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THEFOCUS
TF-05

Inteligência artificial

Escolhemos os poucos usos de IA que movem uma linha específica do resultado, construímos esses usos sobre os seus próprios registros e os testamos com perguntas reais antes que alguém passe a depender deles.

Conversar sobre este tema Como ajudamos os clientes

Nossa perspectiva

O trabalho de inteligência artificial na THEFOCUS abrange escolher onde a IA deve alterar uma linha de custo, receita ou risco, construir e testar as funcionalidades que fazem isso e garantir que a empresa seja encontrada e descrita corretamente nos mecanismos de resposta com IA. Inclui a seleção de casos de uso, assistentes e agentes de IA generativa, machine learning sobre os próprios registros da empresa, governança e as mudanças operacionais que levam as ferramentas a serem usadas. Cada funcionalidade tem uma linha de base medida e limites por escrito.

Programas de IA que decepcionam costumam começar com uma longa lista de casos de uso e nenhuma linha de base. Um piloto é avaliado por uma demonstração, a demonstração impressiona e ninguém registrou quanto tempo a tarefa levava, quanto custava ou com que frequência dava errado antes da chegada da ferramenta. Nós partimos da contabilidade. Escolhemos uma tarefa ligada a uma linha específica do P&L, como o custo de atendimento por pedido, o prazo de resposta a cotações ou as horas que a equipe financeira gasta classificando notas fiscais, medimos como ela funciona hoje e só então decidimos se um modelo, uma regra ou um formulário melhor vai aprimorá-la.

A maior parte do valor que vemos em empresas consolidadas vem de funcionalidades específicas: um assistente que responde a perguntas sobre produtos e políticas com base no conteúdo da própria empresa, um classificador que encaminha chamados de atendimento, uma ferramenta de redação cujo resultado é aprovado por uma pessoa designada. Essas funcionalidades se sustentam ou caem pela avaliação. Uma suíte de testes que verifica qual caminho uma pergunta seguiu pode passar enquanto as respostas estão erradas; por isso montamos conjuntos de regressão com perguntas reais de clientes e colaboradores, lemos as respostas e mantemos cada falha como teste permanente. Construímos e operamos funcionalidades de IA em nossos próprios produtos e no software que entregamos, de modo que nossas recomendações sobre avaliação, custo de operação e modos de falha vêm da experiência de operá-las.

A segunda frente fica fora da empresa. Compradores perguntam ao ChatGPT, ao Perplexity e aos recursos de IA do Google qual fornecedor contratar, e esses sistemas descrevem uma empresa a partir do que conseguem rastrear e verificar. Nenhum provedor divulga como as fontes são selecionadas, por isso não prometemos posições nem citações. Trabalhamos no que é documentado e está sob o seu controle: acesso dos rastreadores no robots.txt e na CDN, controles de snippet, informações consistentes sobre a entidade e páginas com evidências de primeira mão que mereçam ser citadas.

Como ajudamos os clientes

Desafios de negócio

  1. 01

    Pilotos sem linha de base

    Várias equipes testam ferramentas de IA, cada piloto é relatado como promissor e nenhum consegue mostrar quanto a tarefa custava ou quanto tempo levava antes da chegada da ferramenta. As decisões de investimento são tomadas com base em impressões.

  2. 02

    Suítes de testes que nunca leem a resposta

    Um assistente de chat passa nos próprios testes e ainda assim responde errado às perguntas que os clientes de fato fazem, porque os testes verificaram qual caminho a pergunta seguiu e nunca leram a resposta.

  3. 03

    Custo de operação descoberto após o lançamento

    Modelos cobrados por uso, recuperação de conteúdo e monitoramento acrescentam custo a cada conversa quando o tráfego real chega, e ninguém comparou esse custo com o da tarefa humana que a funcionalidade deveria reduzir.

  4. 04

    Invisível aos mecanismos de resposta por acidente

    Uma regra de firewall criada para barrar scrapers também bloqueia os rastreadores dos quais a busca com IA depende, ou o nome comercial, a razão social e os perfis em diretórios descrevem a empresa em termos diferentes, de modo que os mecanismos de resposta não conseguem saber de qual organização estão tratando.

  5. 05

    Dados indo para onde ninguém aprovou

    Colaboradores colam registros de clientes em contas pessoais de ferramentas públicas de IA, e não existe uma lista de quais fornecedores recebem quais dados nem se os termos deles permitem usá-los para treinamento.

  6. 06

    Licenças compradas, trabalho inalterado

    Licenças de IA são compradas para toda a empresa, um pequeno grupo as utiliza, e os processos, aprovações e descrições de cargo em torno das tarefas continuam exatamente como eram.

Nossa abordagem

  1. Precificar a tarefa antes de escolher um modelo

    Medimos volume, tempo, custo e taxa de erro da tarefa como ela funciona hoje, a partir de chamados, logs e registros de horas, e estimamos o custo de operação de cada opção em comparação.

  2. Construir sobre os seus próprios registros

    Os assistentes respondem com base nos seus documentos, dados de produto e políticas, mostram as fontes aos colaboradores e recusam perguntas fora do escopo.

  3. Avaliar com dados reais

    Cada funcionalidade é testada com perguntas e casos realistas, com verificações do que deve e do que não deve acontecer, e cada falha vira um teste de regressão permanente antes do lançamento.

