PARA NEGÓCIOS
Adote IA
Para diretoria, operações, RH e quem responde pelo resultado das áreas. IA dentro da rotina do time, com governança, segurança e ganho medido em cada processo.
Toda empresa será transformada pela IA.
Poucas estarão preparadas. A Iakare prepara a sua, peça por peça: diagnóstico, construção e treinamento, do usuário zero ao desenvolvedor.
exemplo de processodomínio: atendimento
Exemplos de desafios de negócio
Nossa equipe de suporte responde 4 mil tickets por mês e o tempo médio de primeira resposta passa de 6 horas.
Etapa 01Entender
Mapeamos as dúvidas mais frequentes, medimos quanto do volume é repetitivo e onde o time perde mais tempo.O que medimos primeiro, a partir do relato: 4 mil tickets por mês e 6 horas. É o "antes" que vai servir de comparação.
Etapa 02Aplicar
Assistente que redige respostas com base no conhecimento da empresa, sempre com aprovação do atendente.Colocado em uso na rotina real e ajustado com quem trabalha no processo todo dia.
Etapa 03Multiplicar
Treinamento do time para revisar, corrigir e melhorar o assistente, com painel de qualidade acompanhado por todos.Indicador acompanhado: tempo de primeira resposta, comparado ao ponto de partida.
Exemplo ilustrativo de como um processo evolui com a Iakare. O caminho real é desenhado junto com o seu time.
para negócios: adote IApara tecnologia: construa IAdo usuário zero ao desenvolvedormedo vira métodoshadow AI vira uso abertocopilotos e agentes de IARAG, GraphRAG e MCPevals e observabilidadeAI securityda demo à produçãogovernança de IAfractional head of AIresultado medido
Para quem adota e para quem constrói
A mesma empresa tem quem precisa usar IA e quem precisa construir com ela. A Iakare fala com os dois, cada um na sua língua, e entrega o que cada um mede.
PARA TECNOLOGIA
Construa IA
Para CTOs, líderes de engenharia, dados e produto. IA que sai do protótipo e chega à produção, integrada aos sistemas atuais, com avaliação, observabilidade e controle de acesso.
Por que a IA não pega na maioria das empresas
A IA não falha nas empresas por falta de tecnologia. Falha por medo, por ferramenta sem treino, por palestra sem prática e por protótipo que nunca chega à produção. A Iakare existe para resolver esses quatro problemas.
O time tem medo e finge que não
Metade usa IA escondido, com receio de parecer dispensável. O mercado chama isso de Shadow AIUso de IA pelos funcionários sem a empresa saber ou aprovar, em geral em ferramentas pessoais. Traz risco de vazamento de dados e esconde onde a IA já está gerando valor.. A outra metade evita, com receio de errar. Ninguém fala sobre isso em reunião, e a empresa perde dos dois lados.
O que fazemos: Trocamos medo por método: mostramos o que a IA faz e não faz e colocamos cada pessoa para usar no próprio trabalho, com resultado visível logo nas primeiras tarefas.
Licença comprada, ferramenta parada
A empresa assina um CopilotoAssistente de IA embutido na ferramenta que a pessoa já usa, como e-mail, planilha ou CRM, sugerindo textos e análises enquanto ela trabalha. para todo mundo, manda um e-mail de boas-vindas e pouco depois a taxa de uso é de um dígito. A conta chega todo mês.
O que fazemos: Implantamos dentro da rotina, área por área, e treinamos quem vai usar. Ferramenta sem treino é custo. Ferramenta com treino é produtividade.
Palestra que não muda a segunda-feira
Uma hora de futuro, robôs e slides bonitos. Todo mundo aplaude, ninguém abre o ChatGPT no dia seguinte com um problema real na mão.
O que fazemos: Nossas palestras terminam com cada pessoa tendo feito algo do próprio trabalho com IA. E continuam em workshops por nível, do usuário zero ao desenvolvedor.
