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Exemplos ilustrativos, não clientes reais. Os sete cenários das duas trilhas são composições que mostram como um projeto poderia acontecer. Para ver trabalhos que a gente realmente fez, veja Das nossas próprias operações mais abaixo.
Duas trilhas. A primeira é para quem ainda não usa IA de verdade no trabalho e precisa de um ponto de partida. A segunda é para quem já usa e quer crescer. Escolha a que combina com você e veja por onde a gente começaria, o que faria, o que você receberia e quanto tempo levaria.
Você ainda não colocou a IA para trabalhar. A gente escolhe a área com mais atrito e transforma isso em uma vitória que você sente já na primeira semana.
Você já usa IA. A gente descobre onde ela está presa no trabalho manual, na falta de consistência ou no risco, e transforma isso em algo repetível.
Notas curtas e anonimizadas de fluxos de trabalho que a gente mesmo roda. Cada nota nasce de uma nota de campo que publicamos, com link no cartão.
Depois de uma semana de e-mails devolvidos, um agente puxou os logs brutos de e-mail e ligou 136 envios rejeitados a pedidos reais: 99 e-mails internos em lote e 37 voltados a clientes. Os avisos de vencimento foram a maior vítima. Ele redigiu dois e-mails de desculpas para clientes e sinalizou oito contas que mereciam uma mensagem pessoal em vez de uma carta padrão. Uma segunda sessão, com acesso apenas aos logs brutos, recalculou a mesma divisão.
Ponto de revisão humana. Redigir está dentro da autoridade do agente, enviar não está. Uma pessoa envia.
Leia a nota de campo de origem (Ler em inglês)Um lançamento de funcionalidade saiu limpo, e então dados comuns do mundo real expuseram dois defeitos no primeiro dia que os dados de teste nunca tinham coberto. Três tags de versão de produção saíram em dois dias, duas delas correções urgentes. Os agentes ajudaram a localizar cada erro mais rápido do que lendo o código do zero. A depuração levou cerca de quatro horas, em dois problemas separados, e a segunda correção foi ao ar na mesma tarde da primeira.
Ponto de revisão humana. Uma pessoa confere cada correção contra o comportamento real. O lançamento só conta como concluído quando as verificações combinadas passam, o que vem depois que a tag é criada.
Leia a nota de campo de origem (Ler em inglês)Uma auditoria agendada de dependências falhou em 04/08 e de novo em 05/08, no mesmo fluxo de trabalho, na mesma branch, com o mesmo aviso de segurança. O alarme disparava a cada evento, enquanto o problema morava em um único pacote. A solução foi um registro em vez de mais ruído: o problema aceito ganhou um responsável, uma data de revisão e uma condição de remoção. Quando a correção chegou, o registro mudou uma vez e a auditoria ficou em silêncio nessa linha.
Ponto de revisão humana. Uma pessoa com nome e sobrenome é responsável por cada exceção aceita e pela sua data de revisão.
Leia a nota de campo de origem (Ler em inglês)Um cliente tinha pagado em dia e a conta dele ainda aparecia como vencida. Nada tinha gerado erro, porque as notificações do serviço de pagamento externo tinham parado de chegar, por semanas, enquanto os clientes continuavam sendo cobrados. A solução foi uma comparação permanente entre o que o serviço externo informa e o que o nosso próprio sistema registrou no mesmo período. Quando os dois deixam de concordar, alguém recebe um alerta.
Ponto de revisão humana. Uma pessoa decide o que vale uma divergência e o que o cliente tem a receber.
Leia a nota de campo de origemA avaliação é onde a gente confirma se faz sentido e entrega um plano concreto. Você também pode ler um exemplo de chamada antes, para ver como é a conversa.
Copie os objetivos desta página para um prompt e veja como eles se encaixam no seu jeito de trabalhar e se alguma dessas ideias pode ajudar você.
Veja como as ideias desta página se encaixam no meu jeito de usar IA. Página: Casos de IA: exemplos e nossas próprias operações | DXDEV Link: https://dxdev.com/pt/ai/cases/ Ideias: 1. Comece pela área de trabalho com mais atrito e busque uma vitória já na primeira semana 2. Transforme um briefing curto em um orçamento e um acompanhamento redigidos, com uma pessoa revisando antes de qualquer envio 3. Faça a triagem das mensagens de clientes que chegam, em vez de responder uma por uma à mão 4. Se parte da sua equipe usa IA e parte não usa, combinem hábitos em comum para que a adoção não fique desigual 5. Inclua verificações no uso de IA que é rápido, mas bagunçado Compare cada ideia com o jeito que eu uso IA hoje. Se você conseguir ver meus arquivos ou configurações, olhe lá. Se não, me faça até 3 perguntas curtas primeiro e depois continue. Nunca presuma o que eu já faço: se não der para saber, use 🔍. Só leitura. Não mude nada, não instale nada, não envie nada. Responda com uma linha por ideia, na ordem: exatamente um ícone, a ideia em poucas palavras, dois pontos e a sua resposta. Sem números. Não repita o rótulo. ✅ Já faço isso 💡 Ajudaria você (acrescente um próximo passo concreto) 🔍 Vale olhar de perto (acrescente o que conferir) ➖ Não se aplica a você (acrescente um motivo curto) Depois acrescente "Comece por aqui:" com o melhor próximo passo e termine com um link de volta para a página. Seja simpático, breve e use palavras simples. Sem jargão, sem exagero.