e-coreteste

How to Prevent IT Incidents with Agentic AI: Webinar Recap

Thu, 30 Apr 2026 15:08:47 GMT

Reactive firefighting drains engineering teams, burns revenue, and makes predictable operations feel out of reach. In our recent webinar, Flavia Batista (Delivery Manager at e-Core) and Martin Druda (Cloud and AI Strategy at e-Core) walked through why IT operations keep losing the battle against incident floods, and what it takes to move from constant firefighting to governed, AI-powered operations.

Here is a recap of the key points, the real-world results, and the practical steps to get there.

The real cost of reactive IT Operations

Flavia opened with a scenario most IT leaders know well. It is 2 a.m. Your phone is going off. You stumble to your desk, only to find out 20 minutes later that the alert was a false positive. You go back to sleep, but your focus for the next day is already gone.

The alternative scenario looks different. You sleep through the night. At 8 a.m. you read a report from an integrated command center showing that an incident happened overnight, with the actions taken and the root cause already identified.

That second scenario is the goal of every IT operations manager, and it is achievable.

Reaching it starts with understanding why so many teams are stuck in reactive mode in the first place.

As companies grow, their tool stacks grow with them. Observability platforms, ITSM systems, pager tools, collaboration tools, and now AI agents embedded natively inside many of those products. Each tool adds value in isolation.

Together, they add noise. Flavia shared that the average organization runs 4.4 monitoring tools. Those signals rarely connect, which makes issue detection harder rather than easier.

The root problem lives in the operating model. Adding more people to a broken model scales the problem. Adding more tools increases the noise.

Flávia is an IT service management specialist with over 15 years of experience in service delivery. A certified service availability manager, she has spent over a decade leading technical specialist teams for global technology providers. Flávia excels at aligning operational processes with business value, ensuring that AI implementations follow rigorous governance standards to reduce burnout and improve service quality.

Flávia Batista

Regional Delivery Manager

With over 25 years of technology leadership, Martin specializes in bridging the gap between complex technical architecture and executive business strategy. He has led large-scale digital transformations and high-availability projects for global icons in the entertainment and logistics sectors. At e-Core, Martin helps organizations move beyond foundational cloud environments into high-impact agentic AI solutions that drive long-term business resilience.

Automation and AI: Use both, in the right order

Martin pushed back on the instinct to apply AI everywhere. Many problems can be solved with simple automation. A service that hangs and needs to be recycled is deterministic. That is a textbook automation use case.

AI earns its place when automation hits its limits. If the recycle fails repeatedly, an agent can step in to do anomaly correlation (when did this last successfully recycle, what changed since then, is there a new dependency), triage, and root cause analysis.

Given read access to a GitHub repository, an agent can review source code and surface recommendations before a developer is even paged. The developer walks into an already informed investigation instead of starting cold.

The best implementations combine automation for deterministic work and AI for cases that require reasoning.

Martin Druda

Cloud and AI strategy

The maturity journey: Three levels

You cannot start at agentic operations. You need to get there.

Level one is a reactive chatbot. A user reports an issue, the chatbot collects information, opens a ticket, and hands it off to a human. It takes basic load off engineers and enables self-service.

The frontline chatbot does basic triage, identifies the service limit, and hands off to a specialized Cloud CoE agent. That agent checks whether the request fits company guidelines and either approves it or explains why it does not

1

2

Level two adds retrieval augmented generation.
The chatbot references your knowledge bases, past incidents, and runbooks to suggest possible solutions.

3

Level three is agentic coordination. Agents hand off work to each other across domains. In Martin's example, a user hits a cloud service limit while deploying.

Breaking down the silos

Standalone tools often have their own agentic or AI capabilities. Jira may serve your dev team. ServiceNow may serve your operations team. Each works well inside its own boundary. The question is how signals connect across those tools and how handoffs happen when an issue spans multiple domains.

That is where an orchestration layer comes in. Communication protocols like MCP solve part of the challenge. Orchestration handles the rest by knowing what to do next and what to do when things fail.

The flywheel: Observe, Engage, Act

Martin described the operating model as a flywheel with three stages.

Observe

Ingest signals and filter out the noise.

Engage

Correlate signals and route with context.

Act

Execute automated runbooks, reference knowledge bases, and reduce mean time to resolution.

What you observe informs how you engage. What you learn from acting improves how you observe. The loop compounds.

This foundation rests on organizational knowledge. If a runbook has not been updated in five years, the agent will act on outdated information. Concise, current runbooks let the agent behave like one of your most experienced engineers.

Process matters just as much. Change approval, downstream notifications, backups, scheduled maintenance windows. If the agent knows your operating guidelines, it can work within them.