Demo que nunca vira produção
A demo de RAGRetrieval-Augmented Generation. Antes de responder, a IA busca nos documentos da própria empresa e usa o que encontrou, citando a origem. É o que faz um assistente responder com a política interna em vez de inventar. impressiona a diretoria. Em produção, com milhões de documentos, permissão por usuário e custo por chamada, ela não se sustenta. Sem EvalsTestes automáticos que medem a IA contra casos reais rotulados: acerto, cobertura, alucinação e custo. Rodam a cada mudança de modelo, prompt ou dado. Sem evals, ninguém sabe se uma alteração melhorou ou piorou. e ObservabilidadeRegistrar cada chamada da IA em produção com entrada, saída, custo, tempo e erro, para achar problemas antes do usuário. É o que permite operar IA como se opera qualquer outro sistema., ninguém sabe por quê.
O que fazemos: Construímos para produção desde o início: arquitetura, avaliação contra casos reais, observabilidade, AI SecuritySegurança específica de sistemas de IA: proteção contra injeção de prompt, dados sensíveis fora do contexto quando não são necessários, permissões por usuário nas respostas, limites de ação dos agentes e trilha de auditoria. e controle de acesso. A demo é o começo, não a entrega.
Quatro produtos, do diagnóstico à produção
Cada produto tem escopo, entrega e forma de medir definidos. Você pode começar por qualquer um. A maioria das empresas começa pelo Discovery, segue para o Build e forma o time com o Enablement.
Iakare AI Discovery
Descubra onde a IA gera resultado.Diagnóstico de processos e dados, avaliação de Prontidão para IATambém chamada de AI readiness. Avaliação de quanto a empresa está preparada em seis dimensões: estratégia, pessoas, processos, dados, tecnologia e governança. É o que o Iakare AI Discovery mede. e mapa de oportunidades. Priorizamos cada caso por valor, complexidade e risco, desenhamos a arquitetura inicial e montamos o business case. Você sai sabendo o que fazer primeiro, por quê e quanto vale.
- diagnóstico de processos e dados
- avaliação de prontidão para IA
- mapa de oportunidades por área
- priorização por valor, complexidade e risco
- arquitetura inicial e escolha de fornecedores
- business case de cada caso priorizado
entrega: AI RoadmapO plano priorizado de casos de uso de IA da empresa: o que fazer primeiro, por quê, com qual arquitetura, quanto custa e o que medir. É a entrega do Iakare AI Discovery.: o plano priorizado, com arquitetura e business case
Iakare AI Build
Produto principal. Construa e leve à produção.Escolhemos um caso do roadmap e construímos a solução de ponta a ponta: RAGRetrieval-Augmented Generation. Antes de responder, a IA busca nos documentos da própria empresa e usa o que encontrou, citando a origem. É o que faz um assistente responder com a política interna em vez de inventar. ou GraphRAGUma evolução do RAG. Além de buscar trechos, monta um grafo de entidades e relações entre os documentos. Serve para perguntas que cruzam muitos documentos, como "quais contratos dependem deste fornecedor". sobre os documentos da empresa, Agentes de IAProgramas que usam um modelo de IA para planejar e executar tarefas em vários passos, acionando sistemas e ferramentas, em vez de só responder a uma pergunta. Na Iakare, todo agente tem limite de ações e um ponto em que para e chama uma pessoa. com ferramentas via MCPModel Context Protocol. Um padrão aberto para conectar a IA aos sistemas e ferramentas da empresa, como um plugue universal. Evita integração feita do zero para cada ferramenta., integração com Salesforce, SAP, ERP e CRM. Com EvalsTestes automáticos que medem a IA contra casos reais rotulados: acerto, cobertura, alucinação e custo. Rodam a cada mudança de modelo, prompt ou dado. Sem evals, ninguém sabe se uma alteração melhorou ou piorou., ObservabilidadeRegistrar cada chamada da IA em produção com entrada, saída, custo, tempo e erro, para achar problemas antes do usuário. É o que permite operar IA como se opera qualquer outro sistema., AI SecuritySegurança específica de sistemas de IA: proteção contra injeção de prompt, dados sensíveis fora do contexto quando não são necessários, permissões por usuário nas respostas, limites de ação dos agentes e trilha de auditoria. e controle de acesso desde o início, não depois.
