Engenheiros da Vidya dentro da sua operação. Cada dor vira uma hipótese com métrica, baseline e critério de parada, testada com o dado que você já tem. O que funciona vira sistema em produção.
Escolha uma dor e veja o experimento
Hipótese, métrica, baseline, alvo e mínimo são escritos antes de começar e assinados pelos dois lados. É isso que separa um experimento de um piloto.
Fig. 2Simulação com números ilustrativos. No experimento real, o baseline é medido na semana 1 com o seu dado, e a área amarela é a faixa que conta como resultado.
O modelo dos engenheiros que trabalham dentro do cliente, com prazo e critério de saída. O que é sob medida vira sistema. O que se repete vira produto da loja.
Com quem vive o problema. Sai a dor nomeada, o dado que existe e o baseline.
Métrica, alvo, mínimo e prazo, assinados pelos dois lados.
Dado real, amostra real, avaliação medida toda semana.
Integrado, monitorado, documentado, operado pelo seu time.
Mais casos e áreas a partir do que já funciona.
Comprou roadmap, piloto e demo, e a operação seguiu igual. A falha está no método de quem vende, não no modelo.
dos pilotos de IA generativa sem retorno mensurável. Amostra pequena: número indicativo.
dos projetos, no mínimo, abandonados depois da prova de conceito até o fim de 2025.
de Anthropic, Blackstone, Hellman & Friedman e Goldman Sachs para colocar engenheiros dentro de empresas médias.
Fontes: Computing; Intelligent CIO; Yahoo Finance.
E com o que não deu certo. Publicados com autorização de cada cliente.
O painel dizia que a primeira resposta levava 3 segundos. Era a saudação automática. A resposta digitada levava 42 minutos. Medir certo veio antes de melhorar.
O que não deu certo. A primeira versão lia o WhatsApp Web. Quando o time migrou para uma plataforma com CRM, a análise não acompanhou e o cliente saiu, em abril de 2026. Voltamos em junho com conectores.
Resultado de negócio contra os 42 minutos: em medição desde setembro de 2026, sai com amostra e período.
Fig. 3 · 854 mensagens, 24 e 25/09/2026, depois da priorização de leitura. Medição de engenharia, não de negócio. Fonte: especificações do Pulso.
Cotação e pedido de material de marca entre a Motul, 15 fornecedores homologados e a rede de compradores saíram do e-mail para um portal só. Nem toda dor pede um modelo. Esta pedia um sistema.
O que não deu certo. A primeira revisão de cotação duplicava a original e confundia o comprador sobre qual valia. Refizemos o fluxo com o estado "substituída" em junho de 2026.
Fig. 4 · Relatório de analytics de fornecedores do hub, junho de 2026. Cancelados (R$ 21.180,18) fora do total. Nomes de fornecedor não são publicados.
Cada produto é uma base pronta: começa em dias e a gente adapta aos seus dados, ao seu fluxo e às suas regras. Se nenhuma serve, a gente constrói a sua.
Radar das conversas de venda no WhatsApp, por atendente.
Em produção · Vendas no WhatsAppPortal privado de cotação e pedido entre marca, fornecedores e rede.
Em produção · Cotação e pedido B2B
Analytics de atendimento sobre o WhatsApp que o time já usa.
Beta · AtendimentoInteligência de vendas para cada ligação.
Beta · TelefoniaTodo produto da loja começou como o sistema de uma operação. O seu pode ser o próximo.
Fig. 5Telas em esquema, com números ilustrativos. Ícones reais de cada produto. Toda base aceita personalização.
Uma frase, com as palavras de quem sofre o problema. A resposta vem com uma pergunta sobre a dor, não com um deck. Se couber num produto da loja, a gente diz qual. Se não couber em nada, a gente diz isso também.
Quem faz: André Simões, cofundador da Mecanizou, onde colocou machine learning em produção para identificar peças pela placa do carro. Ensaios em oand.re.