Os modelos atuais são capazes. A Suavia monta o ambiente para eles funcionarem dentro do seu negócio: instruções, dados, limites e supervisão.
Valor e prazo finais dependem do caso de uso.
GPT, Claude, Gemini ou Grok atuando dentro do seu processo, com instruções, dados e supervisão definidos pela sua operação.
Quando o setor precisa rodar fora do horário comercial, ou quando contratar uma pessoa dedicada ao trabalho repetitivo ainda não cabe no orçamento.
Antes de qualquer modelo entrar em campo, a Suavia ouve o trabalho repetitivo que a sua equipe gostaria de delegar. Nem tudo cabe em IA: alguns processos pedem regra dura, outros pedem julgamento humano, e o resto é onde modelo de linguagem rende. Esse recorte volta para você por escrito, com a fronteira clara entre o que o agente decide sozinho, o que ele propõe para revisão e o que continua humano.
A construção monta o ambiente em volta do modelo: as instruções que ele segue, os dados da sua operação que ele consulta, os limites que ele não pode cruzar, e o canal por onde ele entrega o trabalho. A Suavia testa o agente contra casos reais do seu negócio antes da virada: e-mail que já chegou, conversa que já aconteceu, ticket que já passou pela sua equipe. Cada falha vira ajuste de instrução, dado ou guard-rail.
Em produção, o agente fica supervisionado: cada decisão tem rastro, cada custo de modelo tem teto, e o desempenho diário chega para a sua equipe no canal que vocês já usam. Quando o caso sai do escopo, a escalação humana é imediata e programada (não esquecida no meio da conversa). Suporte mensal é contratado mês a mês, sem fidelidade.
Cenário ilustrativo. O canal, o escopo e o volume variam conforme o desenho fechado com a sua operação.
Operação técnica conduzida por Matheus Klauck, founder. Contrato formalizado com a Suavia, escopo e preço fechados por escrito antes de qualquer linha de código.
O mesmo padrão de engenharia volta no case Quant Composer
GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) e Grok (xAI) são os modelos de produção que entraram em projeto até hoje. A escolha depende do caso: contexto longo, capacidade de seguir regra rígida, custo por mil tokens, latência. A decisão é tomada com você, e o modelo pode ser trocado depois sem reescrever o agente inteiro.
Os dois cenários cabem, e a fronteira é definida com você no escopo. Decisões de baixo risco (classificar ticket, escrever rascunho, extrair dado de PDF) o agente faz sozinho. Decisões de alto risco (resposta para cliente, autorização de compra, envio externo) ficam na fila de revisão humana antes de sair.
Não, quando a Suavia usa as contas corporativas (OpenAI API, Anthropic API, Vertex AI), que por contrato não treinam modelo com o conteúdo enviado. Quando o projeto pede modelo aberto rodando em infraestrutura da sua empresa, os dados sequer saem do seu perímetro. Essa decisão é fechada com você antes do início.
O custo de modelo varia com o volume e a escolha de provedor. Um agente de classificação de ticket com volume médio (alguns milhares por mês) costuma rodar entre R$ 200 e R$ 800 por mês em modelo. Casos com volume alto, contexto longo, ou modelo de ponta puxam para cima. Esse teto fica configurado e visível para a sua equipe.
Faz sentido para trabalho repetitivo com texto, classificação, redação, extração de dado não estruturado, e atendimento de primeiro nível. Não faz sentido quando a regra é determinística (aí é código tradicional, mais barato e auditável), quando o erro custa caro sem revisão humana, ou quando o volume não paga o investimento. A Suavia fala isso direto antes de aceitar o projeto.
Formulário rápido com 6 campos para a Suavia chegar à conversa com contexto. Resposta em até 1 dia útil.