Como a IA pode entrar no trabalho de cada área.

A experiência principal da Lumen está em projetos de logística, financeiro e saúde. Veja como um projeto pode funcionar nessas e em outras áreas, dos dados necessários à avaliação na rotina da equipe.

Uma automação executa etapas e regras. Machine learning aprende padrões em dados para classificar informações ou fazer estimativas. A escolha parte do problema que a equipe precisa resolver.

Logística: Da entrega ao comprovante, sem informação perdida.

Pedidos, ocorrências e documentos no mesmo fluxo. A equipe acompanha as pendências sem procurar em várias planilhas.

Automação e rotina administrativa

Ler comprovantes, conferir dados com o pedido, atualizar o status e encaminhar divergências. O fechamento administrativo recebe os documentos organizados, com pendências e responsáveis.

Machine learning na prática

Um modelo aprende com o histórico de viagens, rotas e ocorrências para estimar atrasos. A operação recebe sinais de risco para acompanhar as entregas.

Um primeiro projeto

Conferência de um tipo de comprovante em uma operação delimitada.

Dados necessários: Pedidos, registros de entrega e comprovantes autorizados; histórico de viagens para testar a previsão.
O que seria entregue: Integração com o sistema de transporte ou gestão e uma fila de divergências com o documento de origem.
Como avaliar: Tempo de conferência, campos extraídos corretamente, falhas não detectadas e erro da previsão de atraso.

Voltar

Varejo e distribuição: Comprar melhor começa por entender o estoque.

Vendas, compras e estoque conectados para apoiar a reposição e diminuir a conferência manual.

Automação e rotina administrativa

Conferir pedidos de compra, notas e recebimentos; atualizar cadastros e avisar quando há diferença. A equipe administrativa revisa as exceções antes de concluir o registro.

Machine learning na prática

A partir de vendas anteriores, sazonalidade e prazos dos fornecedores, um modelo estima a demanda por produto e sugere prioridades de reposição. A previsão é comparada com uma referência simples.

Um primeiro projeto

Reposição de uma categoria de produtos.

Dados necessários: Histórico de vendas, estoque, preços, períodos de falta e prazos de abastecimento.
O que seria entregue: Visão de estoque e sugestões de reposição conectadas ao sistema de gestão, com as informações usadas no cálculo.
Como avaliar: Erro de previsão, faltas, excesso de estoque e tempo gasto na conferência de recebimentos.

Voltar

Indústria: Mais atenção às falhas. Menos trabalho repetitivo.

Apoio à qualidade, aos registros de produção e ao acompanhamento do que precisa ser revisto.

Automação e rotina administrativa

Reunir apontamentos de produção, abrir ordens de manutenção e organizar registros de qualidade. Alertas e aprovações seguem os responsáveis definidos para cada etapa.

Machine learning na prática

Modelos de visão computacional podem aprender a reconhecer defeitos visíveis em imagens. Com sensores e histórico adequados, outra aplicação possível é identificar padrões associados a falhas de equipamento.

Um primeiro projeto

Inspeção de um tipo de peça e de um defeito observável, em um posto com captura de imagens controlada.

Dados necessários: Imagens representativas revisadas pela qualidade; registros de produção e manutenção para outros modelos.
O que seria entregue: Alertas com imagem de origem e registro de revisão, integrados ao fluxo de qualidade.
Como avaliar: Defeitos não detectados, alertas indevidos e tempo de inspeção em amostras independentes.

Voltar

Agro: O que acontece no campo também precisa chegar à gestão.

Registros de campo, insumos e observações organizados para apoiar o planejamento da produção.

Automação e rotina administrativa

Organizar registros por talhão, conferir compras e uso de insumos e preparar relatórios de atividades. Solicitações de manutenção e abastecimento chegam ao responsável sem redigitação.

Machine learning na prática

Dados de safras, clima e solo podem alimentar estimativas de produtividade. Imagens também podem ajudar a identificar sinais de alteração na lavoura, quando o modelo é validado para a cultura e o ambiente.

Um primeiro projeto

Registro de atividades e análise de uma cultura em uma área definida.

Dados necessários: Histórico por talhão, manejo, clima e produção; imagens identificadas por especialistas quando aplicável.
O que seria entregue: Registros conectados à gestão e uma visão das áreas que precisam de acompanhamento.
Como avaliar: Completude dos registros, tempo de consolidação, erro das estimativas e alertas confirmados em campo.

Voltar

Financeiro: Fechar os números sem conferir tudo do zero.

Documentos, recebimentos e pagamentos organizados para dar mais clareza à rotina financeira.

Automação e rotina administrativa

Cruzar cobranças, pedidos e lançamentos; conciliar registros e encaminhar divergências. Lembretes e fluxos de aprovação ajudam a acompanhar vencimentos sem depender de controles paralelos.

Machine learning na prática

Um modelo pode aprender padrões do histórico para estimar entradas de caixa ou sinalizar lançamentos incomuns.

Um primeiro projeto

Conciliação de um conjunto de recebimentos ou de uma conta operacional.

Dados necessários: Lançamentos autorizados, documentos, vencimentos e histórico de recebimentos, com acesso restrito.
O que seria entregue: Conciliação assistida, evidências de cada divergência e projeções identificadas como estimativas.
Como avaliar: Tempo de fechamento, conciliações corretas, alertas indevidos e erro da projeção de caixa.

Voltar

Administrativo: Uma solicitação não precisa virar uma sequência de cobranças.

Compras, documentos e aprovações com responsáveis claros e menos informação espalhada.

Automação e rotina administrativa

Receber solicitações, extrair dados de documentos, conferir campos e encaminhar aprovações. Compras, cadastros e reembolsos passam a ter status e responsáveis em um fluxo único.