  4. Operar com limites, aprovações e logs

    Ações que gastam dinheiro, contatam um cliente ou excluem dados exigem a aprovação de uma pessoa designada, cada execução é registrada e cada funcionalidade tem uma forma documentada de ser desligada.

  5. Medir a linha que deveria mudar

    Após o lançamento, comparamos o indicador-alvo com a linha de base e reportamos custo de operação, precisão e uso, para que uma funcionalidade que não se paga seja interrompida.

Resultados de clientes

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Setores relevantes

Soluções associadas

Como os resultados são avaliados

  • Tempo e custo por tarefa em relação à linha de base medida antes do lançamento
  • Precisão em um conjunto de regressão reservado com perguntas reais, após cada alteração
  • Percentual de respostas da IA aprovadas sem edição pelo responsável
  • Custo de operação por conversa ou tarefa, por mês
  • Tráfego vindo dos recursos de IA do Google no Search Console e um registro por amostragem de como os mecanismos de resposta descrevem a empresa

Limites do escopo

  • Construímos sobre modelos comerciais e abertos consolidados e sobre os seus próprios dados. Não treinamos modelos de fundação nem oferecemos um grande modelo de linguagem proprietário.
  • O trabalho de governança abrange inventários, políticas, controles e evidências. Não é assessoria jurídica; questões relativas ao Regulamento da Inteligência Artificial da UE, à legislação de proteção de dados ou a normas setoriais ficam com seus assessores jurídicos, e trabalhamos em conjunto com eles.
  • Não prometemos posições, menções ou citações em nenhum mecanismo de resposta com IA, e não tratamos o llms.txt como fator de ranqueamento.
  • As funcionalidades de IA têm escopo restrito a tarefas definidas, com limites por escrito. Não as apresentamos como tomadoras de decisão autônomas nem atribuímos a elas capacidades para as quais não foram testadas.

Áreas de atuação relacionadas

Insights em destaque

Como começa um projeto com a THEFOCUS

A primeira conversa trata da sua situação. Se houver aderência, propomos um diagnóstico com escopo definido e entregável fixo antes de qualquer compromisso maior.

Conversar sobre este tema

  1. 01

    Uma conversa de trabalho

    Quarenta e cinco minutos com a pessoa que conduziria o trabalho. Perguntamos sobre a decisão, os sistemas por trás dela e o prazo.

  2. 02

    Um diagnóstico com escopo definido

    Acesso somente leitura, prazo fixo e uma conclusão por escrito: o que os registros mostram, quanto isso custa e o que mudar primeiro.

  3. 03

    Um plano pronto para execução

    Mudanças, responsáveis, indicadores e exclusões por escrito. Em seguida, a mesma equipe implementa e mede, ou faz uma transição organizada.

Uma única equipe responsável
Quem faz o diagnóstico também constrói os sistemas e mede o resultado.
Parceiros escolhidos para cada problema
Especialistas independentes atuam nas partes que exigem sua participação, sob um único contrato.
Registros antes de dashboards
Pedidos, livros contábeis e logs são conciliados antes que qualquer recomendação dependa deles.

info@thefocus.solutions

Perguntas que os executivos fazem

Por onde devemos começar com IA?

Por uma tarefa ligada a uma linha do P&L que a empresa já acompanha e que ocorra com frequência suficiente para ser medida. Registramos como ela funciona hoje, testamos se a IA a melhora em uma parcela real do trabalho e decidimos com base no resultado antes de ampliar o escopo.

Vocês constroem funcionalidades de IA ou apenas assessoram?

Nós as construímos. A equipe principal desenvolve assistentes, ferramentas de redação, agentes e integrações, e traz parceiros para trabalhos especializados de dados ou engenharia. Código, prompts, suítes de testes e configurações ficam nas contas da própria empresa.

Quais modelos vocês usam?

Escolhemos por tarefa entre modelos comerciais e abertos consolidados, comparando-os no seu próprio conjunto de testes quanto a precisão, custo de operação, velocidade e termos de uso de dados. Não treinamos modelos de fundação.

Vocês conseguem fazer com que sejamos citados pelo ChatGPT ou pelos AI Overviews do Google?

Ninguém pode prometer isso, porque nenhum provedor divulga como as fontes são escolhidas. Garantimos que os mecanismos consigam acessar suas páginas, identificar qual é a sua organização e encontrar material de primeira mão que mereça ser citado, e depois acompanhamos como eles descrevem a empresa ao longo do tempo.

Como vocês tratam nossos dados no trabalho com IA?

Analisamos os termos de cada fornecedor sobre retenção, treinamento e local de processamento antes de enviar qualquer dado, usamos contas empresariais com o treinamento desativado quando o fornecedor oferece essa opção e limitamos cada funcionalidade aos dados de que sua tarefa precisa.

Qual é a relação entre LocalBoostHQ, FocusADS.ai e este trabalho?

São produtos nossos. O LocalBoostHQ é um serviço em operação para negócios locais que abrange sites, Perfil da Empresa no Google, SEO local e anúncios, o que influencia diretamente a forma como empresas locais aparecem em respostas de IA. O FocusADS.ai é um serviço produtizado de gestão de publicidade em desenvolvimento. Os projetos de IA desta página são executados diretamente pela THEFOCUS.

Conversar sobre este tema

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