Uma consultoria de foresight produzia pesquisa de futuros de alto valor — e esse valor ficava preso em relatórios que só a equipe sabia navegar. Transformamos a base de conhecimento em um agente de IA que responde perguntas abertas e fechadas com contexto, ancorado no acervo real da consultoria. O cliente passou a explorar futuros possíveis de forma interativa e autônoma.
| Indicador | Antes | Depois | Δ |
|---|---|---|---|
| Tempo da equipe respondendo dúvidas | Alto | — | — |
| Autonomia do cliente na base de conhecimento | Nenhuma | Total | — |
Base de conhecimento ─┐
(pesquisas · relatórios) ├──► Indexação (RAG) ──► Agente de IA ──► Chat (web · mobile)
└─► Perguntas abertas e fechadas · insights estratégicosA consultoria produzia pesquisa de futuros de alto valor — e esse valor ficava preso em relatórios que só a equipe sabia navegar. Cada cliente com uma dúvida virava uma fila no time. O conhecimento existia; faltava forma de acessá-lo sem intermediário.
O ponto não era colocar um chatbot genérico na frente do acervo. Era ancorar o agente no conteúdo real da consultoria — para que ele responda perguntas abertas e fechadas com contexto, e não com palpite de um modelo solto. Estruturamos a base, indexamos o acervo e construímos o agente por cima, integrado ao conteúdo que o cliente já paga para receber.
O cliente passou a explorar futuros possíveis de forma interativa e autônoma, gerando os próprios insights estratégicos a partir da base. A equipe ganhou escala e reduziu o tempo de suporte — e, em vez de afastar o cliente do conteúdo, o agente aprofundou o uso dele. IA dentro da operação de conhecimento da casa, não uma demo paralela.
Mesma estrutura de Diagnóstico: 3–5 semanas, escopo travado, KPI mensurável. Conversa direto com sócio.