IA aplicada em resultados reais

Desafio

Os atendimentos eram demorados e exigiam conhecimento especializado. Parte relevante da conversa era dedicada a identificar a causa do problema apresentado pelo cliente.

Diagnóstico

Em uma leitura consultiva do caso, a oportunidade estava em disponibilizar o conhecimento dos melhores atendentes durante cada conversa, facilitando a identificação de soluções.

Como a IA foi utilizada

Um agente de IA generativa, treinado com históricos de atendimento, sugeria respostas e documentos internos em tempo real. O atendente decidia o que utilizar e continuava responsável pela conversa.

Benefício econômico

Como ilustração de capacidade, um volume que exigisse 1.000 horas poderia demandar aproximadamente 820 horas com produtividade 21,9% maior: cerca de 180 horas liberadas, para melhorar a velocidade de atendimento ou reduzir a equipe.

Desafio

As compras e reposições dependem de planilhas e da experiência dos responsáveis. A rede compra além da demanda em algumas lojas e enfrenta faltas em outras, gerando vencimentos, descarte e transferências emergenciais. Cada loja dedica duas horas diárias à análise e preparação dos pedidos.

Diagnóstico

A análise proposta cruza vendas, estoques, validade e perdas por produto e loja. O objetivo é identificar onde pedidos pouco ajustados à demanda provocam desperdício e trabalho repetido, priorizando os perecíveis com maior impacto econômico.

Como a IA foi utilizada

Modelos de previsão estimaram a demanda por produto e loja, considerando histórico, dia da semana, promoções e sazonalidade. Com regras de estoque e validade, o sistema sugeria quantidades de compra e reposição e alertava sobre risco de vencimento. Um piloto em duas lojas validou os ganhos sem aumentar a falta de produtos.

Benefício econômico

A redução de perdas e transferências soma R$ 26 mil por mês. Descontando R$ 8 mil mensais para a solução e sua manutenção, o ganho recorrente seria de R$ 18 mil por mês, ou R$ 216 mil em 12 meses de operação estabilizada.

Com investimento inicial de aproximadamente R$ 80 mil para implantação e integrações, o retorno simples ocorre em cinco meses após atingir os ganhos previstos. O prazo de implantação se soma a esse período.

As horas liberadas poderiam ser destinadas à conferência de estoque, reposição e atendimento. Não foram contabilizadas como economia financeira, pois não representam automaticamente redução de folha ou de horas extras.

Desafio

Cada proposta exige interpretar necessidades, combinar produtos, consultar regras técnicas e preparar o orçamento. Esse trabalho consome dez horas por cliente. O conhecimento fica concentrado nos profissionais experientes, criando filas e limitando a personalização.

Diagnóstico

A análise proposta mapeia o tempo por etapa e organiza catálogos, preços, restrições e exemplos aprovados. O objetivo é disponibilizar esse conhecimento a toda a equipe e ampliar a capacidade de desenvolver propostas sob medida.

Como a IA foi utilizada

Foi criada uma série de agentes para interpretar o pedido do cliente, sugerir combinações compatíveis com suas preferências e orçamento e preparar propostas usando o catálogo e as regras comerciais. Os consultores validam as medidas, a viabilidade, os preços e a solução final. Um projeto piloto foi implantado para verificar tempo, qualidade e necessidade de revisões antes da expansão.

Benefício econômico

A capacidade de enviar propostas praticamente dobrou, com aumento de 20% no custo mensal da equipe e da solução. O custo por proposta cairia de aproximadamente R$ 571 para R$ 357, uma redução de 37,5%.

Como a empresa tinha capacidade de expandir a fabricação, essa ação deve gerar um aumento de 38% no faturamento bruto da empresa no próximo ano, considerando a taxa atual de conversão das propostas em pedidos.

Desafio

A receita depende de chamados pontuais. O cliente geralmente percebe a falha quando o equipamento já apresenta problemas, enquanto a prestadora tem pouca visibilidade sobre sua condição entre as visitas.

Diagnóstico

A análise proposta cruza histórico de falhas, equipamentos instalados, custos de atendimento e interesse dos clientes. Um piloto avaliaria quais sinais permitem antecipar problemas e quanto os estabelecimentos pagariam por acompanhamento contínuo.

Como a IA foi utilizada

Sensores registrariam temperatura e funcionamento dos equipamentos. A IA cruzaria essas leituras com o histórico de falhas para estimar riscos e priorizar alertas para revisão técnica. A equipe orientaria o cliente e programaria intervenções. A assinatura incluiria monitoramento, relatórios e visitas preventivas limitadas; reparos fora do escopo seriam cobrados separadamente.

Benefício econômico

Os 100 contratos gerariam R$ 45 mil mensais. Custos diretos de R$ 180 por contrato, incluindo conectividade, visitas, consumíveis e tributos sobre vendas, somariam R$ 18 mil. Tecnologia, operação e suporte acrescentariam R$ 9 mil, deixando R$ 18 mil mensais de contribuição.

Descontando R$ 5 mil de contribuição dos serviços avulsos substituídos, o ganho incremental seria de R$ 13 mil por mês, ou R$ 156 mil em 12 meses estabilizados, antes de tributos sobre o resultado. O investimento em sensores e implantação seria de R$ 130 mil, equivalente a dez meses desse ganho. Implantação e formação da carteira ampliariam o prazo de retorno.

A empresa passaria a vender acompanhamento contínuo e prevenção. O cliente ganharia visibilidade sobre seus equipamentos, e o negócio combinaria assinaturas recorrentes com serviços adicionais.