A IA generativa cria conteúdos, extrai significado de textos e toma decisões a partir de dados não estruturados. Integrada em fluxos de trabalho de automatização, trata os documentos, e-mails e exceções que os robôs baseados em regras não conseguem tratar.
O que é a IA generativa
Extrai informação estruturada de textos não estruturados — e-mails, contratos, notas clínicas, opiniões de clientes — seja qual for o formato ou a língua.
Gera relatórios, resumos, notificações e documentação a partir de dados — com formatação consistente e em grande escala.
Toma decisões de encaminhamento e classificação com base no contexto completo do documento — e não em correspondência de palavras-chave ou em modelos rígidos.
Impacto no negócio
As aplicações de maior valor estão onde os dados variáveis e não estruturados criam hoje estrangulamentos.
Cada fornecedor envia as faturas de forma diferente. A IA generativa extrai dados estruturados e consistentes seja qual for o formato — eliminando a configuração de modelos.
Lê os e-mails recebidos dos clientes, extrai a intenção e os dados-chave e encaminha-os para a equipa adequada — antes de alguém abrir a mensagem.
Compara os CV com os requisitos da função e gera listas de pré-selecionados com a respetiva justificação — reduzindo o tempo do recrutador sem o enviesamento da correspondência arbitrária de palavras-chave.
Extrai cláusulas-chave, condições de pagamento, datas de renovação e disposições fora do padrão de contratos com qualquer estrutura.
Extrai dados estruturados de notas clínicas, notas de alta e cartas de referenciação — reduzindo a carga administrativa dos profissionais de saúde.
Quando uma automatização encontra uma exceção, a IA explica o motivo e recomenda a resolução adequada — reduzindo o tempo de decisão da pessoa que revê.
Perguntas frequentes
Utilizamos o modelo mais adequado a cada tarefa — incluindo o Claude, o GPT-4 e modelos open source. A escolha depende dos requisitos de precisão, da sensibilidade dos dados e do custo por tarefa.
Tratamos os dados com estrita confidencialidade. Para dados sensíveis, implementamos os modelos em infraestrutura privada em vez de utilizar API públicas. Os dados não são utilizados para treinar modelos.
Sim — e é por isso que concebemos a automatização com limiares de confiança. As decisões de baixa confiança são encaminhadas para uma pessoa em vez de serem processadas automaticamente. Isto mantém as taxas de exceção abaixo de 5%.
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