Pilot the most mature process first. If anyone can execute the process with repeatable outcomes, the agent can add value.

Verify, then trust

In classic change management, the rule was trust but verify. Given how fast and how broadly agents can operate, Martin recommended flipping that to verify, then trust.

Keep a human in the loop, especially early on. Agents should propose actions while humans review and approve. As results prove repeatable, confidence builds. At that point you can start automating more of the workflow, which frees engineering staff to focus on work that grows the business.

Inside the e-Core AIOps Solution

Flavia introduced e-Core's AIOps offering, an end to end solution built on three layers.

The first layer is an extended IT ops team. Human experts with cross-product experience across visibility, ITSM, monitoring, collaboration, and cloud platforms. They adapt to your existing tools and workflows rather than replacing them.

The second layer is a set of specialized AI agents. Examples include:

Anomaly correlation agent that groups related incidents
Triage assistant that categorizes and assigns tickets
Root cause analysis agent that reviews logs and traces and proposes resolutions
Developer advisor that points engineers to likely code-related causes and explains the consequences of proposed fixes
Resource optimization agent that flags cost reduction opportunities
Monitoring designer agent that refines alert rules so you stop generating noise at the source

Agents support multi-cloud environments, multi-LLM configurations, and private hosting for compliance or data residency needs.

The third layer is OpsHub, an ITSM agnostic command center. OpsHub connects to the tools you already use (Datadog, PagerDuty, Splunk, ServiceNow, Jira, Slack, AWS, and others) with no rip and replace and no vendor lock in. Because it is agnostic, it preserves the expertise already built into each tool and adds an orchestration layer across them.

A real result: Food Delivery Platform

Flavia shared a case from a leading food delivery platform running 24/7 with over 120 million transactions per month. At that scale, a degraded API at dinner time translates directly into measurable revenue loss.

Before e-Core's AIOps solution, the team was handling over 100,000 alerts per month. Engineer fatigue was high. Alert quality was low. Escalations during the night were routine.

After implementation, alert volume dropped by approximately 73%. Critical incidents were isolated and prioritized, which accelerated response and resolution for the issues that mattered. Once operations reached a stable state, the company had enough confidence in their IT foundation to expand into financial services as a new line of business.

That expansion was possible because the team trusted that operations could absorb the additional load.

What OpsHub looks like in practice

During the live demo, Flavia walked through the OpsHub command center. A few data points from the platform view:

Mean time to detect: 12 minutes, down from 18 the prior month
Mean time to resolve: 18 minutes, down from 27 the prior month
89% of alert noise filtered by the triage agent
87% success rate on the remediation agent

The Observe view shows active incidents, which agents are working on them, and runbooks pending approval. The Engage view surfaces what each agent is doing, with traceability from detection through triage to investigation.

In one correlation example, the anomaly correlation agent linked three alerts to the same database connection pool exhaustion with 95% confidence, citing a shared spike pattern at 7:08 a.m. Another related alert was flagged at 65% confidence because the link was plausible but not conclusive.

The Act view shows proposed runbook executions. Each proposed action includes the steps the agent plans to take (for example, scaling an ECS service from 3 to 9 tasks), the estimated impact (cost, outage risk), and an approve or reject control.

Agents wait for human approval before executing disruptive changes, the same way a human engineer would need change management approval before modifying production.

This was the point Flavia emphasized: AI agents are IT assets, and they should follow the same governance process as your engineers.

-> Read the full case: How an on-demand delivery platform reduced MTTR by 70% with AI-driven operations

Governance and the Agent Catalog

OpsHub also provides a rules view where teams can see every agent, its integrations, its confidence level, and its success rate. Before deploying a new agent, teams can search the existing catalog to avoid duplicating capabilities.

The orchestration view shows every active incident and where it sits in the flow: ingested, needing information, under triage, pending security review, being correlated, or under root cause analysis.

Integrations are visible along with their connection status. Some tools appear as connected, others as degraded and requiring attention.

-> Read about: AI and governance: Rethink IT control and accountability

Practical steps to prevent IT incidents with Agentic AI

Flavia closed with a short checklist for teams preparing to apply agentic AI to IT operations:

Assess your maturity. If your data, monitoring rules, runbooks, and knowledge base are not reliable, agents will act on bad information.
Remove silos by connecting agents across tools.
Tie agents to the process your engineers already follow.
Plan cost from the start. AI at scale gets expensive if you do not model it early.
Start small. Pilot a well understood process before scaling to complex ones.

Treat AI as a force multiplier for your tools and people rather than a replacement.

