Demonstração. O modelo de IA é determinístico e local, os conectores são simulados e não escrevem em sistemas externos, e os dados são fictícios. Nenhum número aqui apresentado resulta de operação real.

Soluções

Escolhemos processos onde o erro é medível e a reversão é possível.

Não recomendamos começar pelo processo mais crítico. Recomendamos começar pelo processo com volume alto, erro quantificável e impacto regulatório baixo — porque é aí que o retorno se prova depressa e o risco é contido.

Volume altoErro mensurávelReversívelBaixo impacto regulatório

Resposta a pedidos de cotação

Pedidos chegam a uma caixa genérica, alguém procura a tabela de preços, verifica o desconto aplicável e redige a resposta. O registo no CRM é irregular.

Comercial

Como o Jinas o executa

Recuperação da política de preços com fonte citada, classificação do pedido, redação fundamentada, verificação determinística do limite de desconto e gate humano acima do limite de autonomia.

Onde para para revisão humana

Valor acima de 25 000 € ou desconto acima de 8% para revisão.

Conciliação de faturas de fornecedores

Faturas são confrontadas manualmente com ordens de compra e as divergências resolvem-se por email, sem registo consistente.

Financeiro

Como o Jinas o executa

Recuperação das regras de conciliação, explicação da divergência, tolerância avaliada por regra e escalamento para revisão financeira quando a diferença sai da tolerância.

Onde para para revisão humana

Divergência acima de 250 € ou fatura sem ordem de compra.

Onboarding de cliente

Recolha de documentação, criação de registos em três sistemas e agendamento da reunião de arranque, com passos que se perdem entre pessoas.

Operações

Como o Jinas o executa

Sequência com validação de completude documental antes de qualquer escrita, e ações separadas por sistema para que uma falha parcial seja visível no trace.

Onde para para revisão humana

Documentação incompleta interrompe antes de escrever em sistemas externos.

Triagem de pedidos de suporte

Volume alto, classificação inconsistente e tempo de primeira resposta dependente de quem está disponível.

Suporte

Como o Jinas o executa

Classificação com limiar de confiança explícito; abaixo do limiar o pedido é encaminhado para uma pessoa em vez de receber uma etiqueta arriscada.

Onde para para revisão humana

Confiança abaixo do limiar configurado.

Piloto

O que medimos antes de expandir.

Um piloto que não define baseline não pode concluir nada. Estas são as métricas que o console recolhe automaticamente.

MétricaPorque importa
Horas humanas eliminadas por mêsTraduz-se diretamente em custo evitado, com o custo/hora declarado no processo.
Custo por execuçãoTokens e chamadas de modelo atribuídos por passo; sem isto o retorno é uma estimativa.
Taxa de sucessoFração de execuções concluídas face ao total, incluindo falhas de regra.
Taxa de autonomiaFração de execuções que não precisou de intervenção humana.
Execuções sem fundamentaçãoDetetadas pelo passo de validação; um output sem fonte é um defeito, não um estilo.
Tempo de cicloDuração da execução, comparável com o tempo manual do baseline.

Onde não recomendamos começar

Ser explícito sobre os limites é parte da proposta.

Decisões reguladas

Crédito, saúde, elegibilidade e matérias com obrigação legal de fundamentação exigem um regime de governação próprio antes de qualquer automação.

Ações irreversíveis sem revisão

Pagamentos, comunicações contratuais e alterações de dados de terceiros devem ficar atrás de um gate, mesmo quando o modelo acerta.

Processos ainda não estabilizados

Se a regra muda todas as semanas, o problema é de desenho do processo. Automatizar primeiro apenas torna a instabilidade mais rápida.