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Agentes de IA aplicados ao trabalho real
Agentes que assumem uma tarefa inteira do seu processo, com dono, limite e botão de desligar.
A maior parte dos agentes de IA que a gente vê no mercado responde bem numa demonstração e não sobrevive a uma semana de produção. A Tourium constrói agente para uma tarefa específica que hoje consome hora do seu time, com escopo estreito, regras de escalonamento para o humano e medição desde o primeiro dia. Se o agente não aguenta o volume real, ele não sai do teste, e a gente diz isso antes de você gastar mais.
O que costuma travar
- "A gente fez um piloto ano passado, todo mundo achou impressionante, e até hoje não virou nada."
- "Quando o agente erra na frente do cliente, ninguém sabe quem responde por aquilo."
- "O time de tecnologia entrega o modelo e a área de negócio não usa, porque não confia."
- "Já pagamos três licenças de ferramenta e continuamos fazendo o trabalho na mão."
Como a gente entra
Escolher a tarefa certa, não a mais bonita
A gente senta com quem faz o trabalho hoje e mapeia onde a hora vai embora. Escolhemos a tarefa mais chata e mais repetida, a que ninguém disputa, porque é ali que o ganho é grande e a resistência política é pequena. Fica documentado o que o agente pode fazer sozinho, o que exige aprovação humana e o que ele nunca faz.
Rodar em paralelo com o humano
Antes de tirar qualquer pessoa da linha de frente, o agente roda em sombra por algumas semanas, decidindo em paralelo com o time. Você compara os dois lado a lado, com volume real e casos ruins de verdade. É lento no começo, e é o que evita o incidente caro depois.
Entregar com dono, indicador e freio
O agente vai para produção com um dono no negócio (nome e sobrenome), um indicador que a diretoria consegue olhar sozinha e uma forma de desligar que qualquer pessoa da operação pode acionar sem pedir autorização. Depois disso a gente treina o seu time para manter, porque o objetivo não é você depender da Tourium.
Como está o mercado
46%
Parcela média das provas de conceito de IA que as organizações descartaram antes de chegarem à produção. É esse o buraco entre a demo e o trabalho real.
Fonte: S&P Global Market Intelligence, Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning (via CIO Dive), 2025.Pesquisa autodeclarada com mais de mil profissionais de TI e de negócio na América do Norte e na Europa. Dado global, não brasileiro. É a média de PoCs descartados por organização, não a parcela de empresas.
42%
Parcela das empresas que abandonaram a maior parte das suas iniciativas de IA. Era 17% na onda anterior da mesma pesquisa.
Fonte: S&P Global Market Intelligence, Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning (via CIO Dive), 2025.Autodeclarado, América do Norte e Europa. "Abandonar a maior parte das iniciativas" não é o mesmo que abandonar a IA. O salto de 17% para 42% compara duas ondas da pesquisa e pode carregar mudança no perfil de quem respondeu.
26%
Parcela das empresas que desenvolveram as capacidades necessárias para ir além da prova de conceito e gerar valor tangível com IA. As outras 74% ainda não mostraram valor.
Fonte: Boston Consulting Group, Where’s the Value in AI?, 2024.Mil executivos seniores em 59 países, autodeclarado. Mede captura de valor, não projeto cancelado: quem ficou preso em piloto entra nos 74% mesmo sem nada ter sido oficialmente encerrado. A BCG vende consultoria de IA.
Perguntas que sempre aparecem
Com o que resolver o seu caso. A gente não tem contrato de revenda com nenhum fornecedor de modelo, então a escolha é técnica: custo por chamada, latência, qualidade no seu tipo de dado e onde o dado pode trafegar. Em boa parte dos projetos o modelo é a decisão menos importante.
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