- arquitetura e integração com os sistemas atuais
- RAG, GraphRAG, agentes e MCP
- evals contra casos reais da empresa
- observabilidade: custo, tempo e erro por chamada
- segurança, permissões por usuário e Multitenant e RBACMultitenant: um mesmo sistema atende várias empresas ou áreas com dados isolados. RBAC, controle de acesso por papel: cada pessoa só vê o que o seu papel permite, inclusive nas respostas da IA.
- deploy e operação assistida com o seu time
entrega: solução de IA em Production AIIA em produção: a solução saiu do protótipo e roda no dia a dia, com usuários reais, dados reais, monitoramento, custo controlado e alguém responsável por ela., medida e operada
Iakare AI Enablement
Treine o time, do usuário zero ao desenvolvedor.Treinamento em quatro níveis, para cada pessoa entrar no ponto certo: executivos e usuários que nunca usaram IA, produtividade por área, automação do próprio trabalho e engenharia de IA para o time técnico. Sempre com algo real feito em cada nível.
- nível 0: executivos e usuários zero
- nível 1: produtividade por área
- nível 2: automação sem código
- nível 3: engenharia de IA
- Letramento em IATambém chamado de AI literacy. Saber o que a IA faz, onde erra e como pedir bem, no nível que o trabalho de cada pessoa exige. É o objetivo dos níveis 0 e 1 da trilha. e Governança de IAAs regras de quem pode usar o quê, com quais dados, quem revisa e como a empresa explica uma decisão apoiada por IA. Na prática, começa com uma política de uso de uma página. escrita com o time
entrega: time capacitado por nível, com política de uso própria
ver os quatro níveisFractional Head of AI
Liderança de IA recorrente.Um líder de IA sênior dentro da sua empresa, em regime parcial e recorrente. Arquitetura, seleção de fornecedores, roadmap, contratação do time, revisão de design, governança e segurança. Para quem precisa de direção em IA antes de ter um head em casa, ou enquanto monta o seu.
- arquitetura e roadmap de IA
- vendor selection e avaliação de fornecedores
- design reviews e revisão técnica dos projetos
- contratação e capacitação do time de IA
- governança, segurança e comitês de decisão
entrega: direção de IA contínua, com decisões documentadas
Iakare AI Enablement
Do usuário zero ao desenvolvedor
Os treinamentos em IA da Iakare são organizados em quatro níveis. Ninguém fica para trás e ninguém perde tempo com o que já sabe. Cada nível termina com a pessoa tendo feito algo real do próprio trabalho.
NÍVEL 0
Executivo e usuário zero
Para a diretoria e para quem nunca usou, tem desconfiança ou medo. O que a IA é, o que faz bem, onde erra feio e como decidir sobre ela com critério, sem depender de quem vende.
- formato
- palestra ou sessão executiva, presencial ou online
- para quem
- diretoria e toda a empresa, da recepção ao conselho
- seu ganho
- decidir sobre IA com critério e usá-la em uma tarefa real
NÍVEL 1
Produtividade
Mão na massa por área. Vendas, RH, financeiro, atendimento, jurídico, operações. PromptO pedido que se escreve para a IA. Pedir bem, com contexto, objetivo e formato, é metade do resultado. que funcionam, revisão do que a IA devolve e onde não confiar nela. É o Letramento em IATambém chamado de AI literacy. Saber o que a IA faz, onde erra e como pedir bem, no nível que o trabalho de cada pessoa exige. É o objetivo dos níveis 0 e 1 da trilha. na prática.
- formato
- workshop prático por turma e por área
- para quem
- times de qualquer tamanho, por área
- seu ganho
- produzir com mais qualidade e velocidade na função
NÍVEL 2
Automação
Para quem já usa e quer ir além: Automação inteligenteFluxos que rodam sozinhos entre sistemas, com a IA fazendo etapas como classificar, resumir ou redigir, e uma fila de exceções revisada por pessoas., assistentes personalizados, integração com planilhas e sistemas da empresa. Sem escrever código, sempre com Human-in-the-loopUma pessoa revisa e aprova o que a IA produz em pontos definidos do fluxo. Na Iakare, nenhuma automação entra sem esse ponto de revisão humana. no fluxo.
