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Para um time de consultoria, construímos um sistema que transforma o trabalho do dia a dia em conhecimento reutilizável. Propostas passaram de 4h para 40 min, e handoffs de uma semana para uma reunião de 1h. Sem depender de quem está de férias, mudou de time ou já saiu.
6x Mais rápido para montar uma proposta — de 4h para 40 min · 1h Para assumir um projeto no meio do caminho — no lugar de 1 semana de onboarding · 18 mil Registros indexados e pesquisáveis no contexto certo · 2700 Reuniões transcritas e incorporadas à base de conhecimento
Em uma consultoria de tecnologia, boa parte do que faz um projeto andar rápido não está no código ou no escopo formal. Está no contexto: quanto um projeto parecido custou, por que uma decisão técnica foi tomada, o que o cliente pediu numa reunião, o que mudou durante a entrega. A mudança foi fazer com que o próprio trabalho passasse a alimentar uma memória compartilhada da empresa.
Base de conhecimento compartilhada: Projetos, propostas, documentos, reuniões e decisões passam a fazer parte de uma mesma memória operacional, com contexto suficiente para serem encontrados e reutilizados depois.
Captura automática do trabalho: Reuniões, conversas e registros existentes alimentam a base automaticamente. O conhecimento cresce como subproduto do trabalho, não como uma tarefa adicional de documentação.
Documentação viva de projeto: Contexto e decisões são registrados ao longo da execução. Quem chega depois consegue entender não apenas o que foi decidido, mas por quê.
IA dentro do fluxo de trabalho: Assistentes usam o conhecimento acumulado para recuperar projetos semelhantes, sintetizar reuniões, transformar conversas em próximos passos e manter registros atualizados.
Fronteira entre conhecimento da empresa e informação privada: Nem tudo que uma pessoa sabe deve virar conhecimento compartilhado. O sistema define o que pode ser incorporado à base e o que continua restrito.
Acesso controlado ao conhecimento: A IA não recebe acesso irrestrito à operação. Pessoas e assistentes consultam apenas as informações permitidas para aquele contexto, com regras específicas para dados sensíveis.
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Consultoria · IA NA OPERAÇÃO · EM USO
Consultoria
Para um time de consultoria, construímos um sistema que transforma o trabalho do dia a dia em conhecimento reutilizável. Propostas passaram de 4h para 40 min, e handoffs de uma semana para uma reunião de 1h. Sem depender de quem está de férias, mudou de time ou já saiu.
6x
Mais rápido para montar uma proposta — de 4h para 40 min
1h
Para assumir um projeto no meio do caminho — no lugar de 1 semana de onboarding
18 mil
Registros indexados e pesquisáveis no contexto certo
2.700
Reuniões transcritas e incorporadas à base de conhecimento
Visão geral
Em uma consultoria de tecnologia, boa parte do que faz um projeto andar rápido não está no código ou no escopo formal. Está no contexto: quanto um projeto parecido custou, por que uma decisão técnica foi tomada, o que o cliente pediu numa reunião, o que mudou durante a entrega. A mudança foi fazer com que o próprio trabalho passasse a alimentar uma memória compartilhada da empresa.
Nosso papel
Antes de implementar IA, mapeamos como a operação realmente acontecia: onde uma informação nascia, por onde passava, quem precisava dela depois e o que era apenas registro sem valor futuro. A partir daí, desenhamos o sistema em torno de três princípios:
- Capturar conhecimento sem criar uma nova obrigação de documentação para o time.
- Conectar informações que nascem em lugares diferentes.
- Devolver esse conhecimento exatamente no momento em que ele volta a ser útil.
Isso também significou decidir o que deveria virar conhecimento compartilhado, o que deveria continuar privado e quais informações a IA poderia consultar.
O que mudou
O sistema passou a capturar contexto durante o próprio trabalho: reuniões gravadas, conversas sincronizadas, documentos e registros que já faziam parte da rotina alimentam automaticamente uma base comum. Cada projeto entregue passa, assim, a reduzir o esforço necessário para começar o próximo.
- A base de conhecimento reúne milhares de registros e reuniões sem depender de alguém parar depois para ‘documentar o projeto’.
- A informação deixa de ser apenas arquivada e passa a reaparecer quando há uma decisão a tomar.
