a IA o critério que a equipe usa, testamos caso a caso contra a resposta dela e deixamos claro onde o agente pode supor e onde alguém precisa conferir.

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O problema

Um agente genérico responde com confiança e erra no detalhe que a sua equipe nunca erraria. Ele não sabe que aquele fornecedor manda o certificado com outro nome, nem que aquela família de peça não aceita certo material.

Sem as regras da casa e sem um jeito de medir o acerto, ninguém sabe se o agente está pronto. A conversa vira opinião, e o projeto não sai do protótipo.

Como construímos um agente

Esta página trata da construção. Colocar o agente para rodar na operação, com integração e acompanhamento, é a implementação de agentes.

  • Uma decisão por agente

    Cada agente tem uma função só. Fica mais fácil medir, corrigir e explicar o que ele fez.

  • As regras da casa, explicadas

    O critério da equipe vira instrução escrita para a IA, com os exemplos e as exceções que só quem executa conhece.

  • O gabarito caso a caso

    Uma planilha compara, para cada caso, a resposta da equipe e a do agente. É a prova de que ele está pronto.

  • Protótipo com dados reais

    Nada de exemplo inventado: o agente é testado com documentos, desenhos e pedidos da própria operação.

  • Onde pode supor, onde precisa de alguém

    O agente mostra quando precisou supor, e esses casos vão para uma pessoa conferir.

Como funciona

O agente só sai da bancada quando bate com a resposta da equipe.

Ver as etapas em detalhe

  1. Diagnóstico

    Escolhemos a decisão, entrevistamos quem a toma hoje e separamos casos reais, incluindo os difíceis.

  2. Implementação

    Escrevemos as regras, montamos o gabarito e ajustamos o agente até a resposta bater com a da equipe.

  3. Evolução

    O agente aprovado segue para produção e ganha regras novas conforme a operação muda.

Caso real · Gascat

A lógica do catálogo saiu da cabeça das pessoas e virou sistema

Na Gascat, codificar uma válvula era trabalho manual. Trocar uma letra transformava bronze em inox, e esses erros chegaram a formar R$ 12 milhões em estoque parado.

O sistema ganhou uma base de peças com descrição, que antes só existia na cabeça das pessoas, e condicionais que bloqueiam combinação impossível. Hoje ele codifica a peça a partir da especificação.

  • R$ 12 mi

    em estoque parado vindos de erro de codificação

  • 2 anos

    para um engenheiro dominar a lógica do catálogo

Perguntas frequentes

Como funciona a criação de agentes de IA?

Começa por uma decisão só. Entrevistamos quem a toma hoje, escrevemos as regras da casa para a IA e separamos casos reais. Depois montamos uma planilha que compara a resposta da equipe e a do agente, caso a caso, e ajustamos até bater. Só então o agente segue para a implementação na operação.

Qual a diferença entre criação e implementação de agentes?

Criação é construir e provar o agente. Implementação é colocá-lo para rodar: ligar ao ERP e aos portais, definir acessos, organizar quem confere, monitorar e treinar a equipe. Os dois trabalhos podem ser contratados juntos, mas cada um tem entregas próprias e um critério claro de quando está pronto.

O agente aprende sozinho com o tempo?

Não da forma que costuma ser vendida. O agente segue regras escritas e exemplos revisados pela equipe. Quando aparece um caso novo, ele marca a dúvida, alguém decide e essa decisão pode virar regra nova, testada de novo contra o gabarito. Assim a melhoria é controlada, e ninguém é surpreendido por uma mudança de comportamento.

Que dados precisamos separar para criar o agente?

Casos reais da tarefa, com a resposta que a equipe deu em cada um. Podem ser documentos, desenhos, pedidos ou registros de texto. Vale incluir os casos difíceis e os que deram errado no passado, porque são eles que mostram as exceções. Esse material forma o gabarito que vai dizer se o agente está pronto.

Onde o agente pode supor e onde precisa de alguém?

Isso é decidido para cada tipo de caso, antes de o agente rodar. Onde o custo do erro é baixo e a informação está clara, ele segue sozinho. Onde a informação é ambígua ou o erro é caro, ele mostra a suposição e passa para uma pessoa. Na Gascat, um laboratório de teste mostra exatamente onde o sistema precisou supor.

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