Company Brain conecta o contexto do negócio à inteligência artificial

Company Brain funciona como uma camada de contexto que conecta informações de diferentes sistemas e estabelece relações entre elas, considerando os processos e as regras específicas do negócio | Imagem: Divulgação Imagine a seguinte situação: um gestor pede a um agente de IA que identifique os clientes com maior potencial para receber uma oferta comercial de expansão.

No CRM, o cliente hipotético ACME apresenta um bom histórico comercial.

Nos dados do produto, aparece como usuário frequente.

No ERP, porém, acumula pagamentos em atraso e, no sistema de atendimento, aparece como detrator da marca, com vários chamados críticos ainda sem solução.

Sem relacionar essas informações e compreender o peso de cada uma, a IA pode apontar ACME como oportunidade prioritária para essa ação comercial, embora o conjunto dos dados revele uma conta em risco de cancelamento.

Esse é um típico exemplo de como a falta de contexto está gerando desperdícios e decisões equivocadas baseadas em como a inteligência artificial está sendo usada pelas empresas.

Para resolver esse problema, o Company Brain funciona como uma camada de contexto que conecta informações de diferentes sistemas e estabelece relações entre elas, considerando os processos e as regras específicas do negócio.

No caso da ACME, essa camada permitiria que o agente cruzasse o histórico comercial com as pendências financeiras e os problemas de atendimento antes de recomendar uma oferta de expansão.

“O gargalo da IA nas empresas deixou de ser o modelo de IA.

Passou a ser o contexto: o modelo tem fluência de sobra e nenhuma noção de como aquela empresa funciona”, afirma Carlos Eduardo (Kadu) Monguilhott , fundador e CEO da Strattum , startup que criou uma solução e atua na camada de infraestrutura de dados.

Redução de custos e governança Entre os benefícios de ter um Company Brain estão a redução dos custos dos projetos de IA com o reaproveitamento do contexto por diferentes aplicações.

O Company Brain permite que as informações dispersas de ERPs, CRMs, data lakes , bancos de dados, planilhas e documentos sejam conectadas uma única vez, reduzindo a necessidade de refazer integrações a cada novo caso de uso.

Com o contexto organizado, o modelo recebe um recorte mais preciso das informações necessárias para cada consulta, diminuindo o volume processado.

“É isso que muda o prazo e o custo de um projeto de IA, porque o contexto organizado consome menos tokens , é mais eficiente na busca de informação ou permite rodar a mesma tarefa em um modelo mais barato”, afirma Kadu.