Agentes e modelos embutidos na operação, não numa prova de conceito parada na gaveta. Copilot Studio, Azure OpenAI e Azure AI Foundry conectados aos seus dados, com segurança, custo controlado e resultado medido.Agents and models embedded in the operation, not stuck in a proof of concept. Copilot Studio, Azure OpenAI and Azure AI Foundry connected to your data, with security, controlled cost and measured results.
IA funciona quando existe um processo repetitivo, com dado disponível e critério de acerto claro. Estes são os pontos de partida mais comuns.AI works when there is a repetitive process, available data and a clear success criterion. These are the most common starting points.
Notas fiscais, contratos, pedidos e laudos que alguém abre, lê e digita em um sistema, todos os dias.Invoices, contracts, orders and reports that someone opens, reads and types into a system, every day.
Dúvidas sobre política, procedimento ou indicador que chegam ao mesmo grupo de pessoas dezenas de vezes por semana.Questions about policy, procedure or metrics that reach the same group of people dozens of times a week.
Relatórios prontos que a operação não abre porque a resposta exige navegar por cinco páginas.Ready reports the operation never opens because the answer requires navigating five pages.
Uma prova de conceito que impressionou na apresentação e nunca chegou ao usuário final.A proof of concept that impressed in the presentation and never reached the end user.
Sempre partindo de um processo e de um indicador de sucesso, nunca da tecnologia.Always starting from a process and a success metric, never from the technology.
Agentes conversacionais no Teams e na web, conectados a SharePoint, Dataverse, Power BI e APIs internas, com escopo controlado e escalonamento para humanos.Conversational agents in Teams and on the web, connected to SharePoint, Dataverse, Power BI and internal APIs, with controlled scope and escalation to humans.
Classificação, extração, sumarização e geração de texto sobre os dados da empresa, com RAG sobre bases próprias e sem envio de dados para modelos públicos.Classification, extraction, summarization and text generation over company data, with RAG on your own knowledge bases and no data sent to public models.
Agentes multi etapa com ferramentas, memória e avaliação contínua para processos que exigem raciocínio e ação, não só resposta.Multi step agents with tools, memory and continuous evaluation for processes that require reasoning and action, not just answers.
Leitura automática de notas, contratos, pedidos e formulários com Azure Document Intelligence, validação por regras e integração ao ERP.Automatic reading of invoices, contracts, orders and forms with Azure Document Intelligence, rule based validation and ERP integration.
Copilot no Power BI, Q&A, modelos preparados para linguagem natural e agentes de dados no Microsoft Fabric. O indicador respondendo em vez de esperando ser aberto.Copilot in Power BI, Q&A, models prepared for natural language and data agents in Microsoft Fabric. The metric answering instead of waiting to be opened.
Políticas de uso, controle de acesso, registro de interações, avaliação de qualidade e monitoramento de consumo de tokens. IA com dono e orçamento.Usage policies, access control, interaction logging, quality evaluation and token consumption monitoring. AI with an owner and a budget.
Começamos pelo processo e pela métrica, não pelo modelo. Se não dá para dizer quantas horas, erros ou reais o agente vai economizar, o projeto não começa. Depois escolhemos a menor solução que resolve o problema, com os dados que a empresa já tem.We start with the process and the metric, not with the model. If we cannot say how many hours, errors or dollars the agent will save, the project does not start. Then we choose the smallest solution that solves the problem, with the data the company already has.
O piloto roda com usuários reais e critério de aceite definido antes. Só depois disso a solução é expandida.The pilot runs with real users and an acceptance criterion defined beforehand. Only then is the solution expanded.
Mapeamento do processo, dos dados disponíveis e da métrica de sucesso. Entrega: caso de uso priorizado e estimativa de retorno.Mapping of the process, available data and success metric. Deliverable: prioritized use case and return estimate.
Escolha da plataforma, desenho da integração com os dados, controle de acesso e política de uso definidos antes do primeiro prompt.Platform choice, data integration design, access control and usage policy defined before the first prompt.
Agente ou modelo construído e testado com um grupo real, com avaliação de qualidade e ajuste de prompts, dados e ferramentas.Agent or model built and tested with a real group, with quality evaluation and tuning of prompts, data and tools.
Publicação com governança, monitoramento de uso, custo e qualidade, e transferência da operação ao time.Governed publishing, monitoring of usage, cost and quality, and handover of the operation to the team.
Modelos semânticos bem construídos são a base de agentes de dados confiáveis. Estes são alguns dos relatórios publicados.Well built semantic models are the foundation of reliable data agents. These are some of the published reports.
KPIs de faturamento, ticket médio e margem num painel só.Revenue, average ticket and margin KPIs in a single view.
Ver dashboardView dashboardContas a pagar, a receber, despesas e fluxo de caixa consolidados numa visão executiva.Payables, receivables, expenses and cash flow consolidated in one executive view.
Ver dashboardView dashboardReceita, lucro bruto e volume de vendas por produto, com leitura de sazonalidade por mês e dia da semana.Revenue, gross profit and sales volume by product, with seasonality read by month and day of week.
Ver dashboardView dashboardNão. Trabalhamos com Azure OpenAI e Copilot Studio dentro do tenant da empresa. Os dados não são usados para treinar modelos e ficam sob as políticas de segurança e residência do seu ambiente Microsoft.No. We work with Azure OpenAI and Copilot Studio inside your company's tenant. Data is not used to train models and stays under the security and residency policies of your Microsoft environment.
Para agentes, automação de documentos e IA sobre dados, não. O que a empresa precisa é de um dono do processo e de dados organizados. A parte técnica fica com a Start BIAI e é transferida com documentação.For agents, document automation and AI over data, no. What the company needs is a process owner and organized data. The technical part stays with Start BIAI and is handed over with documentation.
O custo de consumo depende do volume de interações e do modelo. Estimamos isso no diagnóstico e configuramos monitoramento de tokens desde o piloto, para que não exista surpresa na fatura da Azure.Consumption cost depends on interaction volume and model. We estimate it during the diagnosis and set up token monitoring from the pilot on, so there are no surprises on the Azure bill.
Um agente de perguntas e respostas sobre base documental fica em piloto em duas a quatro semanas. Automação de documentos com integração ao ERP costuma levar de seis a dez semanas.A question and answer agent over a document base reaches pilot in two to four weeks. Document automation with ERP integration usually takes six to ten weeks.
Descoberta e piloto têm escopo e valor fechados. A expansão e a sustentação funcionam por pacote mensal, incluindo monitoramento de qualidade e custo.Discovery and pilot have a fixed scope and price. Expansion and support run on a monthly package, including quality and cost monitoring.
Conte qual processo repetitivo consome o tempo do seu time. Resposta em até um dia útil.Tell us which repetitive process consumes your team's time. Reply within one business day.