Como Artificial Intelligence reduziu em 38% o tempo de entrega de uma distribuidora paranaense
"No segundo mês, já tínhamos eliminado duas horas de trabalho manual por dia. Mas o que realmente impressionou foi a queda no consumo de diesel."
Ricardo Campos, diretor de operações
Entendendo o gargalo antes de propor qualquer modelo
Passamos duas semanas dentro da operação. Acompanhamos motoristas, ouvimos reclamações de clientes e mapeamos cada ponto de decisão do coordenador. O problema não era falta de tecnologia: era excesso de variáveis que nenhuma planilha conseguia processar simultaneamente.
Identificamos que 60% dos atrasos vinham de três bairros específicos onde o trânsito entre 7h e 9h tornava as rotas planejadas na noite anterior completamente inviáveis. A solução precisava ser dinâmica.
Um modelo que aprende com cada entrega
Treinamos o modelo com 11 meses de dados históricos de entregas, incluindo horários reais de chegada, tempos de descarga e ocorrências registradas pelos motoristas. O algoritmo de aprendizado por reforço recebe recompensa quando reduz o tempo total da rota sem violar as janelas de entrega dos clientes.
Cada iteração leva cerca de três minutos. Quando um motorista reporta um bloqueio ou atraso via aplicativo, o sistema recalcula automaticamente as próximas paradas para todos os veículos na mesma região.
Números que o financeiro percebeu primeiro
No terceiro mês de operação, a Distribuidora Campos consolidou 14 rotas em 9 sem perder nenhum cliente. O tempo médio de entrega caiu de 4h12min para 2h36min. A economia com diesel surpreendeu até a nós: 22% a menos no consumo mensal, o que representou cerca de R$47 mil devolvidos ao caixa.
O coordenador que antes passava manhãs inteiras planejando rotas agora supervisiona o sistema e intervém apenas em situações excepcionais. Ele dedica o tempo restante a negociações com novos pontos de venda.
Mapa de capacidades
Cada projeto começa pelo problema, não pela tecnologia. Estas são as áreas onde já entregamos resultados concretos para empresas no Paraná e em Santa Catarina.
Otimização de processos operacionais
Rotas, escalas, alocação de recursos, filas de atendimento. Usamos modelos de otimização combinatória e aprendizado por reforço para encontrar soluções que humanos levariam horas para calcular. A Distribuidora Campos é um exemplo; já aplicamos abordagem semelhante em uma rede de farmácias com 23 lojas.
Análise preditiva de demanda
Previsão de vendas, estoque e sazonalidade com modelos de séries temporais ajustados ao comportamento local do mercado.
Processamento de linguagem natural
Classificação de chamados, extração de informações de contratos, chatbots com conhecimento específico do seu negócio.
Automação de decisões recorrentes
Aprovação de crédito, triagem de leads, priorização de tickets. Regras que hoje dependem de julgamento humano repetitivo podem ser codificadas em modelos supervisionados.
Visão computacional aplicada
Inspeção visual de qualidade em linhas de produção, contagem automatizada de itens em prateleiras, leitura de documentos digitalizados. Trabalhamos com câmeras industriais e smartphones, dependendo do contexto e do orçamento disponível.
Consultoria e diagnóstico
Nem todo problema precisa de IA. Às vezes, uma query SQL bem escrita resolve. Fazemos o diagnóstico honesto antes de propor qualquer modelo.
Caso: Clínica odontológica reduz faltas em 51%
Uma clínica com três unidades em Curitiba perdia, em média, 18 consultas por semana por no-show. Construímos um modelo de classificação que prevê, com base no histórico do paciente e em variáveis externas como clima e dia da semana, a probabilidade de falta.
Pacientes com alta probabilidade de falta recebem uma ligação personalizada 24 horas antes, além do lembrete automático por WhatsApp. O modelo acerta 79% das vezes. Em cinco meses, as faltas caíram de 18 para 9 por semana, liberando horários para encaixes que geraram R$23 mil adicionais por mês.
"Achei que seria complicado integrar com nosso sistema de agenda. Levou 11 dias."
Dra. Fernanda Oliveira, proprietária
Diagnóstico de adequação
IA não é solução para tudo. Antes de avançar, avaliamos se o seu problema tem as condições mínimas para se beneficiar de um modelo. Veja os sinais.
Bom candidato
Você tem dados históricos de pelo menos 6 meses sobre o processo que quer melhorar. Mesmo que estejam em planilhas desorganizadas, conseguimos trabalhar com isso.
Bom candidato
O problema envolve decisões repetitivas que seguem padrões identificáveis. Exemplos: aprovar ou rejeitar, classificar, priorizar, prever quantidade.
Depende do contexto
Você tem dados, mas não sabe se são relevantes. Nesse caso, começamos com um diagnóstico exploratório de duas semanas para avaliar a viabilidade antes de comprometer orçamento com desenvolvimento.
Depende do contexto
O processo muda com frequência. Modelos de IA precisam de alguma estabilidade para aprender padrões. Se as regras do negócio mudam todo mês, pode ser mais eficiente automatizar com regras tradicionais.
Provavelmente não é o caminho
Não existem dados registrados e o volume de decisões é baixo (menos de 50 por mês). O custo de construir e manter um modelo supera o benefício. Nesse caso, recomendamos outras abordagens.
Provavelmente não é o caminho
A decisão depende de julgamento ético ou legal complexo que não pode ser delegado a um algoritmo. Podemos ajudar com ferramentas de suporte à decisão, mas a responsabilidade final precisa ser humana.
Uma nota sobre como trabalhamos
Não vendemos "soluções de IA". Vendemos redução de custo, aumento de receita ou liberação de tempo. A inteligência artificial é o meio, não o produto. Se durante o diagnóstico concluirmos que uma automação simples resolve o problema, é isso que vamos recomendar.
Cada projeto começa com um contrato de diagnóstico de duas semanas, com entrega de relatório técnico e financeiro. Só avançamos para o desenvolvimento se os números fizerem sentido para ambos os lados. Cobramos por projeto, não por hora. O preço é fechado antes do início e não muda.
Estamos em Curitiba desde 2022. Nossa equipe tem cinco pessoas: dois engenheiros de machine learning, uma cientista de dados, um desenvolvedor full-stack e uma gerente de projetos que garante que os prazos sejam cumpridos.
Caso rápido: Classificação de e-mails para escritório de advocacia
Um escritório recebia 200 e-mails por dia e gastava 3 horas classificando-os manualmente entre 7 categorias. Treinamos um modelo de texto que classifica com 91% de acurácia. O tempo de triagem caiu para 20 minutos de revisão. Implementação em 8 dias úteis.
Quer saber se IA faz sentido para o seu problema?
Descreva brevemente o que você gostaria de melhorar. Respondemos em até dois dias úteis com uma avaliação inicial, sem compromisso e sem custo.
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Os casos de sucesso apresentados refletem resultados obtidos em projetos específicos. Resultados variam conforme o contexto, a qualidade dos dados e as condições operacionais de cada empresa. Não garantimos resultados idênticos.
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