Agentes de IA
Copilot Studio conectado ao contexto real da empresa: agentes que respondem com base nos seus dados e registram o que fizeram.
Um assistente genérico responde bem sobre o mundo e mal sobre a sua empresa. O trabalho aqui é o oposto: conectar o Copilot Studio às fontes que a operação já usa, delimitar o que o agente pode responder e deixar registrado em que ele se baseou para responder.
Quando faz sentido
Se você reconhece dois destes, vale uma conversa.
- A mesma pergunta é feita ao time todo mês, sempre pela mesma razão.
- A resposta existe, mas está espalhada em documento, portal e planilha.
- Alguém sênior gasta parte do dia respondendo o que já foi respondido.
- A empresa já testou uma ferramenta de IA e ela inventou resposta na frente do cliente.
- Existe interesse em IA e ninguém sabe dizer qual processo ela deveria atender.
Como construímos
Começamos escolhendo um processo com pergunta repetida e resposta verificável. Ligamos o agente às fontes reais da empresa, no SharePoint, no Dataverse e nos sistemas que já respondem por aquela informação, com o mesmo controle de acesso que a pessoa teria se procurasse à mão.
Definimos também o que o agente não faz. Fora do escopo, ele diz que não sabe e encaminha para quem sabe, em vez de improvisar. Cada resposta guarda a fonte que a sustentou, para que qualquer pessoa possa conferir depois. Quando o agente executa uma ação, e não apenas responde, ela passa pelas mesmas regras de aprovação e trilha de auditoria de qualquer outro processo.
O que evitamos
Não entregamos agente que responde sobre tudo, porque esse é o que erra na hora errada. Também não colocamos IA num processo que a empresa ainda não entende: se o processo é confuso para as pessoas, o agente vai automatizar a confusão. Nesses casos dizemos antes, e a conversa costuma voltar para consultoria ou automação.
O que entra
- Agente em Copilot Studio ligado às fontes reais da empresa
- Escopo de atuação delimitado, com encaminhamento para pessoa fora dele
- Resposta com a fonte que a sustentou, verificável depois
- Respeito ao mesmo controle de acesso que a pessoa já tem
- Medição de uso e de acerto, para decidir se vale expandir
Para quem
- Times que respondem a mesma pergunta repetidamente todo mês
- Áreas com informação correta porém espalhada em muitos lugares
- Empresas que testaram IA genérica e receberam resposta inventada
- Operações que querem começar em IA por um processo, não por todos
Como trabalhamos
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Diagnóstico
Entendemos o processo como ele é hoje, com quem executa. Sai daqui o número que o projeto precisa mover.
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Desenho da solução
Arquitetura, escopo e plano de adoção. O que entra na primeira entrega e o que fica para depois, decidido antes de começar.
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Construção em ciclos
Entregas curtas com a área usando o que já está pronto. Ajuste de rota é barato enquanto o ciclo é curto.
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Adoção e sustentação
Treinamento, acompanhamento do número combinado e evolução do que está no ar.