Visão geral da plataforma SimpleOne GenAI: como deixar de realizar projetos-piloto e começar a expandir a IA

A IA generativa continua se integrando cada vez mais aos processos corporativos, mas muitas empresas ainda a estão implementando da maneira antiga — com uma solução pontual separada para cada caso de uso específico. Ilya Radchenko, chefe de produtos de plataforma da SimpleOne, explica por que essa abordagem atinge um limite e o que está substituindo-a.

Por que as soluções pontuais de IA não funcionam no nível empresarial

A IA generativa deixou de ser um experimento — as empresas estão começando a incorporá-la em processos de negócios reais. Mas nem todo projeto consegue passar de um piloto bem elaborado para o uso estável em produção: 95% dos pilotos de IA nas empresas fracassam, o que significa que nunca alcançam um ROI mensurável.

Para simplificar, as empresas hoje têm duas abordagens básicas para a automação por IA.

O primeiro caminho: uma solução pontual para cada cenário.

Para uma tarefa específica — ajudar um agente de suporte de primeira linha, analisar faturas, dar suporte às vendas —, uma empresa escolhe um produto separado ou desenvolve um pequeno projeto interno. No curto prazo, isso traz um retorno rápido: um processo fica mais ágil, as pessoas ficam satisfeitas. Mas, quando há dezenas dessas iniciativas em andamento, problemas sistêmicos começam a surgir:

• diferentes pilhas de tecnologia e equipes por trás de cada caso de uso de IA;
• integrações duplicadas com os mesmos sistemas subjacentes;
• abordagens inconsistentes em relação a acesso, registro de logs, SLAs e suporte;
• nenhuma maneira de transferir um cenário bem-sucedido de uma parte da empresa para outra sem reescrevê-lo do zero.

O segundo caminho: construir sua própria plataforma de IA do zero.

Nesse caso, a empresa busca o máximo controle: utiliza ferramentas de código aberto, geradores de pipelines e orquestradores de modelos, e constrói tudo dentro de seu próprio ambiente. No papel, essa parece ser a opção ideal, mas, na prática, rapidamente se transforma em um produto de engenharia complexo, com seu próprio roteiro de desenvolvimento, dívida técnica, dependência de desenvolvedores e uma alta barreira de entrada para as unidades de negócios.

Ambas as abordagens enfrentam as mesmas limitações:

• Pressão para entregar resultados rapidamente. O negócio precisa de resultados em semanas ou meses, não um ano após uma longa implantação ou desenvolvimento interno.
• Dependência de fornecedores ou dívida técnica crescente. Um produto de fornecedor não se adapta facilmente aos processos do mundo real, enquanto uma plataforma interna consome gradualmente mais e mais recursos ao longo do tempo.
• Segurança de nível empresarial. É preciso controlar dados, modelar ações, acessos e trilhas de auditoria, tudo de uma só vez, além de atender aos requisitos de dados pessoais — e isso não é algo que se possa simplesmente acrescentar depois.
• Dependência rígida de um único provedor de LLM. Modelos, preços e políticas mudam mais rápido do que o ambiente de TI consegue acompanhar, e qualquer solução inflexível corre o risco de se tornar obsoleta rapidamente.

O terceiro caminho: uma plataforma GenAI unificada.

Em vez de multiplicar soluções pontuais ou criar seu próprio “zoológico” de ferramentas, a empresa conta com uma camada de infraestrutura na qual:

• diferentes departamentos possam construir seus próprios cenários de IA com blocos de construção compartilhados;
• segurança, acesso e auditoria são resolvidos de uma vez, no nível da plataforma;
• integrações e a memória corporativa são reutilizadas em todos os casos de uso;
• há liberdade para alternar entre provedores de LLM sem interromper os processos existentes.

Neste artigo, analisamos como a plataforma SimpleOne GenAI desempenha exatamente esse papel: ela permite que as equipes e os processos de negócios mantenham a iniciativa, ao mesmo tempo em que mantém tudo dentro de um único ambiente gerenciado, em vez de um conjunto de projetos-piloto de IA desconectados.

Como é usada na prática

O verdadeiro valor de uma plataforma GenAI se revela na forma como ela transforma o trabalho cotidiano das equipes. Abaixo estão três cenários que podem ser implementados no SimpleOne.

Suporte de TI: da classificação de tickets à análise de incidentes orientada por agentes

Em um service desk clássico, muito tempo é gasto com tarefas rotineiras: analisar um ticket, encontrar o artigo certo na base de conhecimento, encaminhar a solicitação para a fila correta, redefinir uma senha. O assistente de IA na camada de ITSM do SimpleOne lida com essa parte sem o envolvimento de um agente: ele identifica o tipo de solicitação, busca uma resposta relevante na base de conhecimento corporativa por meio do RAG e, quando necessário, realiza ações técnicas por conta própria — por exemplo, acionando uma redefinição de senha por meio de uma integração com o Active Directory. Para o usuário final, parece um chat de suporte comum; para o departamento de TI, significa uma fila mais curta e um grande alívio para a primeira linha de suporte.

