Automação com regra escrita, IA onde há julgamento
Automatizamos o trabalho repetitivo da operação com regras explícitas e auditáveis, e aplicamos IA onde a tarefa exige interpretar, não só executar. Sem promessa de agente autônomo: autonomia se dá por etapa, com limite escrito e trilha de auditoria.
Os sinais de que chegou a hora
O time gasta horas movendo dados de um sistema para outro
Alguém exporta, alguém digita de novo, alguém confere no fim do mês. É salário pago para transportar informação, e é o primeiro candidato a regra escrita.
Aprovações atravessam três pessoas e dois grupos de mensagem
O pedido para na caixa de entrada de quem viajou, e ninguém sabe em que etapa ele está. Fluxo de aprovação é processo com regra clara, exatamente onde automação funciona melhor.
Relatórios recorrentes consomem dias de alguém todo mês
Coletar, conferir e formatar o mesmo relatório todo ciclo é trabalho de máquina. O tempo da pessoa deveria ir para a análise, não para a montagem.
Vocês querem usar IA, mas ninguém definiu onde ela decide
A pergunta certa não é qual ferramenta, é quanta autonomia: onde a IA decide sozinha, onde sugere para alguém confirmar e onde só classifica. Essa fronteira é desenho de arquitetura.
Quatro etapas, autonomia por último
As mesmas etapas de todo projeto Yowpi, aplicadas ao trabalho repetitivo da operação.
01
Diagnóstico
Mapeamos o trabalho repetitivo e medimos o que ele custa em horas. E separamos o que se resolve com regra escrita do que exige julgamento, porque a ferramenta vem depois dessa distinção.
02
Arquitetura
Desenhamos o fluxo automatizado com caminhos de exceção, limites de autonomia e trilha de auditoria. IA entra com papel definido: decide, sugere ou só classifica.
03
Implementação
Automatizamos um fluxo por vez, com o processo manual rodando em paralelo até o número provar que dá para desligar.
04
Evolução
Automação sem dono degrada: regra de negócio muda, integração quebra. Cada rotina entregue tem dono, monitoramento e documentação versionada.
Automação rodando dentro de sistemas que construímos
Na plataforma da UniTrust, as comissões de milhares de agentes são calculadas no automático a cada apólice paga, sem cálculo manual no circuito. No Reatop, sistema que construímos para a Bumerangue, o painel gera os relatórios de auditoria e ESG em segundos. Antes dele, a decisão operacional dependia de relatório defasado em semanas.
Sistema de gestão de um IMO de seguros dos Estados Unidos
Como a UniTrust escala a gestão de apólices, agentes e comissões desde 2022: do sistema colocado no ar em duas semanas à migração para Next.js no Azure.
Antes: Fundadores rompendo com o IMO anterior e duas semanas para colocar um sistema no ar antes de a operação parar.
Depois: Ecossistema que cobre o ciclo de vida inteiro do agente: certificação, leads, agenda, apólices e recrutamento.
Resultado: Operação unificada para mais de 8 mil usuários, hoje em migração para Next.js no Azure com a Yowpi no time.
8k+
Usuários ativos na plataforma
2 semanas
Do zero ao sistema no ar em 2022
2026
Migração para Next.js no Azure em andamento
Sistema de gestão ambiental e controle de resíduos para hospitais
Como a Bumerangue digitalizou o controle de resíduos hospitalares com a Reatop: backoffice integrado e app móvel nativo com uso offline.
Antes: Controle de resíduos hospitalares fragmentado, baseado em planilhas e anotações em papel propensas a erros.
Depois: Ecossistema completo com aplicativo mobile nativo funcionando offline e dashboard de gestão em tempo real.
Resultado: Mais de 5 mil toneladas de resíduos hospitalares rastreados e processados de forma segura todos os meses.
5k+ ton
Resíduos processados/mês
100%
Responsivo
Offline
App mobile nativo
A pergunta da autonomia está respondida em detalhe no guia IA na operação: quanta autonomia dar
O que dizemos antes de assinar
Automação tem limite e tem custo de manutenção. Estes são os que declaramos em toda proposta.
Nem todo processo compensa automatizar
Volume baixo, regra instável ou exceção frequente tornam a automação mais cara que o manual. O diagnóstico mede antes: horas gastas, frequência e taxa de exceção.
IA erra, e o desenho assume isso
Onde há julgamento, a IA sugere e uma pessoa confirma, até o histórico provar que dá para soltar mais. Agente totalmente autônomo de saída não é promessa que fazemos.
Automação exige manutenção
Regra de negócio muda, API de terceiro quebra, volume dobra. Rotina automatizada sem dono e sem monitoramento vira incidente silencioso, por isso cada entrega sai com os dois.
O que todo mundo pergunta
- Por onde começar a automatizar?
- Pelo fluxo repetitivo que mais consome horas e menos tem exceção. O diagnóstico mede os dois antes de qualquer proposta: horas gastas e taxa de exceção. O primeiro fluxo automatizado é o que dá o número para decidir se vale automatizar o segundo.
- A IA vai decidir sozinha?
- Só onde vocês definirem, e com limite escrito. O padrão é começar com a IA sugerindo e uma pessoa confirmando; a autonomia cresce por etapa, com trilha de auditoria em cada decisão.
- E se a automação quebrar?
- Ela vai falhar em algum momento, como todo software. A diferença está no desenho: monitoramento que avisa antes do usuário perceber, caminho manual documentado para a contingência e um dono com orçamento de manutenção.
Comece pelo custo do repetitivo, não pela ferramenta
O Diagnóstico de Arquitetura Operacional é uma conversa de 30 minutos com o fundador da Yowpi para mapear o trabalho repetitivo da operação, o que ele custa em horas e por onde a automação começa. Assumimos até 6 projetos em paralelo.
Fale direto com o arquiteto que vai conduzir o projeto. Sem vendedores.