- formato
- workshop prático com acompanhamento
- para quem
- analistas, coordenadores e curiosos
- seu ganho
- montar uma automação do próprio processo
NÍVEL 3
Engenharia
Para o time técnico. APIA porta pela qual um programa conversa com outro. No caso da IA, é como o time técnico usa o modelo dentro dos sistemas da empresa. de modelos (LLMLarge Language Model, ou modelo de linguagem. A IA que lê e escreve texto, treinada para prever a próxima palavra. É o motor por trás do ChatGPT, do Copilot e dos assistentes do tipo.), Agentes de IAProgramas que usam um modelo de IA para planejar e executar tarefas em vários passos, acionando sistemas e ferramentas, em vez de só responder a uma pergunta. Na Iakare, todo agente tem limite de ações e um ponto em que para e chama uma pessoa. e MCPModel Context Protocol. Um padrão aberto para conectar a IA aos sistemas e ferramentas da empresa, como um plugue universal. Evita integração feita do zero para cada ferramenta., busca nos documentos da empresa (RAGRetrieval-Augmented Generation. Antes de responder, a IA busca nos documentos da própria empresa e usa o que encontrou, citando a origem. É o que faz um assistente responder com a política interna em vez de inventar. e GraphRAGUma evolução do RAG. Além de buscar trechos, monta um grafo de entidades e relações entre os documentos. Serve para perguntas que cruzam muitos documentos, como "quais contratos dependem deste fornecedor".), EvalsTestes automáticos que medem a IA contra casos reais rotulados: acerto, cobertura, alucinação e custo. Rodam a cada mudança de modelo, prompt ou dado. Sem evals, ninguém sabe se uma alteração melhorou ou piorou., ObservabilidadeRegistrar cada chamada da IA em produção com entrada, saída, custo, tempo e erro, para achar problemas antes do usuário. É o que permite operar IA como se opera qualquer outro sistema., AI SecuritySegurança específica de sistemas de IA: proteção contra injeção de prompt, dados sensíveis fora do contexto quando não são necessários, permissões por usuário nas respostas, limites de ação dos agentes e trilha de auditoria. e custo. Do protótipo à produção.
- formato
- trilha técnica com projeto real da empresa
- para quem
- devs, dados, produto e arquitetura
- seu ganho
- construir, operar e evoluir soluções de IA em produção
Quer começar pelo treinamento? Conte quantas pessoas, as áreas e o que a empresa já usa. Montamos a trilha por nível.
IAnãosubstituiquementendeotrabalho.Elamultiplicaquemaprendeuausá-la.
Nossa convicção, para toda empresa que atendemos
Entender, aplicar, multiplicar
Toda parceria com a Iakare passa por três etapas: entender o negócio, aplicar a IA na rotina e multiplicar o conhecimento no time. O que muda é a profundidade de cada uma, definida junto com você. Quem contrata o Fractional Head of AI tem as três acompanhadas de forma recorrente.
etapa 01AI Discovery
Entender
Você descobre onde a IA gera resultado no seu negócio. Conversamos com o time, olhamos processos, dados e sistemas, medimos a Prontidão para IATambém chamada de AI readiness. Avaliação de quanto a empresa está preparada em seis dimensões: estratégia, pessoas, processos, dados, tecnologia e governança. É o que o Iakare AI Discovery mede. e traduzimos tudo em linguagem clara: onde começar, com qual arquitetura, o que esperar e como medir.
entrega: [[roadmap|AI Roadmap]] priorizado, com arquitetura e business case
etapa 02AI Build
Aplicar
Sua empresa passa a usar IA no trabalho real. Construímos e integramos a solução aos sistemas atuais, com Human-in-the-loopUma pessoa revisa e aprova o que a IA produz em pontos definidos do fluxo. Na Iakare, nenhuma automação entra sem esse ponto de revisão humana. onde importa, EvalsTestes automáticos que medem a IA contra casos reais rotulados: acerto, cobertura, alucinação e custo. Rodam a cada mudança de modelo, prompt ou dado. Sem evals, ninguém sabe se uma alteração melhorou ou piorou. e ObservabilidadeRegistrar cada chamada da IA em produção com entrada, saída, custo, tempo e erro, para achar problemas antes do usuário. É o que permite operar IA como se opera qualquer outro sistema. desde o início, e acompanhamos os indicadores até o ganho aparecer de forma consistente.