O próximo nível é um agente de IA — para análise de incidentes, por exemplo. Sua função não é apenas responder a uma pergunta, mas executar toda uma cadeia de ações. Ao receber um sinal de falha, o agente coleta dados por conta própria a partir de várias fontes: o histórico de incidentes semelhantes, logs de monitoramento e o banco de dados de configuração. Em seguida, ele analisa os padrões, formula uma causa raiz provável e cria uma tarefa para a equipe com o contexto já preenchido. O engenheiro de plantão vê um resumo estruturado com recomendações, em vez de um fluxo de alertas brutos, e pode dedicar seu tempo a resolver o problema, em vez de coletar informações.

Finanças: processamento de uma fatura em 2 minutos, em vez de 15

A aprovação de faturas recebidas continua sendo uma das operações que mais consomem recursos: receber o documento, extrair os detalhes, comparar com o pedido de compra, enviar para aprovação e agendar o pagamento. No SimpleOne, esse ciclo é composto por três componentes. O OCR lê a fatura digitalizada ou em PDF. O Preenchimento Inteligente preenche automaticamente os campos do registro — número, data, valor, contraparte, categoria de despesa. Em seguida, um fluxo de trabalho de aprovação é acionado, direcionado por regras: limites de valor, tipo de despesa e o aprovador responsável. Como resultado, o tempo de processamento de uma única fatura cai de cerca de 15 minutos para 2 — sem qualquer personalização do ERP ou reciclagem em grande escala dos funcionários.

Vendas: de uma ligação a um registro preenchido no CRM

Nas vendas, uma das partes mais desgastantes do trabalho é preencher manualmente o CRM após uma negociação. Um representante encerra uma reunião ou ligação e, em seguida, passa de 20 a 30 minutos transferindo tudo da memória para o sistema: o que foi discutido, o que foi acordado, quais são os próximos passos. O assistente de IA do SimpleOne se integra diretamente a esse processo: ele transcreve a gravação da ligação, extrai as entidades-chave — contato, necessidade, objeções, resultado — e preenche automaticamente o registro da negociação no CRM. O representante só precisa verificar rapidamente o resultado e fazer as correções necessárias. Economiza-se tempo e a qualidade dos dados no sistema também melhora: os registros ficam completos e atualizados.

Plataforma SimpleOne GenAI: Arquitetura e Componentes-chave

Nenhum dos cenários descritos acima funciona como um conjunto de módulos desconectados — eles funcionam como um único sistema. Isso porque a funcionalidade GenAI está integrada diretamente à plataforma SimpleOne, que já reúne ferramentas de desenvolvimento low-code, uma camada de Gerenciamento de Serviços Empresariais (ESM) e aplicativos de negócios prontos para uso em ITSM, RH e vendas.

A Base Tecnológica

RAG e memória corporativa. Os modelos de linguagem não sabem, por si só, como uma empresa específica está realmente organizada — seus processos, bases de conhecimento, CMDB ou políticas. A abordagem RAG (Geração Aumentada por Recuperação) oferece ao modelo uma maneira de aprender o que precisa. Antes de consultar o modelo, a plataforma pesquisa no repositório de conhecimento corporativo por fragmentos relevantes — artigos da base de conhecimento, instruções, histórico de solicitações, registros de configuração — e os incorpora à consulta como contexto. O resultado: a IA responde dentro dos limites dos fatos e regras que realmente se aplicam dentro da organização. É importante ressaltar que essa memória corporativa reside dentro do próprio SimpleOne, sem a necessidade de exportar dados para serviços SaaS externos.

Orquestração de modelos por meio do Nexus. O segundo pilar consiste em trabalhar com diferentes LLMs sem ficar preso a um único provedor. Isso é gerenciado por um componente chamado Nexus: ele fornece um único endpoint para aplicativos e agentes, decide por conta própria a qual modelo enviar uma determinada solicitação e permite conectar vários provedores em paralelo — desde APIs públicas até implantações locais. Quando os preços mudam, as políticas de segurança são alteradas ou surge um modelo mais adequado, não há necessidade de reescrever processos e cenários de negócios: apenas a configuração do Nexus muda, não a lógica do fluxo de trabalho. A orquestração de modelos é gerenciada por nosso parceiro de tecnologia, a Ainergy.

Ferramentas Universais

A plataforma SimpleOne GenAI oferece dois tipos de entidades de IA que podem ser usadas separadamente ou em conjunto: ferramentas de IA prontas para uso e agentes de IA personalizados.

Ferramentas e serviços de IA prontos para uso são “blocos de construção” básicos para tarefas específicas que podem ser incorporados diretamente aos processos. De fábrica, há ferramentas para operações típicas com dados e textos: OCR para reconhecimento de documentos, Preenchimento Inteligente para preenchimento automático de formulários, classificação, resumo, geração de texto e pesquisa semântica. Essas ferramentas são configuradas uma vez para uma classe de tarefas e, em seguida, reutilizadas em diferentes cenários, sem a necessidade de escrever código ou iniciar um projeto de integração separado.

