IA para empresas: da auditoria à construção
Estudamos a fundo como cada empresa opera e pensa, e construímos a inteligência artificial de que essa operação precisa para crescer. A construção é feita pelos nossos engenheiros, sem criar dependências.
Medimos o resultado como uma administração o mede: em horas recuperadas, erros evitados e custo por decisão.
Desça · o desenho começa
Prancha I · O mapa
Auditamos os sistemas, os dados e as decisões; o conhecimento que está nos documentos e o que só existe na cabeça das pessoas. Tudo entra no mapa, sob acordo de confidencialidade.
O protocolo que um especialista sénior sabe de cor, as exceções que uma equipa aprendeu à sua custa, o critério de quem se reforma no próximo ano. Nada disto está escrito em lado algum.
Poucas organizações se conseguem ver por inteiro, e é para isso que serve a auditoria. Só com o trabalho posto no papel é que ele começa a melhorar.
Prancha II · As falhas
Relatórios montados à mão a partir de cinco sistemas. Dados que acabam numa folha de cálculo que ninguém volta a abrir. Aprovações que esperam dois dias por uma leitura de dois minutos. No papel, estas queixas deixam de ser impressões e passam a ser pontos concretos, com lugar marcado no mapa.
Cada falha tem um número: as horas que consome e o que essas horas custam num ano.
Prancha III · A construção
Aplicada como mais uma ferramenta sobre o processo antigo, a inteligência artificial rende pouco. O salto acontece quando o próprio processo se redesenha à volta de agentes: as máquinas levam fluxos de trabalho inteiros do princípio ao fim, e as pessoas ficam com o critério e a decisão.
Foi assim com a eletricidade: as fábricas que se limitaram a trocar o vapor pelo motor ganharam pouco; as que redesenharam o chão de fábrica em torno do motor marcaram o século seguinte.
Por isso construímos a partir do desenho e ao lado das pessoas que vão operar a máquina, e só damos o trabalho por terminado quando a operação muda de facto.
O registo
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O estudo analisou trezentas iniciativas e a conclusão é direta: a tecnologia não era o problema. Os projetos falharam porque foram construídos sem conhecer a empresa, sem auditoria e sem desenho.
O retorno apareceu nas operações internas, rotineiras e de grande volume. Metade do investimento, no entanto, foi para o lado mais visível: as aplicações viradas para o cliente final.
MIT NANDA · The GenAI Divide: State of AI in Business · 2025
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de produtividade em 5 172 trabalhadores de apoio ao cliente quando a IA foi ajustada ao trabalho; os trabalhadores menos experientes ganharam 30%.
Brynjolfsson, Li & Raymond · Quarterly Journal of Economics · 2025
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no tempo gasto em tarefas de escrita profissional, com a qualidade a subir 18%, numa experiência aleatorizada.
Noy & Zhang · Science · 2023
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dos que adotaram inteligência artificial redesenharam a fundo pelo menos um fluxo de trabalho; e é esse redesenho que mais pesa nos resultados.
McKinsey · The State of AI · 2025
O retorno existe, está documentado e aparece sobretudo onde o processo foi redesenhado. É por isso que começamos pelo mapa e redesenhamos o trabalho à volta da máquina.
O método
A maioria das empresas já usa inteligência artificial, e as falhas continuam onde estavam: trabalho manual que a máquina devia assumir, dados que ninguém volta a ler, especialistas presos às mesmas perguntas. O método começa onde o retorno se prova mais depressa, muitas vezes no trabalho rotineiro e volumoso, e vai até onde a operação precisar: do ciclo de desenvolvimento de uma tecnológica à tecnologia operacional de uma fábrica.
I
A auditoria
Mapeamos os sistemas, os dados e as decisões: o que a empresa sabe e como o trabalho decorre na prática.
Em mão
O mapa.
II
O desenho
O mapa expõe as falhas. Desenhamos a máquina que as corrige e fazemos as contas: o que custa, o que devolve, quando se paga.
Em mão
As contas, com o retorno esperado.
III
A construção
Em vez de acrescentar ferramentas ao processo antigo, redesenhamo-lo à volta de agentes e construímo-lo com as pessoas que vão ficar com ele.
Em mão
Uma máquina a trabalhar, em produção.
IV
A prova
Comparamos o que a máquina rendeu com o que prometemos: se o retorno ficar aquém do declarado, devolvemos o valor. A primeira prova de conceito faz-se em seis a oito semanas, sem compromissos longos; provado o valor, alarga-se a outras aplicações.
Em mão
O número final.
Prancha IV · A aritmética de uma falha
As falhas que a auditoria encontra são avaliadas nos números da própria empresa: as horas que consomem, o que custam num ano, o que custa corrigi-las. É com estas contas que o desenho apresenta o caso de negócio.