entrega: solução de IA em produção, medida e operada
etapa 03AI Enablement
Multiplicar
Seu time ganha autonomia. Treinamento por nível, Letramento em IATambém chamado de AI literacy. Saber o que a IA faz, onde erra e como pedir bem, no nível que o trabalho de cada pessoa exige. É o objetivo dos níveis 0 e 1 da trilha. e UpskillingDesenvolver novas habilidades nas pessoas que já estão na empresa, em vez de contratar de fora. A trilha do zero ao dev é upskilling em IA. para que cada pessoa saiba usar, questionar, operar e evoluir a IA no próprio trabalho. O conhecimento fica na casa, com Governança de IAAs regras de quem pode usar o quê, com quais dados, quem revisa e como a empresa explica uma decisão apoiada por IA. Na prática, começa com uma política de uso de uma página. escrita pelo próprio time.
entrega: time capacitado por nível e autônomo
O que muda quando a empresa aprende a usar IA
Consultoria de IA dá resultado quando o time aprende a usar. Estes são exemplos do tipo de ganho que acompanhamos, sempre com um antes e um depois medidos, nunca com adjetivos.
| Setor | Desafio | O que fizemos | Antes | Depois |
|---|---|---|---|---|
| Seguros | Triagem manual de sinistros recebidos por e-mail | Assistente de triagem com revisão humana e treinamento da equipe | 2,4 dias | 5 horas |
| Varejo | Pedido de reposição feito em planilha, com ruptura frequente | Previsão de demanda integrada ao ERP e capacitação do time de compras | 12,1% de ruptura | 4,3% |
| Saúde | Demora para responder dúvidas de pacientes | Assistente com base de conhecimento e aprovação do atendente | 6h 40m | 38 min |
| Serviços B2B | Leitura manual de contratos para extrair prazos | Extração automática com revisão e workshop para o jurídico | 310 h/mês | 42 h/mês |
| Indústria | Time inseguro e sem padrão no uso de IA | Ciclo de palestras e workshops práticos por área | 8% usavam IA | 71% |
| Financeiro | Busca em milhões de documentos parada no protótipo | RAG em produção com permissão por usuário, evals e observabilidade | 37% de erro nas evals | 4% |
Valores ilustrativos para este protótipo. No site final, cada linha aponta para o estudo de caso completo.
O que as empresas nos perguntam antes de começar
Respostas diretas sobre medo da IA, treinamento por nível, construção de soluções, produção, governança e os termos que o mercado usa. Se a sua pergunta não está aqui, ela cabe na primeira conversa.
Meus funcionários têm medo de perder o emprego para a IA. O que fazer?
Levar o medo a sério e trocar por método. A IA substitui tarefas, não pessoas que entendem o trabalho. Quem aprende a usá-la fica mais valioso. A Iakare começa todo treinamento por aí: mostrar o que a IA faz e não faz, e colocar cada pessoa para usar no próprio trabalho, com resultado visível logo nas primeiras tarefas.
O que significa treinamento em IA do usuário zero ao desenvolvedor?
Uma trilha por níveis, o Iakare AI Enablement. Nível 0: executivos e quem nunca usou IA aprendem o que ela é, onde erra e como decidir sobre ela. Nível 1: produtividade por área, como vendas, RH, financeiro e atendimento. Nível 2: automação do próprio trabalho sem código. Nível 3: engenharia de IA para o time técnico, com APIA porta pela qual um programa conversa com outro. No caso da IA, é como o time técnico usa o modelo dentro dos sistemas da empresa., RAGRetrieval-Augmented Generation. Antes de responder, a IA busca nos documentos da própria empresa e usa o que encontrou, citando a origem. É o que faz um assistente responder com a política interna em vez de inventar., Agentes de IAProgramas que usam um modelo de IA para planejar e executar tarefas em vários passos, acionando sistemas e ferramentas, em vez de só responder a uma pergunta. Na Iakare, todo agente tem limite de ações e um ponto em que para e chama uma pessoa., MCPModel Context Protocol. Um padrão aberto para conectar a IA aos sistemas e ferramentas da empresa, como um plugue universal. Evita integração feita do zero para cada ferramenta., EvalsTestes automáticos que medem a IA contra casos reais rotulados: acerto, cobertura, alucinação e custo. Rodam a cada mudança de modelo, prompt ou dado. Sem evals, ninguém sabe se uma alteração melhorou ou piorou. e ObservabilidadeRegistrar cada chamada da IA em produção com entrada, saída, custo, tempo e erro, para achar problemas antes do usuário. É o que permite operar IA como se opera qualquer outro sistema.. Cada pessoa entra no nível certo.
