Da prova de conceito à escala produtiva.
Co-criamos soluções de IA generativa e agentes inteligentes ponta a ponta — conectando estratégia de negócio, fundações de dados e engenharia de IA para gerar valor mensurável.
A adoção de GenAI amadureceu. Por que poucas organizações ainda capturam valor em escala?
72% das organizações já usam GenAI em pelo menos uma função de negócio, mas 74% ainda têm dificuldade em capturar valor real, e 30% dos projetos são abandonados após a fase de PoC. O gargalo não está na tecnologia — está em como as organizações conectam estratégia, dados, pessoas e processos.
Em nossa visão, GenAI gera valor quando é tratada como meio, não como fim. A pergunta relevante não é "como aplicar IA?", mas "qual problema de negócio precisamos resolver — e qual a combinação de técnicas, arquitetura e dados mais adequada para sustentá-lo em escala?".
Distância entre negócio e solução
Quem entende do problema raramente conversa com quem entende da técnica — e isso trava a geração de valor.
IA tratada como estratégia, não como ferramenta
Sem clareza dos objetivos de negócio, projetos viram experimentos isolados sem ROI mensurável.
Fundações de dados imaturas
Dados em silos, sem qualidade e sem contexto inviabilizam o salto da PoC para produção em escala.
Cultura analítica ainda em construção
Falta de letramento em IA nas lideranças e nos times operacionais limita a adoção real no dia a dia.
Da estratégia à operação, em quatro camadas de profundidade
Um método sequencial em que cada camada herda as decisões da anterior e aprofunda a especificação técnica — sem perder a conexão com a estratégia do negócio.
Antes de qualquer linha de código, ancoramos o projeto na estratégia de Data & AI da companhia. Mapeamos casos de uso a partir das alavancas de valor e validamos o nível de risco aceitável e a prontidão de dados.
Resultado desta camada
Portfólio priorizado de casos de uso com hipóteses de valor e nível de risco validado.
Decisões-chave
- Casos de uso priorizados na estratégia da companhia
- Alavancas de valor e business case
- Tolerância a risco (exposição, ético, financeiro)
- Prontidão de dados e infraestrutura
Quando há dúvida sobre aplicabilidade, começamos por uma PoC rápida. Quando há consenso mas falta evidência de valor, partimos para uma PoV. Quando há viabilidade, construímos MVP ou solução em produção.
Modelos de entrega
PoC 1–2 dias · PoV 2–4 semanas · MVP 8–12 semanas · Produção.
Decisões-chave
- Modelo: PoC · PoV · MVP · Produção
- Estratégia: automação · AI Workflow · AI Agent
- Interface: conversacional · multimodal · copiloto
- Guardrails de segurança e ética
A camada de aprofundamento técnico. Especificamos tipo de agente, arquitetura de memória, técnicas combinadas (RAG, Reasoning, Fine-Tuning) e ferramentas que o agente vai acessar — APIs, ERPs, bancos, buscadores.
Stack técnica
RAG · CAG · Text-to-SQL · Reasoning · Fine-Tuning, em arquiteturas single, multi e hierárquicas.
Decisões-chave
- Tipo de agente: single · multi · hierárquico
- Memória: curto · longo prazo · semântica · episódica
- Técnicas: RAG · CAG · Text-to-SQL · Reasoning
- Ferramentas e integrações com sistemas internos
GenAI sem mensuração vira investimento sem retorno. Medimos em duas dimensões: performance do agente (precisão, recall, taxa de acerto) e impacto no negócio (TMO, conversão, FTE liberado).
Métricas duplas
Performance do agente (precisão, recall) + impacto no negócio (TMO, conversão, FTE liberado).
Decisões-chave
- Performance: respostas anotadas · feedback · validação
- Impacto operacional: SLA · custo · FTE liberado
- Impacto tático: NPS · conversão · receita
- Roadmap de evolução e governança
5 etapas de execução, do enquadramento ao deploy
Enquadramento
Entendimento do desafio, mapeamento de casos de uso e definição de guardrails.
