IA aplicada onde ela gera retorno mensurável
IA aplicada é usar modelos de linguagem dentro de um processo que já existe, para eliminar leitura, digitação ou classificação manual. A No Ponto entregou IA em produção para análise de atendimento na Synap AI e para lançamento de contas e pedidos por voz na DKR Tintas. O critério é sempre retorno medido, não vitrine.
O que costuma estar acontecendo
Se mais de um destes descreve a sua operação, o problema não é falta de esforço da equipe.
- Ninguém consegue ouvir todos os atendimentos para saber o que está acontecendo
- Nota, contrato e pedido chegam em PDF e alguém digita tudo de novo
- Lançar um pedido exige parar o que está fazendo e sentar no computador
- A empresa comprou uma ferramenta de IA genérica e ninguém usa
O que entregamos
IA dentro do fluxo, não ao lado dele
O modelo entra onde a pessoa já está trabalhando. Ferramenta de IA que exige abrir outra aba é ferramenta que será abandonada em duas semanas.
Análise de atendimento em escala
Classificação, ranqueamento e resumo de conversas que nenhuma equipe conseguiria revisar manualmente.
Lançamento por voz
Contas e pedidos registrados falando, sem parar a rotina para digitar. Em produção na DKR Tintas.
Leitura de documento
Nota, contrato e planilha viram registro estruturado no sistema, sem redigitação.
Para quem é, e para quem não é
Dizer não para o projeto errado é a parte do trabalho que mais economiza dinheiro do cliente.
- Operações com volume alto de texto, áudio ou documento passando pela mão de alguém
- Empresas que já têm o processo estruturado e querem tirar o gargalo manual dele
- Quem quer IA porque é IA, sem um processo específico para melhorar
- Operação ainda sem estrutura: IA sobre caos entrega caos mais rápido
Isso já está rodando
Um projeto real onde este serviço foi aplicado.
Software de análise e ranqueamento de atendimento com IA
Synap AI
Atendimento ranqueado com IA
Ver todos os casesPerguntas frequentes
IA funciona mesmo para empresa pequena e média?
Funciona quando existe um processo repetitivo e volumoso para atacar. Os casos de IA que a No Ponto colocou em produção são exatamente esses: análise de atendimento e lançamento por voz. O erro comum é começar pela tecnologia; o caminho que funciona é começar pelo gargalo.
E se a IA errar?
Todo fluxo com IA da No Ponto é desenhado assumindo que ela vai errar em alguma fração dos casos. Por isso existe conferência humana onde o erro é caro, limite de confiança para o modelo pedir revisão, e registro de tudo que foi decidido automaticamente.
Os dados da empresa vão treinar o modelo?
Não. Os projetos são construídos com modelos comerciais em modo que não usa o conteúdo enviado para treinamento, e a política de dados é definida em contrato antes do início do projeto.
Trinta minutos para saber se faz sentido
O diagnóstico mapeia o seu maior gargalo e mostra como ele vira sistema. Sem compromisso e sem proposta empurrada.
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