Inteligência Artificial (IA) é um conjunto de técnicas que permite que sistemas computacionais realizem tarefas que, até pouco tempo atrás, exigiriam inteligência humana: entender linguagem natural, reconhecer padrões em grandes volumes de dados, tomar decisões, fazer previsões, gerar textos, imagens e até código.

Na prática corporativa, IA significa:

• Um sistema que lê relatórios, identifica riscos e aponta oportunidades.
• Um agente que ouve o cliente e o representante comercial, entende a intenção e decide o próximo passo numa jornada de compra.
• Um motor que conecta dados dispersos em diferentes sistemas e gera uma visão integrada para tomada de decisão.

Em vez de ser apenas tecnologia, a IA passa a ser um ativo estratégico: uma camada de inteligência que fica acima dos sistemas existentes (ERP, CRM, e-commerce, BI) e transforma dados em ações.

Faça seu time pensar IA First, tudo que for fazer pense em como usar Inteligência Artificial para fazer melhor, com mais qualidade e maior produtividade.

Mas o mais importante é que sua empresa não use Inteligência Artificial apenas responder perguntas em plataformas de IA, sua empresa precisa usar IA para agir, de forma ativa e não apenas reativa.

Para isso é precisa fazer a inteligência artificial ser cérebro de sua empresa, permitindo que seus colaboradores usem IA para agir com base nos conteúdos e sistemas de sua empresa, propondo otimizações, gerando alertas, fazendo previsão e análises de forma ativa e não reativa, dependendo da ação de alguém.

Implante um servidor que funcione como o cérebro de sua empresa, crie processos cognitivos com IA para pensar e agir com base no conhecimento obtido através de integração com documentos e sistemas de sua empresa.

Crie processos cognitivos para enviar alertas, enviar análises propositivas, propor otimizações, fazer previsões e sugerir estratégias.

Use a Inteligência artificial para agir visando aumentar a competitividade da sua empresa.

A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando o jeito que as empresas funcionam, as principais aplicações em negócios são;

Automatização de Processos: IA pode automatizar tarefas repetitivas, liberando tempo para os funcionários se concentrarem em coisas mais importantes.

Análise de Dados: IA pode analisar dados e dar insights para ajudar sua equipe a tomar melhores decisões e fazer previsões

Melhoria do Atendimento ao Cliente: Assistentes virtuais podem ajudar a responder perguntas frequentes e melhorar a experiência do cliente.

Otimização de Processos: dar alarmes para seu time em situações de queda de desempenho de um processo para que sua equipa possa agir rapidamente.

• IA discriminativa (machine learning “clássico”) é muito boa em tarefas específicas:
  • Classificar transações como suspeitas ou não.
  • Prever a probabilidade de churn.
  • Fazer recomendações com base em histórico.

• IA generativa, baseada em LLMs (Large Language Models), é boa em:
  • Entender linguagem natural com contexto.
  • Gerar textos, resumos, instruções, códigos, e-mails.
  • Conversar com o usuário como um humano.

O Add AI combina as duas visões:

• Usa a IA generativa como interface cognitiva
• Usa integrações, RAG e MCP para conectar a IA aos dados reais e às regras do negócio.

Resultado: não é só um “chat inteligente”; é um motor corporativo de decisão e ação.

Um LLM (Large Language Model) é um modelo treinado em bilhões de palavras, capaz de:

• Entender perguntas complexas.
• Responder em linguagem natural.
• Manter contexto durante uma conversa.
• Adaptar o tom ao público (técnico, executivo, comercial, jurídico etc.).

Para a empresa, isso significa:

• Acabar com interfaces complicadas de sistemas e relatórios.
• Deixar a interação com dados, processos e integrações tão simples quanto falar com um colaborador experiente.
• Democratizar o acesso à informação: um estagiário pode fazer perguntas que antes só um analista de BI conseguiria responder.