Yes. Flavia noted that while ITIL is common, agents adapt to whatever process an organization already uses.

Q&A Highlights

Rovo runs inside the Atlassian ecosystem. The agents in the e-Core solution work across tools, so correlation can happen between Jira and Datadog, for example, without the silo.

Martin pointed to three signals: a consistently high confidence score on proposed actions, low blast radius, and recoverability. Updating a record is low risk. Dropping a database is not. Flavia added that even senior engineers face approvals for certain actions, and the same standard should apply to agents.

Look for a process with a clear, current runbook that documents every required step, including approvals, notifications, and backups. If the runbook is short and relies on tribal knowledge, it is not ready for an agent to own.

-> Take a look:What AI failures teach us about building smarter systems

Missed the live session? Watch the full webinar recording here to see the OpsHub architecture in action or book a strategic AI Ops assessment with our experts.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

GenAI na Hiperpersonalização da Jornada de Compra do Cliente

Wed, 29 Apr 2026 13:09:19 GMT

Com a atenção dos consumidores cada vez mais disputada, seja com concorrentes ou com novelas curtas cujos protagonistas são frutas geradas por IA, quem conversa melhor com o público leva. Por isso, a busca por soluções para superar baixas taxas de conversão e comunicação genérica que não engaja o consumidor moderno é uma decisão de sobrevivência de mercado.

Nesse sentido, a hiperpersonalização tornou-se essencial para a manutenção da competitividade . Segundo o relatório 2026 Retail Industry Global Outlook , até 40% da percepção de valor de uma marca está conectada a fatores que transcendem o preço, incluindo a qualidade da experiência do cliente e a precisão da abordagem de marketing . Em uma era do varejo marcada por inteligência baseada em dados, a IA generativa (Gen AI) aparece como potencializadora para moldar a jornada de compra individualmente, adaptando cada ponto de contato com base nas preferências e comportamentos em tempo real.

Como a IA potencializa a hiperpersonalização no varejo

A IA generativa atua como o motor de diferenciação necessário para capturar a atenção dos consumidores, mais exigentes e com a atenção mais disputada. Diferentemente dos sistemas de recomendação tradicionais, a tecnologia processa em tempo real o histórico de navegação, padrões de consumo e dados contextuais , como clima e localização, para entregar ofertas individuais. Essa precisão técnica transforma uma comunicação genérica em algo que conversa profundamente com o consumidor, o que impacta diretamente a decisão de compra .

No entanto, projetos de hiperpersonalização estão suscetíveis a falhas quando uma etapa essencial do processo é deixada em segundo plano: a organização e qualidade dos dados. O sucesso da estratégia exige o mapeamento de todos os pontos de contato, unificando dados transacionais, comportamentais e interações com o cliente em uma arquitetura coesa.

Cruzar bancos de dados internos e externos possibilita gerar inteligência de mercado , tornando tendências de consumo e movimentos da concorrência ativos claros e acessíveis, o que transforma informação em vantagem competitiva .

No e-commerce e em lojas físicas, bancos de dados inteligentes em conjunto com a aplicação prática da GenAI permitem segmentações granulares em canais como WhatsApp, e-mail e notificações push. Essas ações possibilitam antecipar necessidades e personalizar a jornada do cliente de ponta a ponta .

A evolução dessa arquitetura culmina no uso de agentes inteligentes que executam transações e resolvem consultas complexas de forma proativa. O resultado é um aumento mensurável no engajamento e a consolidação de um diferencial competitivo que vai além da disputa por preços.

➝ Saiba mais sobre: Governança de Dados na Nuvem: Estruturas e Boas Práticas

Dados: o alicerce para a hiperpersonalização de sucesso

O case do Gimba , uma das maiores empresas de suprimentos B2B do Brasil, exemplifica como a organização de dados viabiliza a hiperpersonalização na prática. Ao utilizar a solução de Gen AI desenvolvida pela e-Core em parceria com a AWS, a empresa conseguiu processar listas de centenas de itens em menos de um minuto, tarefa que antes levava horas. A precisão técnica permitiu um matching de 84% entre pedidos e SKUs do catálogo, entregando propostas comerciais personalizadas com base no histórico de compra e contexto do cliente.

Essa transformação só foi possível porque a solução foi construída sobre uma base de governança e segurança de dados rigorosa. Ao integrar o Amazon Bedrock a uma infraestrutura escalável, o Gimba garantiu a integridade das operações e a proteção das informações em todo o fluxo de cotação.

Assim como o Gimba, empresas que abordam inovações de Gen IA suportadas por dados organizados e protegidos colhem benefícios em quatro frentes principais:

Recomendações ultra-personalizadas

Sugestões baseadas em contexto e comportamento de navegação em tempo real.

