Projetos reais, com resultados que as equipes conseguem manter.

Situação inicial

A empresa tinha começado a usar um modelo de linguagem para redigir respostas a solicitações de fornecedores. Três departamentos diferentes estavam ajustando as respostas antes do envio, sem nenhum critério claro de quem tinha a palavra final.

O que foi feito

Realizamos uma sessão conjunta com os três departamentos. Em duas semanas, produzimos uma tabela de responsabilidades documentando quem redigía, quem revisava e quem aprovava cada tipo de resposta, com critérios de escalonamento para casos ambíguos.

Situação inicial

A empresa produzia documentação técnica em português e precisava enviá-la em espanhol para clientes no México e na Colômbia. As traduções eram feitas manualmente por colaboradores sem formação em tradução, o que gerava inconsistências de terminologia.

O que foi feito

Construímos um glossário a partir de contratos e manuais já aprovados. Estruturamos um fluxo onde o modelo prepara a primeira versão e um revisor interno usa a interface lado a lado para ajustar. Treinamos dois revisores em quatro sessões.

Situação inicial

A construtora queria usar IA para classificar pedidos de fornecedores, redigir respostas a clientes e consolidar atualizações de obra. Três integrações separadas com bases de dados diferentes gerariam inconsistências e trabalho duplicado.

O que foi feito

Estruturamos uma camada de dados compartilhada cobrindo as três necessidades, com um modelo de permissões separando acesso por função. As dez semanas incluíram revisões quinzenais e treinamento por área — compras, atendimento e engenharia.