- Ao montar uma proposta, o time encontra preço, escopo e contexto de projetos semelhantes já entregues; o trabalho que levava cerca de 4 horas passou a levar aproximadamente 40 minutos.
- Ao assumir um projeto em andamento, a pessoa encontra decisões, histórico e contexto já organizados; uma semana de onboarding foi substituída pela leitura do material e uma reunião de cerca de 1 hora para tirar dúvidas.
O que entregamos
A primeira mudança apareceu na rotina de proposta. As demais camadas foram entrando em uso progressivamente, sem interromper os projetos em andamento.
Base de conhecimento compartilhada
Projetos, propostas, documentos, reuniões e decisões passam a fazer parte de uma mesma memória operacional, com contexto suficiente para serem encontrados e reutilizados depois.
Captura automática do trabalho
Reuniões, conversas e registros existentes alimentam a base automaticamente. O conhecimento cresce como subproduto do trabalho, não como uma tarefa adicional de documentação.
Documentação viva de projeto
Contexto e decisões são registrados ao longo da execução. Quem chega depois consegue entender não apenas o que foi decidido, mas por quê.
IA dentro do fluxo de trabalho
Assistentes usam o conhecimento acumulado para recuperar projetos semelhantes, sintetizar reuniões, transformar conversas em próximos passos e manter registros atualizados.
Fronteira entre conhecimento da empresa e informação privada
Nem tudo que uma pessoa sabe deve virar conhecimento compartilhado. O sistema define o que pode ser incorporado à base e o que continua restrito.
Acesso controlado ao conhecimento
A IA não recebe acesso irrestrito à operação. Pessoas e assistentes consultam apenas as informações permitidas para aquele contexto, com regras específicas para dados sensíveis.
Áreas sob nossa responsabilidade
PROPOSTA EM MINUTOS, NÃO EM HORAS
Numa consultoria, o tempo de montar uma proposta é tempo que ainda não virou projeto entregue.
A proposta parou de começar do zero
Antes, montar uma proposta significava procurar uma referência antiga, lembrar quem tinha feito algo parecido e reconstruir preço, escopo e contexto manualmente. Agora, o sistema encontra projetos semelhantes já entregues e traz o que é relevante para aquela nova oportunidade. A proposta passa a ser uma adaptação de conhecimento existente, não uma reconstrução.
- Preço, escopo e contexto de projetos parecidos prontos para reutilização
- Histórico recuperado a partir da base, não da memória de alguém
- Tempo de montagem caiu de cerca de 4h para 40 min
HANDOFF QUE NÃO DEPENDE DE QUEM SAI
Férias, troca de time ou saída de alguém não podem significar perda de contexto.
Handoff em 1 hora, não em 1 semana
Antes, parte importante do conhecimento de um projeto existia apenas com quem estava nele. Quando alguém precisava assumir a entrega, começava uma reconstrução: reuniões, mensagens, documentos, decisões e perguntas para quem estava saindo. Agora, esse contexto já é produzido ao longo do projeto. Quem assume encontra histórico, decisões e documentação organizados e usa a reunião de handoff para esclarecer exceções — não para reconstruir tudo.
- Documentação pronta antes do handoff começar
- Decisões registradas junto da razão por trás delas
- Reunião de aproximadamente 1 hora substitui uma semana de onboarding
- O projeto continua mesmo quando alguém sai de férias, muda de time ou deixa a empresa
IA QUE CONSULTA A EMPRESA SEM ENXERGAR A EMPRESA INTEIRA
Quanto mais útil é um assistente interno, mais importante é definir o que ele não pode saber.
O acesso da IA nasce limitado
Centralizar conhecimento criou uma nova responsabilidade: impedir que uma consulta simples trouxesse informação que aquela pessoa não deveria acessar. Por isso, permissão não foi adicionada depois. O assistente consulta apenas informações e caminhos autorizados para aquele contexto. Dados sensíveis continuam sujeitos às mesmas fronteiras de acesso que valem para as pessoas. A implementação de IA deixou de ser apenas uma questão de capacidade do modelo e passou a incluir também governança, contexto e limite.
- Acesso definido de acordo com perfil e contexto
- Informações sensíveis permanecem fora de consultas não autorizadas
- O assistente trabalha sobre conhecimento real da operação sem receber acesso irrestrito à base
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