Otimização de Conversão (CRO)

Redução do abandono de carrinho através de ofertas direcionadas e relevantes.

Excelência no atendimento

Agentes capazes de realizar transações e fornecer suporte proativo com base nas preferências do consumidor

Fidelização e LTV (Lifetime Value)

Aumento do valor do tempo de vida do cliente através de uma comunicação que gera valor acionável.

Hiperpersonalize seu sucesso nos negócios

A complexidade de organizar esse ecossistema torna o suporte especializado indispensável . A implementação exige uma estrutura que suporte o processamento em escala e garanta a integridade das operações. Com histórico comprovado em projetos com grandes conjuntos de dados, a e-Core atua na construção dessa governança, utilizando metodologias como AWS Data-Driven Everything (D2E) e ferramentas como o Amazon Bedrock para entregar soluções hiperpersonalizadas, seguras e escaláveis .

Comece a transformação da jornada de compra dos seus clientes. Fale com nossos consultores e encontre uma solução sob medida para acelerar a conversão e o sucesso do seu negócio.

e-Core

Combinamos experiência global com tecnologias emergentes para ajudar empresas como a sua a criar produtos digitais inovadores, modernizar plataformas de tecnologia e melhorar a eficiência nas operações digitais.

Isso pode te interessar:

Chatbots inteligentes são coisa do passado: o verdadeiro potencial da IA Generativa para redes 5G

Fri, 17 Apr 2026 20:07:58 GMT

As operadoras de telecomunicações enfrentam um cenário de pressão crescente. O consumo global de dados caminha para um crescimento anual de 19% até 2030, um salto impulsionado pela explosão de dispositivos conectados e pelo uso de novas aplicações, desafiando infraestruturas que, muitas vezes, lutam para suportar a demanda por conectividade ininterrupta e de alta velocidade. Essa pressão coloca em risco a continuidade do negócio e a fidelização de uma base de clientes cada vez mais intolerante a instabilidades.

Nesse contexto, quanto maior a demanda, mais falhas ocorrem. Os ambientes de tecnologia geram milhares de alertas diários vindos de nuvens, plataformas de aplicação e sistemas de segurança. O volume massivo de notificações frequentemente gera mais sobrecarga do que resolução, resultando em um quadro de fadiga operacional. Sem uma filtragem eficiente, as equipes de TI ficam sobrecarregadas, o que retarda a resposta a incidentes e aumenta o tempo médio de resolução (MTTR) — uma dor latente em qualquer organização em que o custo do downtime é medido em milhões

Para evitar a perda de produtividade e falhas críticas na rede, a redução dessa sobrecarga tornou-se prioridade nas operações modernas. A aplicação de estratégias de AIOps surge como o caminho para gerenciar esse fluxo de informações de forma inteligente. A abordagem, aliás, serve como espinha dorsal de Centros de Comando de Incidentes (ICC) modernos, elevando o padrão de resposta em diversos segmentos que buscam resiliência operacional.

Nas telecomunicações, utilizar a inteligência artificial, especialmente a IA generativa, em operações de TI para analisar e correlacionar alertas, pode mitigar riscos e assegurar a eficiência necessária para sustentar a expansão das redes 5G.

IA Generativa nas telecomunicações: reduzindo a complexidade das redes 5G

A IA Generativa amadureceu de forma acelerada, evoluindo de experimentos-piloto para sistemas completos de multi-agentes, que protegem as margens operacionais enquanto liberam capital intelectual para a inovação. Isso se deve ao fato de que, hoje, essas soluções são capazes de sintetizar informações de fontes altamente heterogêneas e apoiar a tomada de decisões em múltiplas etapas. Ao integrar a escala da análise de dados tradicional com a capacidade criativa de síntese, essa tecnologia eleva a inteligência de decisão no setor.

No entanto, o nível de adoção ainda é inicial. Segundo o relatório State of Play of AI in Telecoms , enquanto as operadoras focam o uso em chatbots de atendimento, casos de uso mais complexos voltados à infraestrutura e automação de processos ainda enfrentam desafios de integração.

Para que a inteligência artificial deixe de ser um adereço básico nas operações de telecoms e se torne uma vantagem competitiva, é preciso enxergar a rede de forma holística. Gerenciar a complexidade das redes 5G exige uma visão integrada que supere as intervenções manuais lentas e dispendiosas. Novas plataformas equipadas com assistentes de rede multimodais oferecem agora uma interface única para monitoramento em ambientes multi-vendor, cobrindo desde a infraestrutura de hardware até as aplicações de núcleo RAN e 5G.