Exemplos de LLM:

• OpenAI
• Gemini
• Llama
• DeepSeek
• Manus

Um assistente de IA é um sistema que:

• Recebe perguntas em linguagem natural (“Quais foram as vendas do e-commerce na última semana?”).
• Consulta fontes de informação não estruturadas como arquivos em PDF fontes estruturadas conectando sistemas via API.
• Organiza e interpreta os dados.
• Devolve a resposta em formato útil (tabela, resumo executivo, lista de ações recomendadas).

Ele funciona como um analista digital, sempre disponível, que conhece:

• Dados da empresa.
• Produtos.
• Processos.
• Políticas internas.

A diferença é que ele escala para milhares de interações simultâneas sem perder consistência.

Se o assistente responde e explica, o agente age.

Um agente de IA:

• Recebe um objetivo (“reduzir o estoque parado”, “aumentar o ROAS”, “priorizar leads quentes”).
• Decide quais ferramentas usar (APIs, automações, acesso a dados).
• Executa ações:
  • Cria alertas informando quais ações devem ser tomadas
  • Cria tarefas automaticamente no Trello.
  • Gera relatórios de acompanhamento.
  • Dispara e-mails ou mensagens.

Analogias de negócios:

• Um assistente de IA é como um analista que responde tudo o que você pergunta.
• Um agente de IA é como um gestor operacional que recebe objetivos e faz o que precisa ser feito dentro de certos limites.

O Add AI foi desenhado para facilitar a criação de agentes corporativos sem necessidade de desenvolvimento técnico.

O Add AI atua como um cérebro orquestrador, onde:

• Automação faz o papel do braço mecânico.
• Sistemas legados fornecem dados.
• A IA decide a sequência e o contexto.

Use assistentes de IA quando o foco principal é:

• Responder dúvidas recorrentes (clientes, vendedores, suporte interno).
• Explicar documentos complexos (contratos, políticas, normas técnicas).
• Ajudar pessoas a navegar sistemas e relatórios (“onde vejo tal dado?”).

Exemplos:

• Assistente interno para dúvidas sobre benefícios de RH.
• Assistente de produto para equipe comercial.
• Assistente jurídico para leitura de cláusulas.

Nestes casos, o valor principal é reduzir atrito de informação, não necessariamente executar ações.

Use agentes de IA quando:

• Existe um objetivo operacional claro que pode ocorrer automaticamente
• Há APIs e sistemas bem integrados.
• Há conteúdos bem organizados para utilização da IA

Não precisa estar “perfeito”, mas ajuda ter:

• Sistemas principais com API (ERP, CRM, e-commerce, marketing).
• Processos minimamente claros: o que é considerado sucesso? Que métricas importam?
• Uma base de conhecimento mínima (documentos, políticas, FAQs).

O papel do Add AI é justamente organizar tudo e criar uma camada de inteligência por cima.

Sim, O Add AI é extremamente flexível, conectores nativos ou a capacidade de criar conectores customizados que são essenciais para interagir com APIs e sistemas legados complexos ou proprietários.

Sim, o Add AI é projetado para democratizar a implantação de agentes, abstraindo a complexidade de configurar o servidor MCP e a integração via N8N/Make foca na lógica de negócio, não na engenharia de backends complexa.

Um Servidor MCP é um componente que “traduz” pedidos da IA em ações em sistemas reais.

Ele faz três coisas principais:

• Expõe ferramentas (tools) compreensíveis pelo modelo de linguagem:
  • “Listar pedidos atrasados”
  • “Atualizar status de um lead”
  • “Buscar um cliente por CPF”
• Conecta essas ferramentas às APIs dos sistemas da empresa.
• Retorna os resultados em formato legível para a IA, que interpreta e responde ao usuário.

Em termos de arquitetura, ele é o middleware de inteligência entre:

• A interface conversacional (IA, LLM, agente).

Os sistemas e dados corporativos (ERPs, CRMs, e-commerce, BI, gateways etc.).

Sem MCP, a IA é como um consultor brilhante sem acesso à sua empresa:

• Ele fala bem.
• Pensa rápido.
• Mas não vê seus dados.
• Não acessa seus sistemas.
• Não executa tarefas.