O que faz uma consultoria de IA para empresas?
Ajuda a empresa a entender onde a inteligência artificial gera resultado real, construir e implantar as soluções na rotina e capacitar as pessoas para usá-las e operá-las. A Iakare organiza isso em quatro produtos: AI Discovery (diagnóstico e roadmap), AI Build (solução em produção), AI Enablement (treinamento por nível) e Fractional Head of AI (liderança de IA recorrente).
Vocês constroem soluções de IA ou só treinam?
Construímos. O Iakare AI Build é o nosso produto principal: escolhemos um caso do roadmap e entregamos a solução em produção, integrada aos sistemas da empresa, como Salesforce, SAP, ERP e CRM, com EvalsTestes automáticos que medem a IA contra casos reais rotulados: acerto, cobertura, alucinação e custo. Rodam a cada mudança de modelo, prompt ou dado. Sem evals, ninguém sabe se uma alteração melhorou ou piorou., ObservabilidadeRegistrar cada chamada da IA em produção com entrada, saída, custo, tempo e erro, para achar problemas antes do usuário. É o que permite operar IA como se opera qualquer outro sistema., AI SecuritySegurança específica de sistemas de IA: proteção contra injeção de prompt, dados sensíveis fora do contexto quando não são necessários, permissões por usuário nas respostas, limites de ação dos agentes e trilha de auditoria. e controle de acesso por usuário. O treinamento existe para que o seu time opere e evolua o que foi construído.
Como vocês levam IA para produção com segurança?
Com arquitetura pensada para produção desde o início: permissões por usuário e por área (Multitenant e RBACMultitenant: um mesmo sistema atende várias empresas ou áreas com dados isolados. RBAC, controle de acesso por papel: cada pessoa só vê o que o seu papel permite, inclusive nas respostas da IA.), dados sensíveis fora do contexto quando não são necessários, proteção contra injeção de prompt, limites de ação para Agentes de IAProgramas que usam um modelo de IA para planejar e executar tarefas em vários passos, acionando sistemas e ferramentas, em vez de só responder a uma pergunta. Na Iakare, todo agente tem limite de ações e um ponto em que para e chama uma pessoa., EvalsTestes automáticos que medem a IA contra casos reais rotulados: acerto, cobertura, alucinação e custo. Rodam a cada mudança de modelo, prompt ou dado. Sem evals, ninguém sabe se uma alteração melhorou ou piorou. a cada mudança e ObservabilidadeRegistrar cada chamada da IA em produção com entrada, saída, custo, tempo e erro, para achar problemas antes do usuário. É o que permite operar IA como se opera qualquer outro sistema. de custo, tempo e erro por chamada. Nada vai para produção sem passar por isso.
Minha empresa precisa ser grande ou de tecnologia para usar IA?
Não. Empresas de qualquer porte e setor têm rotinas repetitivas, documentos, atendimento e decisões que a IA pode acelerar. O que importa é começar pelo processo certo, com um ponto de partida medido e um time que sabe usar.
Como a Iakare mede o resultado da IA na empresa?
Antes de qualquer construção medimos o ponto de partida: tempo, volume, retrabalho ou custo do processo. Depois acompanhamos o mesmo indicador com a IA em uso, e, no caso de soluções construídas, as evals e a observabilidade em produção. O resultado é um antes e um depois, não uma impressão.
O que é shadow AI e por que acontece na minha empresa?