Ao correlacionar dados de múltiplos sistemas simultaneamente, a IA Generativa permite que os engenheiros identifiquem planos imediatos de remediação e prevejam interrupções antes que elas ocorram. O resultado é um fluxo de trabalho em que a automação de scripts e a inteligência de dados eliminam a fragmentação operacional, garantindo que a infraestrutura 5G opere com a confiabilidade exigida pelo mercado atual.

Na prática: como a IA Generativa melhora o tempo de resposta em redes 5G

A aplicação da IA generativa em operações de telecoms resolve gargalos históricos através de funcionalidades que automatizam a rotina técnica. Os principais exemplos são:

A implementação dessas soluções através da IA Generativa é capaz de impactar diretamente a eficiência dos processos e combater a fadiga operacional das equipes técnicas.

Segundo a IBM, essas aplicações permitem reduzir o MTTR entre 30% e 40%, o que eleva a disponibilidade da rede. No centro de operações (NOC), o tempo gasto com consultas técnicas diminui na mesma proporção, enquanto o volume de tickets escalados para níveis superiores cai entre 20% e 30%.

O impacto não se traduz apenas em ganho de produtividade. Ao reduzir o escalonamento de tickets, operadoras deixam de gastar com 'incêndios' operacionais e passam a investir na monetização da rede, garantindo um time-to-market muito mais agressivo para novos serviços digitais. Com isso, o retorno de investimento (ROI) de projetos de IA generativa é potencializado com equipes mais eficientes e menos sobrecarregadas, ofertas competitivas e clientes mais satisfeitos.

O caminho para operações de telecomunicações autônomas com IA Generativa

Para o setor, os benefícios da IA Generativa ficam cada vez mais claros, mas, para que soluções atinjam resultados concretos, as operadoras precisam superar desafios de precisão e contexto.

Modelos genéricos falham em infraestruturas críticas sem ajustes finos de terminologia e salvaguardas contra alucinações, que são essenciais para evitar erros técnicos e combater a fadiga operacional com segurança. Nesse estágio, o conceito de AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI) torna-se central ao permitir que a tecnologia gerencie a complexidade da rede de forma automatizada. Além disso, uma estratégia de governança de dados de ponta a ponta é essencial para evitar soluções ineficientes. Estratégias de IA aplicadas a dados desestruturados só aceleram falhas e criam mais desafios do que resolvem.

Diante dessa complexidade, a resposta para a verdadeira autonomia das redes está na orquestração de inteligência por toda a operação. Fornecedoras, como a AWS, oferecem os componentes necessários para todas as etapas, do zero ao agente, garantindo acesso seguro a modelos de fundação, treinamento de modelos com dados proprietários da operadora e suporte para a criação da base tecnológica necessária para as aplicações mais avançadas de AIOps em centros de dados de telecomunicações.

Além disso, o sucesso nessa transição requer um plano de experimentação focado em domínios operacionais de alto valor e indicadores de desempenho (KPIs) mensuráveis. Como parceira estratégica da AWS, a e-Core une conhecimento técnico e insights de negócios para escalar a automação de ponta a ponta através de frameworks agênticos. Ao adotar esse caminho, os provedores transformam suas redes em plataformas autônomas e adaptativas, prontas para sustentar a próxima geração de serviços digitais e o futuro das redes 5G.

Saiba como estruturar a jornada de autonomia da sua rede com a IA Generativa. Converse com os nossos especialistas.

A e-Core, com sua expertise em Cybersecurity, utiliza processos consolidados e tecnologias avançadas para fortalecer a postura de segurança de nossos clientes, reduzindo vulnerabilidades e garantindo a continuidade do negócio com entregas de alta confiabilidade.

Isso pode te interessar:

Como a AIOps Garante a Continuidade de Serviços e Protege os Resultados de Sua Empresa

Thu, 16 Apr 2026 13:23:44 GMT

A expansão acelerada da presença digital trouxe um novo nível de complexidade para as operações de TI. Ambientes híbridos e multicloud passaram a concentrar grandes volumes de dados, alertas e interdependências entre sistemas, criando um cenário em que equipes de tecnologia precisam lidar com uma quantidade crescente de sinais operacionais enquanto mantêm a continuidade dos serviços.

Com isso, os modelos tradicionais de operação começaram a mostrar suas limitações. Estruturas baseadas em ferramentas isoladas, processos manuais e respostas reativas tornam a gestão de incidentes mais lenta e dificultam a identificação de causas-raiz. Ao mesmo tempo, os custos associados às indisponibilidades continuam a crescer e afetam não apenas a operação técnica, mas também os resultados financeiros e a reputação das organizações .