Um mapa típico tem uma dúzia de entradas como esta. A construção devolve as horas este ano e nos seguintes, e no fim a prova volta ao mesmo livro de contas, para confirmar o que rendeu.
As condições
Uma auditoria gratuita, com acordo de confidencialidade assinado, junto de quem faz o trabalho; depois uma prova de conceito, escolhida pelo cliente e proposta por escrito: seis a oito semanas, em produção, com o retorno esperado declarado à partida.
Cumpre-se o retorno declarado ou devolve-se o valor.
O orçamento é apresentado por inteiro e fica sempre abaixo do retorno esperado. O investimento faz-se uma vez, mas as horas que a máquina devolve regressam todos os anos.
A maior parte do ganho pertence ao cliente.
Tudo fica com o cliente: os sistemas, os desenhos e o saber necessário para operar. Treinamos a equipa ao lado da máquina até ela girar sem nós.
Se as contas não justificarem o projeto, não o propomos.
Auditoria gratuita, com acordo de confidencialidade · primeira prova em seis a oito semanas
Obra anterior
Provámos o método primeiro nos nossos produtos: três máquinas desenhadas, construídas e operadas por nós.
Agente de apoio ao cliente com inteligência artificial para marcas Shopify. Lê as encomendas, o seguimento dos envios e a política da loja em tempo real, e resolve conversas de email, chat, Instagram e Messenger de ponta a ponta, incluindo reembolsos e trocas. Cada resposta é revista por uma pessoa até o agente poder operar sem revisão, um fluxo de cada vez.
Duas marcas consolidadas de comércio eletrónico · respostas em segundos
Plataforma de aprendizagem e concursos para The Ecom King, formador de comércio eletrónico com uma audiência de 600 mil pessoas. Os alunos montam lojas Shopify reais e competem por prémios em dinheiro; cada trabalho é corrigido por inteligência artificial treinada na matéria do curso. O acesso faz-se através de parceiros afiliados, cujas comissões financiam os prémios.
Mais de 10 000 utilizadores · mais de 300 mil dólares de receita · concursos corrigidos por IA, com prémios em dinheiro
Aplicação de iPhone para decisões difíceis. Três modelos de inteligência artificial, de três laboratórios diferentes, debatem a questão em rondas, votam e chegam a um veredicto fundamentado. As questões de saúde, de direito e de dinheiro são encaminhadas para profissionais.
Três modelos de três laboratórios de IA · debate estruturado · salvaguardas para decisões sensíveis
Equipa
Cofundador · A construção
Arquiteto de soluções, trabalha com inteligência artificial desde os primeiros modelos GPT-3 e leva cada sistema do primeiro desenho até à produção: a arquitetura, a engenharia e todas as decisões pelo meio. Dedica-se a sistemas com retorno real, medido.
Fundou sozinho uma startup e construiu de raiz o seu produto de inteligência artificial: um agente de apoio ao cliente para marcas consolidadas de comércio eletrónico. Para uma empresa de media, construiu os sistemas de IA que transformam a oferta de formação em lucro.
Na Vesperium, assume o lado técnico de cada trabalho: a auditoria, a arquitetura, a construção e os números que provam que funcionou. Acredita que a contenção é uma qualidade e que uma boa ferramenta deixa quem a usa mais capaz.
Cofundador · O sentido
Garante que o artificial continua humano.
Começou como redator criativo, com Ouro nos Young Lions de Cannes e no ADCE Greatness Challenge. Depois, passou cinco anos numa startup de comércio eletrónico com faturação de dezenas de milhões e transformou-a em três movimentos: um reposicionamento de marca que reduziu o custo de aquisição para metade em 24 horas; um sistema de retenção assente em narrativa que duplicou a receita recorrente em dois anos; e um sistema de inteligência de clientes, construído com IA, que revelou os padrões dos clientes de maior valor. Hoje, a startup sabe que perfil de consumidor vale a pena adquirir.
Na Vesperium, assume o lado humano da transformação: o propósito, a emoção e a história que fazem de uma ferramenta nova algo que as equipas adotam de facto.
A maioria dos projetos de IA não falha no modelo; falha por não fazer sentido a quem trabalha com ele.
A boa tecnologia aumenta a capacidade das equipas sem agravar a despesa nem criar dependência de quem a construiu. A máquina continua a girar depois de sairmos.
Farsi capo a introdurre nuovi ordini.
tomar a dianteira na introdução de uma nova ordem de coisas. Maquiavel, Il Principe VI
Para o estudo, parcerias tudo o resto: hello@vesperiumlabs.com
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