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[ IA Generative BI ]

Como um agente de IA transformou análises em escala e reduziu custos em R$ 1 milhão

Uma consultoria enfrentava gargalos operacionais na análise de dados, com alta dependência do time técnico para geração de relatórios. A Cognitivo desenvolveu um agente analítico com IA capaz de interpretar perguntas, consultar bases automaticamente e entregar análises completas, reduzindo custos e aumentando a escalabilidade da operação.

O Cenário: Gargalos operacionais e dependência de TI

A operação apresentava forte dependência do time técnico para acessar dados e gerar relatórios, o que tornava o processo lento e pouco eficiente. Consultores precisavam abrir demandas para obter informações, gerando filas, retrabalho e aumento de custo operacional.

Esse modelo limitava a capacidade de escalar a operação e dificultava a entrega ágil de análises.

A Solução: Um agente analítico para autonomia e escala

Foi desenvolvido um agente de IA capaz de interpretar perguntas em linguagem natural, acessar automaticamente as bases de dados e gerar análises completas em tempo real.

A solução eliminou a necessidade de intermediação técnica para tarefas recorrentes e permitiu que os consultores realizassem análises de forma autônoma, com maior velocidade e precisão.

O Impacto: Eficiência operacional e redução de custos

Com a automação do processo analítico, a operação reduziu significativamente o esforço manual, aumentou a produtividade e eliminou gargalos críticos. A solução gerou uma economia anual de aproximadamente R$ 1 milhão, além de viabilizar uma operação mais escalável e orientada a dados.

A equipe da Cognitivo conseguiu nos proporcionar uma combinação ótima entre o conhecimento técnico e a visão de negócios.
Rodolfo Amstalden
co-founder
Resumo Executivo
Sobre o cliente
setor: Outros setores

Consultoria especializada em soluções tributárias, com forte atuação em análise de dados e suporte à tomada de decisão para grandes empresas.

O desafio:

A operação dependia de um fluxo manual para análise de dados, no qual consultores solicitavam informações ao time de tecnologia para acessar bases e gerar relatórios. Esse modelo criava gargalos operacionais, aumentava o tempo de resposta e sobrecarregava o time técnico com demandas recorrentes.Além disso, a ausência de autonomia dos consultores limitava a capacidade de escalar a operação e dificultava a entrega ágil de análises para os clientes, impactando diretamente a produtividade e o custo da operação.

Tecnologias utilizadas

  • Modelos de linguagem (LLM)
  • NLP (Processamento de Linguagem Natural)
  • Integração com bancos de dados

Descubra o que podemos fazer pela sua operação.

  • Antes de continuar…

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