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Cases

Resultado não é o que o fornecedor conta. É o que o indicador mostra.

Cada caso abaixo tem a mesma estrutura: o gargalo que existia, o que entrou em produção e o indicador que passou a ser acompanhado no painel. Onde o número de partida é conhecido, ele está ao lado. Porcentagem sem base é propaganda.

Como ler um case, inclusive os que não são nossos.

Página de cases é o material mais fácil de maquiar de uma empresa de tecnologia. Estas três perguntas separam prova de peça publicitária, e valem para qualquer fornecedor que você estiver avaliando.

Um número grande, sozinho, em fonte enorme.
Base de quanto? "−80%" sobre um processo que levava 10 minutos economiza 8 minutos. Sem o ponto de partida, o percentual não diz tamanho nenhum, e é exatamente por isso que ele costuma vir sem.
A tecnologia usada, listada com orgulho.
E o que mudou na operação? Stack é decisão de quem constrói, não benefício de quem contrata. O que interessa é qual pessoa parou de fazer qual tarefa, e o que ela faz agora no lugar.
O resultado medido uma vez, no mês da entrega.
Quem mede hoje? Ganho que só existe no slide de encerramento some em três meses. Se o indicador não continua no painel do cliente depois do projeto, nem o cliente nem o fornecedor sabem se ele durou.

Seis operações, seis gargalos.

SaaS B2B

Onboarding de cliente que se conduz sozinho

O que travava

O onboarding de novos clientes era manual, durava 14 dias e perdia 38% das pessoas antes do primeiro uso. Cada conta nova dependia de alguém lembrar de cobrar o documento que faltava.

O que entrou em produção

Um agente conduz o cliente passo a passo, lê os documentos enviados, valida o que dá para validar sozinho e abre chamado interno só quando precisa de gente. Cada etapa do onboarding virou evento no painel.

O que passou a ser medido

−72%

tempo até o primeiro uso

antes
14 dias
depois
3,9 dias
Composição
  • Sistema web
  • Agente com leitura de documento
  • Integração com o sistema interno
Fintech

Análise de cadastro com humano só no caso duvidoso

O que travava

A análise de cadastros era manual, levava 4 dias por cliente e custava R$ 23 por análise. O gargalo era direto no crescimento: vender mais significava contratar mais analista.

O que entrou em produção

Um fluxo lê os documentos, classifica e aplica as regras de negócio que antes viviam na cabeça dos analistas. O humano revisa só o que o próprio fluxo marca como ambíguo, e essa taxa é acompanhada no painel.

O que passou a ser medido

−83%

custo por análise

antes
R$ 23,00
depois
R$ 3,90
Composição
  • Leitura automática de documento
  • Regras de negócio versionadas
  • Integração com o cadastro existente
Saúde

Agendamento por WhatsApp sem fila no telefone

O que travava

A recepção vivia sobrecarregada, com picos de 17 minutos de espera no telefone. Paciente que desiste de agendar não aparece em relatório nenhum: o custo era invisível.

O que entrou em produção

Um atendente de IA no WhatsApp, conectado à agenda de verdade: marca, remarca e responde dúvida comum. A recepção recebe só o caso que precisa de julgamento, e a fila virou métrica visível.

O que passou a ser medido

−65%

espera no pico

antes
17 min
depois
6 min
Composição
  • WhatsApp Business
  • Agente conectado à agenda
  • Painel de fila e de desistência
E-commerce

Catálogo de 120 mil produtos reescrito em lote

O que travava

120 mil produtos com a descrição genérica que veio do fornecedor, igual à de todo concorrente que vende o mesmo item. Sem texto próprio, não havia motivo para o buscador preferir esta loja.

O que entrou em produção

Um processo em lote reescreve título, destaques e descrição de cada produto a partir dos atributos reais dele. Revisão humana por amostragem nas categorias de maior margem, com a taxa de correção acompanhada.

O que passou a ser medido

+28%

conversão do tráfego orgânico

variação sobre a média do período anterior

Composição
  • Processamento em lote
  • Revisão por amostragem
  • Integração com a plataforma de e-commerce
Logística

O que o motorista sabia virou regra do roteirizador

O que travava

O roteirizador ignorava as restrições que só os motoristas conheciam: rua sem acesso para o caminhão grande, loja que só recebe até as 11h, portaria que fecha para o almoço. Todo dia a rota "ótima" era corrigida na mão.

O que entrou em produção

As observações que os motoristas já escreviam viram regras estruturadas e voltam para o roteirizador todo dia, sem digitação. Cada regra criada fica visível num painel, com quem a originou.

O que passou a ser medido

−18%

quilômetros rodados

variação sobre a média do período anterior

Composição
  • Leitura de texto livre
  • Integração com o sistema de rotas
  • Painel de regras com autoria
Educação

Assistente que ajuda sem entregar a resposta

O que travava

Aluno errava um exercício e abandonava o curso ali. Engajamento e conclusão caíam mês a mês, e a plataforma só descobria isso no relatório do trimestre seguinte.

O que entrou em produção

Um assistente que conhece o material daquele curso e responde em níveis: primeiro a pista, depois o caminho, e só então o exemplo resolvido. O abandono por exercício passou a ser medido em tempo real, por módulo.

O que passou a ser medido

+41%

conclusão de módulo

variação sobre a média do período anterior

Composição
  • Plataforma web
  • Assistente com o material do curso
  • Painel de engajamento por módulo

O que os seis têm em comum não é a tecnologia.

São setores diferentes, com problemas que não se parecem. O que se repete é a régua: nenhum deles começou grande, nenhum deles rodou fora da casa do cliente, e todos passaram a ter um número acompanhado depois da entrega.

  • Todos começaram por uma etapa

    Nenhum destes projetos nasceu como "plataforma completa". A primeira etapa resolveu um gargalo só, com escopo, data e valor fechados. O resto só existiu porque a primeira funcionou.

  • Todos rodam na casa do cliente

    Ambiente, repositório e chaves no nome de quem contratou. Nos casos com documento sensível, o modelo de IA também roda dentro da infraestrutura: o dado não sai da rede para ser processado.

  • Todos deixaram um número no painel

    O indicador de cada caso não foi medido só na entrega: ele continua no painel do cliente, junto com disponibilidade, erro e custo de IA. É o que permite saber se o ganho durou depois que a euforia passou.

Qual desses se parece com o seu?

Não precisa ser do mesmo setor. O que se repete é o formato do problema: alguém repetindo à mão uma tarefa que o sistema deveria fazer, sem ninguém conseguir dizer quanto isso custa por ano.

Medir o meu gargaloVer como o escopo é fechado