Cases de automação operacional com IA em saúde, financeiro, logística, varejo e telecom.
Autorizações de exames processadas 100% manualmente via WhatsApp, telefone e presencial. Triagem dependia de atendentes humanos, pedidos médicos chegavam sem extração automatizada, e não havia rastreabilidade para auditoria ou conformidade regulatória. Filas de espera geravam insatisfação dos beneficiários e alto custo operacional.
Bot WhatsApp para triagem conversacional e coleta de dados cadastrais. Abertura automática de protocolos no Pipefy sem digitação manual. Agente de IA com leitura e extração automática de pedidos médicos (imagem e PDF), identificando médico, CRM, exames e justificativa clínica. Histórico imutável com timestamp para auditoria.
A equipe financeira consumia 40h/semana em processamento manual: 8h em remessas SAP, 6h em retornos, 12h em lotes contábeis e mais horas em organização de arquivos. Alta taxa de erros humanos, retrabalho constante e equipe sem tempo para análise estratégica. Processos e responsabilidades difusos entre colaboradores.
5 processos automatizados com RPA end-to-end no SAP GUI. Geração automática de lotes contábeis com validação via Python. Busca automatizada em diretórios de rede, processamento e organização de arquivos sem intervenção humana. Piloto de validação fiscal com IA + OCR em fase de implantação.
Equipe de suporte sobrecarregada com chamados repetitivos: status de pedido, trocas, rastreamento e cancelamentos. SLA de resposta estourado em 40% dos chamados (meta: 2h, real: 8h+). NPS despencou de 72 para 58 em 6 meses. Custo de R$45/ticket com 12 atendentes em 3 turnos. 70% dos tickets eram dúvidas com resposta padronizada.
Agente IA de triagem recebe chamado e classifica por intenção (status, troca, cancelamento). Consulta sistemas internos (ERP, TMS, CRM) e responde com dados reais em tempo real. Escala para humano apenas casos complexos, com contexto completo anexado. Equipe reduzida de 12 para 5 atendentes focados em casos de alta complexidade.
Churn mensal de 3.8% gerando perda de R$12M/mês sem nenhum mecanismo preditivo de retenção. Ação de retenção era reativa: só atuava quando o cliente pedia cancelamento. Sinais de insatisfação (reclamações, queda de uso, tickets) eram completamente ignorados. Ofertas genéricas sem personalização resultavam em taxa de aceite de apenas 8%.
Modelo de Machine Learning analisa 40+ sinais em tempo real: uso, reclamações, NPS, pagamentos e tickets. Agente IA gera oferta personalizada (desconto, upgrade, benefício extra) para cada perfil de risco. Executa abordagem proativa via WhatsApp e e-mail com tom adaptado ao perfil do cliente, antes do pedido de cancelamento.
Múltiplas áreas operavam com processos inteiramente manuais: backoffice processava ordens de compra e emissão de NF manualmente, cadastro e geração de contratos consumiam horas, e processos de pedidos e logística dependiam de intervenção humana constante. Nenhuma área tinha automação integrada.
Squad de automação dedicado com RPA especializado por área de negócio. Automação de ordens de compra e emissão de NF via RPA. Cadastro e geração de novos contratos automatizados. Processos de pedidos e logística operando sem intervenção humana. Modelo escalável e replicável para novas áreas.
Campanhas de e-mail e WhatsApp com mensagem única para toda a base de 300K clientes, sem segmentação por perfil, histórico de compras ou preferências. Taxa de conversão de apenas 1.2% e ticket médio estagnado em R$380 há 18 meses. Nenhum mecanismo de recomendação personalizada.
Agente Next Best Action analisa histórico de procedimentos, frequência e perfil de cada cliente. Gera recomendação personalizada: procedimento + oferta + canal ideal (WhatsApp, e-mail ou SMS). Dispara comunicação adaptada no momento ideal para maximizar conversão e cross-sell.
Múltiplas áreas do hospital operavam com processos inteiramente manuais: testes de regressão JAVA/Delphi executados manualmente, obtenção e padronização de NFs internas e externas consumiam horas, e levantamento de dados dispersos em múltiplos sistemas demandava 20 funcionários em tempo integral dedicados exclusivamente a tarefas repetitivas.
7 robôs especializados, cada um dedicado a um processo crítico da operação: automação de testes de regressão JAVA/Delphi via RPA, obtenção, organização e padronização automatizada de NFs, e levantamento automatizado de dados com integração multi-sistema. Funcionários redirecionados para atividades de maior valor.
Alto volume de interações com clientes e prospects buscando informações sobre serviços financeiros. Suporte limitado em horários de pico sem escalabilidade. Dificuldade em manter qualidade e consistência nas respostas entre diferentes atendentes. Custo elevado com equipe dedicada e tempo de espera gerando insatisfação.
Atendente virtual IA com plataforma Kore.ai integrada aos portais internos da empresa. Atendimento multicanal configurado para operar por chat e voz 24/7. Respostas automatizadas e contextualizadas com base nos dados dos portais. Escalabilidade ilimitada sem aumento proporcional de custos operacionais.
Cada processo é classificado em uma matriz de impacto vs. esforço. Priorizamos vitórias rápidas que financiam projetos maiores.
Mapeamos seus processos críticos, identificamos gargalos e calculamos o custo de cada ineficiência. Você sabe exatamente onde está perdendo dinheiro.
Classificamos cada processo na matriz de impacto vs. esforço. Começamos pelo quadrante 01: alto impacto, baixo esforço — gerando retorno desde as primeiras semanas.
Implantamos as primeiras automações para gerar ROI imediato. Os ganhos iniciais financiam e justificam os projetos mais complexos do quadrante 02.
Com os primeiros resultados mensuráveis, expandimos para projetos estruturantes: agentes de IA, copilotos e automações completas de workflows.
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