Em ambientes de alta escala, o impacto é direto. Uma operação que processa 60 mil pedidos por minuto pode perder cerca de 600 mil transações em apenas 10 minutos de indisponibilidade. Um golpe imediato em receita, experiência do cliente e reputação da marca.

Em companhias que operam plataformas digitais , e-commerce, bancos ou aplicativos, esse tipo de interrupção revela um desafio cada vez mais crítico: como manter operações complexas sob controle em um ambiente digital que cresce em escala e velocidade?

O que é AIOps e como ele ajuda as organizações?

A inteligência artificial para operações de TI , ou AIOps, aplica recursos de inteligência artificial, como modelos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, para automatizar análise de grandes volumes de dados operacionais, correlacionando eventos e acelerando a identificação e resolução de incidentes .

Na prática, a abordagem busca transformar a operação de TI de um modelo reativo em um modelo mais inteligente e orientado por dados .

No fluxo tradicional de suporte, um incidente costuma envolver várias etapas e investigações distribuídas entre diferentes ferramentas e fontes de informação. Esse processo exige tempo, análise e a busca manual de informações espalhadas em diversos sistemas, o que torna a resolução mais lenta e aumenta a pressão sobre as equipes de operação.

É justamente nesse ponto que a aplicação de inteligência artificial nas operações pode gerar ganhos relevantes de eficiência.

Essa aceleração no processo de identificação e correção tem um impacto direto no MTTR (Mean Time To Resolution, ou Tempo Médio para Resolução) , uma das métricas mais críticas para a continuidade de serviços. Ao reduzir o tempo necessário para restaurar a operação após um incidente, a AIOps se torna um pilar para proteger a receita e a experiência do cliente contra o custo da indisponibilidade.

Assim, a adoção de AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) surge como resposta para enfrentar três principais desafios estruturais e ajudar as equipes a lidar com a complexidade crescente das operações digitais.

→ Veja também: Como aplicar IA no seu negócio: oportunidades e estratégias

Fadiga operacional causada por excesso de alertas

Um dos problemas mais frequentes nas equipes de operações de TI é a chamada fadiga operacional . Ela ocorre quando profissionais de suporte recebem uma quantidade excessiva de notificações e alertas vindos de diferentes ferramentas de monitoramento e colaboração.

Em muitas organizações, esses alertas chegam por canais de mensagem, como o Slack, ou por tickets gerados automaticamente a partir de plataformas de observabilidade como Datadog e sistemas de gerenciamento de incidentes como Jira Service Management.

Esse grande volume de notificações pode causar ruído operacional , j á que alertas duplicados, eventos sem impacto real ou problemas que já estão sendo tratados fazem com que os times de suporte gastem mais tempo filtrando alertas do que resolvendo incidentes críticos.

Problemas que se repetem diariamente

Outro desafio frequente é o que executivos de tecnologia costumam chamar de efeito “Dia da Marmota”, uma referência ao filme Feitiço do Tempo (1993), em que o mesmo dia se repete continuamente e o título original em inglês, Groundhog Day , significa “dia da marmota”.

Nas operações de TI, isso acontece quando os mesmos incidentes reaparecem repetidamente sem que haja uma solução definitiva . Muitas vezes, a causa não está apenas no problema técnico, mas na falta de organização do conhecimento operacional.

Sem uma base estruturada de histórico de incidentes, runbooks e documentação, cada novo chamado acaba sendo tratado como se fosse um caso inédito, exigindo que engenheiros de suporte repitam investigações já realizadas.

Falta de escalabilidade das operações de suporte

O terceiro problema é o gap de escalabilidade nas operações de suporte . À medida que plataformas digitais crescem em volume de usuários, transações ou serviços, a complexidade operacional também aumenta.

Em muitas empresas, a resposta tradicional para esse crescimento é contratar mais pessoas para o suporte. No entanto, essa estratégia tem limites e tende a elevar o custo operacional.

Empresas que operam plataformas digitais de grande escala, como fintechs, marketplaces e aplicativos de mobilidade, enfrentam esse dilema com frequência, já que o crescimento do sistema não pode depender exclusivamente da expansão das equipes de suporte.

O que é preciso para implementar AIOps na sua empresa

Primeiro, uma boa notícia: a adoção de AIOps não exige a substituição da infraestrutura já existente . A abordagem é projetada para se integrar ao ecossistema de ferramentas que a empresa já utiliza, conectando plataformas de observabilidade, sistemas de gestão de incidentes e canais de comunicação corporativa como Slack e Teams.