Shadow AIUso de IA pelos funcionários sem a empresa saber ou aprovar, em geral em ferramentas pessoais. Traz risco de vazamento de dados e esconde onde a IA já está gerando valor. é o uso de IA pelos funcionários sem a empresa saber ou aprovar, em ferramentas pessoais. Acontece porque a IA ajuda de verdade e as pessoas têm medo de parecer dispensáveis ou de serem repreendidas. O risco é dado da empresa em ferramenta sem controle. A saída não é proibir: é trazer para a luz, com Governança de IAAs regras de quem pode usar o quê, com quais dados, quem revisa e como a empresa explica uma decisão apoiada por IA. Na prática, começa com uma política de uso de uma página. simples e Letramento em IATambém chamado de AI literacy. Saber o que a IA faz, onde erra e como pedir bem, no nível que o trabalho de cada pessoa exige. É o objetivo dos níveis 0 e 1 da trilha..
O que são agentes de IA, RAG e MCP? Minha empresa precisa disso?
Agentes de IAProgramas que usam um modelo de IA para planejar e executar tarefas em vários passos, acionando sistemas e ferramentas, em vez de só responder a uma pergunta. Na Iakare, todo agente tem limite de ações e um ponto em que para e chama uma pessoa. executam tarefas em vários passos usando sistemas da empresa. RAGRetrieval-Augmented Generation. Antes de responder, a IA busca nos documentos da própria empresa e usa o que encontrou, citando a origem. É o que faz um assistente responder com a política interna em vez de inventar. faz a IA responder com base nos documentos internos, citando a origem; GraphRAGUma evolução do RAG. Além de buscar trechos, monta um grafo de entidades e relações entre os documentos. Serve para perguntas que cruzam muitos documentos, como "quais contratos dependem deste fornecedor". cruza relações entre muitos documentos. MCPModel Context Protocol. Um padrão aberto para conectar a IA aos sistemas e ferramentas da empresa, como um plugue universal. Evita integração feita do zero para cada ferramenta. é o padrão que conecta a IA a essas ferramentas. As áreas de negócio costumam começar antes disso, com CopilotoAssistente de IA embutido na ferramenta que a pessoa já usa, como e-mail, planilha ou CRM, sugerindo textos e análises enquanto ela trabalha. e Letramento em IATambém chamado de AI literacy. Saber o que a IA faz, onde erra e como pedir bem, no nível que o trabalho de cada pessoa exige. É o objetivo dos níveis 0 e 1 da trilha.. Para o time técnico, esses termos entram no AI Build e no nível 3 da trilha, quando há um processo que justifica.
O que é governança de IA e o que precisa estar em uma política de uso?
Governança de IAAs regras de quem pode usar o quê, com quais dados, quem revisa e como a empresa explica uma decisão apoiada por IA. Na prática, começa com uma política de uso de uma página. são as regras de quem usa o quê, com quais dados, quem revisa e como a empresa explica uma decisão apoiada por IA. A política de uso cabe em uma página: ferramentas aprovadas, o que nunca entra em ferramenta nenhuma, Human-in-the-loopUma pessoa revisa e aprova o que a IA produz em pontos definidos do fluxo. Na Iakare, nenhuma automação entra sem esse ponto de revisão humana. antes de sair da empresa, onde a IA não decide, e a quem perguntar. Escrevemos com o time, não impomos.
O que é um Fractional Head of AI e quando faz sentido?
Um líder de IA sênior que atua na sua empresa em regime parcial e recorrente: arquitetura, roadmap, seleção e avaliação de fornecedores, revisão técnica dos projetos, contratação do time, governança e segurança. Faz sentido quando a empresa precisa de direção em IA antes de justificar um head em tempo integral, ou enquanto monta o seu.
Quanto custa uma consultoria ou treinamento em IA?
Depende do produto: uma palestra, um AI Discovery, um AI Build ou um contrato recorrente de Fractional Head of AI têm investimentos diferentes. A primeira conversa é gratuita e sai com uma recomendação clara de por onde começar.
Comece pela conversa que tira a IA do papel.
Uma videochamada sem custo. Você conta como está a sua empresa com IA: do time que tem medo ao protótipo que não chegou à produção. Nós mostramos por onde começar, com qual produto e como medir. Se ainda não fizer sentido, dizemos com franqueza.
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