Entendimento & Preparação
Provisionamento do ambiente, sanity check dos dados e desenho do fluxo.
AI Engineering
Prompt engineering, pipelines de ingestão, orquestração e prototipação.
Refinamento
Coleta de feedback, ajuste de prompts e estimativa de custo ponta a ponta.
Deployment
Deploy em produção, passagem de conhecimento e indicadores de acompanhamento.
90% engenharia, 10% modelo
O desempenho real de um agente de IA depende muito mais da arquitetura ao redor do modelo — integração, memória, orquestração, observabilidade e segurança — do que da escolha do LLM em si. É essa engenharia que garante que a solução escale, seja confiável e gere valor de forma sustentável.
Fundações de dados prontas para IA
Estruturamos pipelines, qualidade, governança e disponibilização de dados para consumo por modelos — em arquiteturas Big Data on-premise ou em nuvem.
Arquitetura agnóstica de cloud
Atuamos em Azure, AWS e GCP com parcerias homologadas, escolhendo a stack mais adequada para cada cenário — sem lock-in tecnológico.
Agentes especialistas e multi-agentes
Aplicamos RAG, CAG, Text-to-SQL, Reasoning, Fine-Tuning e Web Search em arquiteturas single-agent, multi-agent e hierárquicas, integrando memória de curto e longo prazo.
Um Centro de Excelência focado em soluções escaláveis e replicáveis
Operamos uma estrutura dedicada e multidisciplinar — composta por times de negócio, desenvolvedores, cientistas e engenheiros de dados — voltada à construção de soluções de GenAI prontas para produção e evolução contínua.
Centro de Excelência dedicado e multidisciplinar
Estrutura perene composta por times de negócio, desenvolvedores, cientistas e engenheiros de dados — combinando profundidade técnica e visão estratégica em três frentes (analítica, negocial e produto), com modelo operacional próprio.
Soluções escaláveis e replicáveis
Construímos blocos reutilizáveis a partir de cases já entregues — Agente de Contratos, Análise de Processos Judiciais, Agente de RH, Análise Documental — acelerando o time-to-value de novas implementações em diferentes contextos.
Aprofundamento técnico-negocial
Não entregamos soluções prontas. Co-criamos com o cliente em ciclos curtos e iterativos, adaptando as melhores práticas técnicas ao contexto real do negócio — com abordagem consultiva e desenvolvimento conjunto.
Conexão com fundações de dados
Integramos GenAI com nossas ofertas de estratégia de IA, plataformas de dados, AI literacy e governança — ampliando o impacto além do agente, atuando na transformação organizacional como um todo.
Mais de 20 projetos de GenAI & AI Agents entregues, do setor público ao privado — Justiça, Fazenda, Meio Ambiente, Indústria e operações internas.
Soluções em produção, gerando valor mensurável
Setor Público — Justiça
Multi-agente · RAG
Análise inteligente de processos judiciais
Agente de IA para análise e consolidação de processos criminais, de família e execução penal, com geração de minutas iniciais. Implementado em Ministério Público estadual, com ganho relevante de produtividade na triagem.
Educação
GenAI · Prompt Eng.
Gerador de questões educacionais
Solução de GenAI para geração assistida e curadoria de questões em larga escala, integrada ao fluxo editorial de uma das maiores organizações de educação do país — reduzindo o ciclo de produção de conteúdo pedagógico.
Infraestrutura Digital
RAG · Semantic Search
Agente de contratos corporativos
Assistente de IA para consulta e análise de cláusulas contratuais por múltiplas áreas de negócio em uma operadora líder de data centers, com pesquisa semântica via RAG sobre base documental — reduzindo demandas manuais de busca.
Reconhecimento institucional de soluções em produção
Projetos de GenAI desenvolvidos pela EloGroup têm impacto reconhecido publicamente por autoridades do setor.
Trecho destacado
0:08 – 0:15
Setor
Setor Público — Justiça