A arquitetura também é flexível e pode ser hospedada em provedores de nuvem como AWS ou GCP, em plataformas especializadas em agentes de IA, como a Squid AI, ou ainda em nuvens privadas com Kubernetes quando há maior exigência de controle e privacidade de dados.

No centro da operação estão agentes especializados , otimizados para atuar como assistentes de IA. Quando um chamado é aberto, esses agentes consultam bases de conhecimento, analisam logs e executam testes de saúde da infraestrutura para identificar rapidamente a origem e o impacto da falha.

A partir dessa análise, a inteligência artificial pode atuar diretamente na resolução de incidentes simples ou apoiar os desenvolvedores com sugestões práticas de correção a partir da análise de repositórios de código.

Mesmo com alto grau de automação, o modelo preserva o papel estratégico das equipes de tecnologia . Enquanto a IA assume tarefas repetitivas de busca e correlação de dados, profissionais com perfil de engenharia atuam na validação, no julgamento técnico e na resolução de problemas mais complexos, criando uma operação mais fluida e preparada para crescer sem gerar gargalos de escalabilidade .

No entanto, para que essa abordagem realmente gere eficiência nas operações de TI, contar com uma consultoria especializada pode ser um primeiro passo estratégico . Uma boa parceria não só ajuda a desenhar a arquitetura da solução, como traz os melhores caminhos para integrar as ferramentas já utilizadas pela empresa e estruturar uma operação preparada para escalar com segurança.

→ Saiba mais: IA aplicada à gestão de serviços: da automação à inteligência operacional

Onde encontrar serviços de consultoria em implementação de AIOps

Se você está buscando serviços de consultoria em implementação de AIOps para a sua empresa, a e-Core é líder em soluções que apoiam organizações no desenho e na implantação dessa abordagem. Converse com o nosso time para entender como aplicar AIOps de forma estratégica e alcançar o máximo da eficiência na sua empresa.

Como parceira estratégica, a e-Core une Inteligência Artificial e governança para otimizar disponibilidade, performance e qualidade com segurança. Quer saber como elevar a eficiência da sua produção com AIOps?

Isso pode te interessar:

Speed wins: Can your team reallocate resources in two weeks?

Thu, 09 Apr 2026 12:40:09 GMT

Every quarter, market conditions shift. A product roadmap needs recalibration. A key customer signals new requirements. A competitor makes a move.

In this environment, organizations that can respond in days gain a measurable advantage while those that take months fall behind.

That gap is wider than most realize. At Tempo Software, we recently surveyed 667 planning and portfolio management (PMO) leaders across 43 countries about how their organizations handle these pivots.

Our findings reveal a stark divide: organizations that can reallocate resources in under two weeks operate at a fundamentally different level of responsiveness and performance.

The speed benchmark

Across all respondents, 55% can move resources to new priorities within two weeks. That sounds reasonable until you segment the data.

We identified about 10% of respondents who we refer to as "Dynamic Planners" – those with strong alignment, integrated processes, and regular plan reviews. Among those, 80% can reallocate budgets and resources in two weeks or less.

Meanwhile, just 14% of the more siloed organizations – the ones we call “Plodders” in the report, can move that quickly.

Even small delays in responding to strategic shifts carry significant financial consequences. At a large enterprise, delays can translate into $200,000 to $500,000 per day in lost opportunity, idle capacity, and missed market windows.

At scale, these delays can compound quickly, turning incremental inefficiencies into substantial financial impact.

Why speed has become a strategic requirement

Our report asked PMO leaders what keeps them up at night. Speed of change landed as the top concern for portfolio success over the next 12 months. Market volatility came in second.

Organizations that move quickly are not just reacting faster. They are making better decisions because they operate with more complete and current information. The report found that 95% of Dynamic Planners have good or complete visibility into their resource capacity and allocation. Among Plodders? Only 18% can say the same.

When organizations have real-time visibility into where work is happening, how resources are allocated, and where capacity exists, decision-making shifts from reactive guesswork to informed planning.

The performance gap

Organizations that reallocate quickly report that 74% of initiatives deliver ROI or strategic value. Only 66% of projects deliver results at the slower organizations in our sample. While this eight-point gap may appear modest, it compounds significantly across portfolios over time.

Confidence tells a similar story. When asked if they can adapt their portfolio to changing conditions, 89% of Dynamic Planners said they're very or extremely confident. Among Plodders only 14% have the same confidence.

The pattern is clear: speed and confidence are closely linked. Organizations that can adapt quickly build confidence in their ability to respond. At the same time, those constrained by slower processes become more risk-averse over time.