Com MCP:

• A IA acessa seus dados.
• Enxerga a realidade operacional.
• Aciona processos.
• Escreve dentro dos sistemas.

Isso muda a IA de “responder perguntas” para “operar o negócio”

Não, ele organiza e expõe essas integrações para que a IA possa usá-las de forma:

• Padronizada.
• Segura.
• Documentada.
• Inteligente.

Se você já tem integrações, o MCP do Add AI se conecta a elas e as transforma em ferramentas compreensíveis pela IA.

O Add AI foi desenhado para dar o máximo de agilidade e flexibilidade para as empresas

1. Nosso time de especialistas faz a configuração dos processos cognitivos, seu time descreve o que quer
2. Informa a documentação básica das APIs de seus ssistemas (URL, parâmetros, autenticação).
3. Seu time organiza os arquivos não estruturados em pastas
4. O Add AI gera o servidor MCP.
5. Se necessário fazemos a integração com plataformas de automação (n8n, Make etc.)

RAG (Retrieval Augmented Generation) é um padrão em que o modelo de linguagem não responde sozinho, mas busca informação em bases corporativas antes de responder.

Isso resolve três problemas centrais para empresas:

1. Alucinação: respostas inventadas.
2. Desalinhamento com políticas internas: IA responder algo que está em desacordo com regras da empresa.
3. Atualização de conhecimento: sem RAG, o modelo fica preso ao que foi treinado meses/anos atrás.

Com RAG:

• O modelo busca o que está nos seus documentos.
• Usa sempre a versão mais recente.
• Pode ser auditado (“em qual documento você se baseou?”).

Passo a passo:

Ingestão de conteúdo: seu time cadastra os conteúdos organizados em pastas: PDFs, DOCXs, planilhas, páginas da web, manuais, políticas, FAQs, playbook no módulo administrativo do Add AI.

Os conteúdos são processados no algorítimo de compreensão:  o Add AI utiliza o algoritmo proprietário de compreensão para informar com profundidade para os modelos de inteligência artificial qual conteúdo foi disponibilizado.

Geração de embeddings:  cada trecho é convertido em um vetor numérico (embedding), que representa o “significado” do texto.

Índice vetorial: Esses vetores são armazenados em uma base vetorial otimizada para busca semântica.

Busca em tempo de uso: A plataforma Add AI recebe uma consulta, gera um embedding, faz a busca vetores próximos na base e devolve a resposta à solicitação.

Algumas boas práticas:

Textos claros e específicos: evitar parágrafos com muitos assuntos misturados.

Títulos e subtítulos bem definidos: ajudam a IA a entender contexto.

Separar temas: por tipo de processo, área, produto, nível (técnico vs executivo).

Versões atualizadas: remover ou marcar conteúdos obsoletos.

Documentos conceituais com exemplos práticos: IA usa ambos.

Exemplo: documento “Política de Comercial” com conceitos, tabelas, casos especiais e exemplos concretos.

A Add AI transforma os dados proprietários (PDFs, docs, bases) em Vetores de Embeddings (representações numéricas do significado do texto). Estes vetores são armazenados em um Vector Store (parte essencial do RAG) para que o Agente possa realizar buscas semânticas e ultra-rápidas no seu conhecimento interno.

Uma API é a forma como um sistema “abre portas” para ser acessado por outros sistemas de forma organizada e segura.

Analogias:

É como um guichê de atendimento exclusivo para sistemas. É um cardápio de operações que o sistema aceita:

• “Criar pedido”
• “Consultar cliente”
• “Alterar status”
• “Listar itens em estoque”

Para a IA, APIs são as ferramentas concretas que permitem transformar respostas em ações.

O Add AI, se conecta às APIs dos sistemas da empresa, como por exemplo:

API do e-commerce: busca pedidos, cancela pedidos, atualiza status.

API do ERP: consulta estoque, preços, custos, notas fiscais.

API do CRM: cria oportunidades, registra interações, atualiza fases do funil.

API de marketing: lê dados de campanhas, envia alertas e sugere otimizações de campanhas.