Machine learning na prática

Com exemplos anteriores revisados, um modelo pode classificar documentos e solicitações por assunto ou estimar o tempo de atendimento.

Um primeiro projeto

Um fluxo de solicitação de compra, do pedido interno à aprovação.

Dados necessários: Formulários, documentos autorizados, responsáveis, regras de aprovação e histórico de solicitações.
O que seria entregue: Fila de trabalho com status, trilha de aprovação e integração com o sistema administrativo.
Como avaliar: Tempo entre etapas, retrabalho, acerto da classificação e quantidade de solicitações sem responsável.

Voltar

Atendimento: Responder com informação. Saber quando chamar alguém.

Um atendimento que consulta o que a empresa sabe e entrega o contexto quando a conversa precisa de uma pessoa.

Automação e rotina administrativa

Consultar informações aprovadas, registrar solicitações, atualizar o sistema de relacionamento com clientes e acompanhar retornos. O histórico da conversa acompanha cada encaminhamento.

Machine learning na prática

Conversas anteriores, com os dados protegidos, podem treinar um classificador de assunto para encaminhar cada demanda. O modelo aprende com exemplos revisados.

Um primeiro projeto

Um canal e um conjunto de dúvidas frequentes, com transferência para atendimento humano.

Dados necessários: Base de conhecimento aprovada, solicitações anteriores e dados do cliente permitidos para aquele atendimento.
O que seria entregue: Assistente conectado ao canal e à gestão de atendimento, com histórico e encaminhamento de solicitações.
Como avaliar: Respostas corretas, encaminhamentos adequados, necessidade de novo contato e tempo de resposta.

Voltar

Marketing: Ligar campanhas ao que acontece nas vendas.

Dados de mídia, contatos e vendas juntos para preparar relatórios e planejar o próximo teste.

Automação e rotina administrativa

Consolidar relatórios, organizar contatos no sistema comercial e acompanhar aprovações de conteúdo. A IA pode preparar rascunhos a partir das informações de origem.

Machine learning na prática

Com histórico suficiente, modelos podem agrupar padrões de interesse ou estimar demanda por campanha. As hipóteses são testadas pela equipe.

Um primeiro projeto

Relatório de um canal de mídia conectado a uma etapa do processo comercial.

Dados necessários: Investimento, campanhas, contatos e vendas autorizados, com definição de contato qualificado e limites de atribuição.
O que seria entregue: Relatório rastreável às fontes, segmentos para análise e uma rotina de revisão das campanhas.
Como avaliar: Consistência dos dados, tempo de preparação e desempenho dos testes de campanha.

Voltar

Saúde: Informação organizada para apoiar o diagnóstico.

Tecnologia como apoio ao profissional: da rotina administrativa à análise de informações clínicas.

Automação e rotina administrativa

Conectar agenda e recepção, confirmar consultas, organizar solicitações e conferir documentos administrativos.

Machine learning na prática

Em uma tarefa clínica específica e validada, modelos podem auxiliar a análise de exames e destacar achados para revisão.

Um primeiro projeto

Delimitar uma tarefa de apoio à revisão de exames com profissionais de saúde, primeiro em ambiente controlado.

Dados necessários: Dados autorizados, representativos e protegidos; acesso mínimo, referências clínicas e conjuntos independentes para avaliação.
O que seria entregue: Ferramenta de apoio com informações de origem e revisão profissional.
Como avaliar: Achados não detectados, alertas indevidos e desempenho nos grupos avaliados.

Voltar

Recursos humanos: Menos busca por documentos. Mais atenção às pessoas.

Informações internas e solicitações organizadas para apoiar o RH e quem precisa dele.

Automação e rotina administrativa

Organizar documentos de admissão, acompanhar etapas de integração e encaminhar dúvidas sobre políticas internas. Cada pessoa consulta apenas as informações permitidas para sua função.

Machine learning na prática

Solicitações anteriores podem ensinar um modelo a reconhecer assuntos e indicar a equipe responsável. Dados agregados também podem ajudar a estimar a demanda de atendimento do RH.

Um primeiro projeto

Fluxo de integração de novos colaboradores e atendimento a dúvidas internas.

Dados necessários: Políticas aprovadas, tarefas de integração e solicitações revisadas, com dados pessoais minimizados e acessos por função.
O que seria entregue: Assistente de consulta e uma fila de solicitações com responsáveis e etapas visíveis.
Como avaliar: Respostas corretas, encaminhamentos adequados, pendências de documentação e tempo de atendimento.

Voltar

Educação: Organizar a rotina para dar espaço ao ensino.

Apoio à secretaria e aos educadores, com conteúdo revisado e cuidado com os dados dos estudantes.

Automação e rotina administrativa

Organizar matrículas e documentos, encaminhar solicitações e responder dúvidas administrativas com conteúdo aprovado. Materiais de apoio podem ser preparados para revisão dos educadores.

Machine learning na prática

Respostas a atividades podem ajudar a identificar conteúdos com maior dificuldade e sugerir exercícios de apoio.

Um primeiro projeto

Um conjunto de conteúdos em uma turma ou um fluxo da secretaria, com objetivos de avaliação separados.

Dados necessários: Conteúdos aprovados, atividades e registros estritamente necessários, com cuidados específicos para crianças e adolescentes.
O que seria entregue: Apoio à organização administrativa ou sugestões de estudo rastreáveis aos conteúdos, conforme o escopo escolhido.
Como avaliar: Correção dos encaminhamentos e das sugestões, tempo da secretaria e utilidade pedagógica avaliada por educadores.

Voltar

O próximo passo é entender o seu processo.

Conversamos sobre sua rotina, os sistemas disponíveis e o que você quer melhorar para definir o primeiro projeto.

Conversar com a Lumen