IA agêntica e automação

Automação com IA

A automação encalha nas exceções. Automatizamos o trabalho entre sistemas que derrotou as ferramentas baseadas em regras, porque a variação que as partiu é exatamente aquilo que um modelo trata bem, deixando deterministas as partes deterministas.

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O problema de negócio

A fila de exceções é para onde foi o pessoal

Um motor de regras trata os casos que alguém previu. Todo o resto fica em fila, e esvaziar essa fila torna-se em silêncio um posto de trabalho. Como as exceções são raras uma a uma e constantes no conjunto, nunca justificam um projeto de automação próprio, pelo que a fila é permanente. Entretanto, cada mudança de formato, cada novo fornecedor e cada atualização de política alimentam-na.

O que fazemos

Separar o juízo da mecânica

Separamos as partes de um processo que precisam de interpretação daquelas que têm de ser exatas, e usamos a ferramenta certa para cada uma. Ler um documento não estruturado, reconciliar referências incoerentes e decidir a que caso este se assemelha vão para o modelo. Calcular totais, aplicar direitos e escrever num sistema de referência mantêm-se deterministas. O resultado é uma automação que absorve a variação sem se tornar imprevisível onde importa.

Automação com IA

Competências

Automação financeira
Automação de compras
Automação de recursos humanos
Automação de operações
Automação da conformidade
Automação da retaguarda

Casos de uso comuns

Esvaziar uma fila de exceções de faturas ou sinistros com pessoal afeto há anos.
Automatizar um processo que atravessa vários sistemas sem um identificador comum.
Substituir um motor de regras que exige um pedido de alteração por cada novo formato de fornecedor.
Tratar passos de adesão em que os documentos chegam na forma que o cliente entender enviar.

Como trabalhamos

Descoberta do processo

Mapear o percurso atual, os seus ramos, as suas exceções e a sua definição de correto.
Protótipo delimitado

Um processo, primeiro em leitura apenas, medido contra um conjunto anotado antes de escrever seja o que for.
Controlos e aprovação

Permissões, limites de frequência, pontos de aprovação e registo de auditoria antes do acesso a produção.
Produção e operação

Lançamento faseado com avaliação contínua, monitorização de custo e uma via de recuo.

Tecnologia

OpenAI
Anthropic
Google Vertex AI
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model Context Protocol
LangGraph
Temporal
OpenTelemetry

Segurança e governação

Software que atua dentro dos seus sistemas é uma identidade privilegiada e é tratado como tal. Autentica-se através do seu fornecedor de identidade, mantém âmbitos de privilégio mínimo e não pode exceder as permissões do utilizador em cujo nome atua. As chamadas a ferramentas são validadas e limitadas em frequência, o conteúdo não fiável é tratado como dado e não como instrução para limitar a injeção de prompt, e as ações com consequências exigem aprovação humana. Cada execução é registada com entradas, chamadas e saídas, que é o que torna o sistema auditável.

Modelos de colaboração

Projeto de IA

Assumimos a responsabilidade de desenhar e entregar uma solução de IA definida.

Equipa de IA destacada

Uma equipa de IA multidisciplinar trabalha dentro da sua organização para encontrar e entregar oportunidades de forma contínua.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

Mantemos deterministas as partes deterministas

O modo de falha típico na automação com IA é deixar um modelo fazer contas ou aplicar direitos por parecer capaz disso. Somos explícitos sobre que partes têm de ser exatas e essas construímo-las como código, e é por isso que os resultados batem certo e o processo sobrevive a uma auditoria.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Isto vai substituir a nossa automação atual?

Normalmente não. Trata daquilo que a sua automação atual encaminha para pessoas. As regras que funcionam continuam a funcionar, e acrescentamos a camada que absorve a variação que elas não conseguem.

Que precisão é alcançável?

Depende do processo, pelo que medimos nos seus casos antes de assumir um número. Mais útil é o limiar de confiança: se o subir, mais vai para revisão e passam menos erros, e ajustamo-lo ao custo que cada coisa tem para si.

As pessoas continuam a rever alguma coisa?

Sim, por desenho. Os casos de baixa confiança e tudo o que tenha consequências vão para uma pessoa, com o documento de origem e a ação proposta lado a lado. O objetivo é reduzir a fila de revisão, não abolir a supervisão.

Quanto tempo até algo estar a funcionar?

Um único processo, primeiro em leitura apenas e medido, demora normalmente de seis a oito semanas antes de escrever seja o que for. Os processos seguintes são mais rápidos porque os padrões de integração e revisão já existem.

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