Não necessariamente, mas quanto mais APIs, mais poderoso o motor de IA. Cenários:

Sistemas com API → conexão direta

Sistemas sem API → integração via arquivos através de importação de arquivos CSV e planilhas.

O Add AI foi pensado para funcionar tanto em ambientes modernos quanto em legados.

Pense no Add AI como um triângulo de inteligência corporativa:

RAG: Documentos, políticas, regras, instruções.

APIs: integração com sistemas e dados.

MCP: Conexão do servidor de inteligência artificial com o mundo.

LLM:  Resolve problemas com inteligência artificial

O Add AI é o motor que junta essas quatro pontas, criando agentes que:

• Sabe o que é correto fazer (RAG).
• Integra com os processos de sua empresa (APIs, dados vivos).
• Executam ações inteligentes (você escolhe LLM usar: OpenAI, Gemini, Llhama, etc)
• Conectada a inteligência da sua empresa com fluxos de automação (MCP).

• Em quais processos hoje nós gastamos mais tempo com trabalho repetitivo e analítico?
• Quais áreas seriam mais impactadas por um na utilização de IA corporativa?
• Temos dados e sistemas suficientes para que um agente de IA faça diferença?
• Como vamos medir o ROI de IA (redução de tempo, de erros, de custos, aumento de receita)?
• Quais riscos queremos mitigar com governança (decisões com aprovação humana, limites de atuação, trilhas de auditoria)?

• Começar por conteúdos oficiais: políticas, manuais, procedimentos.
• Priorizar temas que geram dúvidas recorrentes.
• Separar documentos por área e por objetivo.
• Manter uma rotina de atualização (versões e datas claras).
• Definir “fonte de verdade” para cada tipo de informação (por exemplo: política de preços X está aqui, a de comissões Y está ali)

• Marcar conteúdos obsoletos com tags ou removê-los do RAG.
• Manter “documentos mestre” (por exemplo: “Política de Descontos – Atual”).
• Definir processos de revisão: quando um processo muda, o documento é atualizado e reenviado ao Add AI.
• Usar logs de uso: se a IA citar algo que mudou, isso gera um alerta para revisar o conteúdo

• Escolher um processo bem definido e com alto volume de interação (ex.: atendimento, dúvidas internas, mídia, vendas).
• Mapear documentos necessários, APIs envolvidas, processos cognitivos a serem implementados
• Configurar os processos cognitivos de cada processo.
• Medir antes e depois.
• Ajustar.
• Escalar para outras áreas.

Sim, e este é um dos usos mais fortes. É possível fazer:

• Consulta o BI via APIs.
• Faz comparações.
• Resume os insights.
• Entrega uma resposta com lista de recomendações.

O Add AI é um motor de IA corporativa que combina:

• RAG (conhecimento corporativo)
• MCP (ferramentas conectadas)
• APIs (integrações com sistemas)
• Agentes de IA (decisão e ação)

para transformar dados, documentos e processos em inteligência aplicada e automatizada.

Não, ele os potencializa.

O Add AI não quer ser seu ERP, seu CRM ou seu e-commerce; ele quer ser o cérebro conectado a tudo isso, assistentes para humanos e ações automáticas com camadas de automação inteligente.

Ele é o próximo passo lógico:

• Se você já digitalizou processos (ERP, CRM, e-commerce).
• Se já tem BI consolidado.
• Se já automatizou parte das tarefas

O Add AI é a camada que unifica tudo em uma experiência cognitiva:

• Ao invés de o gestor navegar 10 telas, ele faz uma pergunta.
• Ao invés de o analista montar dezenas de relatórios, ele recebe um resumo.
• Ao invés de criar fluxos rígidos, você cria agentes adaptativos.

Eles atuam como orquestradores, o N8N ou Make conecta o trigger ao Servidor Add AI conectado aos documentos e sistemas de sua empresa, eles recebem a intenção de ação do agente, se conectam aos processos cognitivos do servidor Add IA, recebem a resposta do processo cognitivo e finalizam a automação final, como por exemplo a atualização de um registro no Salesforce ou o envio de uma notificação via Slack.