O criador de fluxos de trabalho e as ações de IA. Todos os componentes de IA — incluindo tanto ferramentas quanto agentes — estão disponíveis no criador visual de fluxos de trabalho. Lá, as ações de IA funcionam como etapas individuais: você pode definir dados de entrada, condições de acionamento, ramificações e ações de acompanhamento. Um exemplo típico: “uma fatura chega por e-mail → OCR → Preenchimento Inteligente → aprovação baseada em regras → agendamento para pagamento”. Um cenário como esse é montado a partir de blocos prontos em poucas horas e não requer envolvimento contínuo de desenvolvedores.

O criador de agentes de IA. Um agente de IA no SimpleOne não é apenas um chatbot programado — é um componente capaz de escolher de forma independente sua sequência de ações com base no contexto. Ao contrário de um fluxo de trabalho rigidamente definido, um agente atua como um participante adaptativo dentro de um processo ou cenário do usuário. Um agente consiste em:

• o próprio agente — a camada baseada em LLM que decide o que fazer a seguir;
• um adaptador — responsável por se conectar a um modelo específico por meio do Nexus;
• métodos — operações atômicas em entidades da plataforma (por exemplo, criar uma solicitação, atualizar um registro, ler um registro);
• ferramentas — integrações externas, inclusive por meio do Model Context Protocol (MCP), para quando o agente precisa ir além do SimpleOne.

Um agente como esse pode estar presente em praticamente qualquer lugar da plataforma: no portal de autoatendimento, dentro de um processo de aprovação, em um cenário de integração com um sistema externo — em qualquer lugar onde um conjunto simples de regras do tipo “se-então” não seja mais suficiente e você precise de um participante do processo capaz de se adaptar ao contexto.

Uma interface conversacional para a criação de agentes. Um agente que possua métodos para trabalhar com entidades da plataforma pode criar a configuração de um novo agente diretamente a partir de uma conversa: o usuário descreve a tarefa, e o assistente monta um agente para ela. Isso decorre naturalmente da arquitetura da plataforma: um agente trabalha com entidades da plataforma por meio de métodos — e a própria entidade do agente não é exceção.

Segurança e conformidade

Quando se fala em GenAI em grandes empresas, a primeira questão séria geralmente não é sobre a qualidade de suas respostas — é sobre governança: quem exatamente pode fazer o quê com a IA, como isso é registrado e o que você pode apresentar aos auditores e órgãos reguladores posteriormente. No SimpleOne, esses aspectos estão integrados à arquitetura da plataforma, não são acrescentados posteriormente como plug-ins separados.

Controle de acesso e auditoria. Cada ação da IA — uma consulta a um modelo, uma chamada a uma ferramenta, uma etapa de um agente em um processo — é executada dentro do modelo de controle de acesso baseado em funções (RBAC) da plataforma. Um agente é fisicamente incapaz de ler dados ou executar uma operação para a qual não tenha permissão. Ao mesmo tempo, a plataforma registra um log detalhado: o prompt, a resposta do modelo, o uso de tokens, o ID do usuário, o carimbo de data/hora e o contexto de execução. Isso auxilia tanto na investigação de incidentes quanto no acompanhamento do custo dos cenários de IA por equipe e por processo.

Implantação dentro do perímetro. Para organizações com dados confidenciais — dados pessoais de funcionários, relatórios financeiros, saúde, setor público —, é fundamental que os dados não vazem para nuvens de fornecedores terceirizados. No SimpleOne, os componentes de GenAI podem ser implantados totalmente no local: a cadeia RAG, as operações do modelo e as integrações são todas executadas dentro da própria infraestrutura do cliente. Isso elimina uma grande barreira para organizações que, por motivos de segurança ou legais, não podem usar serviços públicos de GenAI.

Operando dentro do cenário regulatório. A GenAI está agora diretamente na mira de vários conjuntos de requisitos ao mesmo tempo — desde a Lei de IA da UE e o RMF de IA do NIST até a ISO/IEC 42001 e a legislação nacional de proteção de dados. A plataforma foi projetada desde o início levando essas estruturas em consideração: ela inclui registro de eventos, gerenciamento de acesso e controle do ciclo de vida e das versões dos modelos. Como resultado, uma empresa não apenas “cumpre formalmente” as normas — ela pode demonstrar claramente, durante uma auditoria, quais decisões foram tomadas com o envolvimento da IA, com base em quais dados e sob quais regras.

Conclusão

As soluções pontuais de IA realmente podem agregar valor rapidamente dentro de um único processo, mas não se somam para formar um todo coerente: cada novo cenário significa trazer uma nova ferramenta, construir uma integração separada e criar seu próprio perímetro de segurança. Uma abordagem baseada em plataforma muda essa lógica: em vez de uma série de projetos-piloto dispersos, você obtém um único ambiente onde a automação por IA é criada, lançada e dimensionada seguindo o mesmo conjunto de regras.

A plataforma SimpleOne GenAI ajuda as empresas a passar de um caso de sucesso para um trabalho sistemático com IA em toda a organização. Ferramentas, agentes e processos coexistem em um único espaço, seguem um modelo compartilhado baseado em funções e deixam uma trilha de auditoria completa. Dessa forma, a IA deixa de ser um experimento e se torna uma função de negócios normal e gerenciada.