The re-forecasting bottleneck

One specific bottleneck shows up consistently. About 21% of all respondents take over a month to re-forecast when priorities shift. In a dynamic environment, that delay is significant. By the time forecasts are updated, conditions have often already changed again.

When Tempo asked about top portfolio execution struggles, capacity planning topped the list at 29.5%. Resource allocation and prioritization weren't far behind.

These are not strategy challenges – they are coordination and visibility gaps that can be addressed with the right systems and processes.

The core issue is not a lack of strategic intent, but the lack of real-time insight into what is actually happening, combined with decision-making processes that were not designed for speed or scale.

What separates the fast from the slow

Dynamic Planners share four consistent traits:

First, they encourage organizational alignment across teams. When teams understand how their work connects to broader strategic outcomes, decisions can be made more quickly and with greater confidence.

Second, they operate integrated portfolio processes. Rather than relying on fragmented tools and disconnected data, they establish centralized, shared visibility across planning and execution.

Third, they use scenario planning. They develop and evaluate scenarios in advance, enabling them to understand potential downstream impacts and respond quickly when conditions change.

Fourth, they review and adjust plans monthly or more frequently. In ever-changing environments, planning must evolve continuously to remain relevant and useful.

What transformation looks like

Organizations do not need to transform everything at once, but they must address a foundational requirement: visibility. Without a clear, real-time view of capacity and resource allocation, effective decision-making becomes a herculean task.

The starting point is establishing a complete and current view of work, capacity, and resource allocation across the entire organization. From there, organizations can implement consistent review cadences that compare plans against real-time execution and enable ongoing adjustment.

Over time, this discipline transforms reallocation from a reactive, high-friction process into a continuous and structured capability.

The findings of our report point to a broader conclusion: reallocation speed is no longer a tactical capability. It is a core requirement for operating effectively in an environment that is dynamic.

For organizations that build the right foundations – visibility, integration, and continuous planning – it is an achievable capability.

Read the full report for a deeper dive into why speed and adaptability win.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Era TechCo: O Guia Executivo para profissionais de TI em empresas de Telecom que vão superar custos e agilidade estrutural

Tue, 07 Apr 2026 17:36:26 GMT

Era TechCo

O Guia Executivo para profissionais de TI em empresas de Telecom que vão superar custos e agilidade estrutural

O cenário de telecomunicações é implacável: serviços viraram commodities, o custo da infraestrutura aumenta e a velocidade de novos players (ISPs) desafia sua capacidade de inovação. Se sua operação gasta 80% do orçamento em sistemas legados e leva meses para lançar um novo produto, você está perdendo dinheiro e mercado.

Não se trata apenas de tecnologia, mas de um blueprint operacional.

Preencha o formulário e acesse o Whitepaper!

O Guia Executivo Era TechCo apresenta a estratégia focada

em resultado para Telcos que buscam a excelência em eficiência

Modernização com ROI Elevado

Descubra como migrar do legacy e alcançar ROI de até 354% na modernização de aplicações.

Controle Financeiro (OPEX)

A estratégia para sair do alto custo fixo (CAPEX) e reduzir as despesas de Data Center, que podem consumir 50% da sua operação.

MTTR Reduzido

O método para eliminar os silos entre Rede, TI e NOC com soluções unificadas (JSM), transformando a resposta a incidentes de reativa em preditiva.

Agilidade

de Startup

Como usar frameworks ágeis para reduzir o ciclo de entrega de novos serviços de meses para dias.

Seus gargalos operacionais não estão isolados.
A solução também não pode ser.

e-Core

Isso pode te interessar:

Por que a segurança desde o design é o único caminho para a IA escalável

Mon, 06 Apr 2026 14:55:31 GMT

A integração da inteligência artificial (IA) nas operações centrais das empresas trouxe agilidade, eficiência e redução de custos. No entanto, nem tudo é simples. Quanto mais a IA se expande dentro dos sistemas, mais fica claro que as abordagens tradicionais de segurança de TI já não são suficientes.

Segundo Leonardo Schumacher, Head de Growth de Cyber Security da e-Core, quanto mais complexos os sistemas se tornam, mais difícil é a correção de erros. “O tempo médio para corrigir vulnerabilidades triplicou nos últimos 15 anos, saltando de 59 para 252 dias, o que reflete a complexidade crescente do ecossistema tecnológico”, disse Schumacher. Paralelamente, o relatório CrowdStrike 2026 Global Threat aponta um aumento de 89% em ataques perpetrados por adversários que utilizam IA.

O problema não é apenas externo. Schumacher reforça que 80% das aplicações testadas atualmente possuem ao menos uma falha de segurança, muitas delas com origem no desenvolvimento. Atualmente, embora 96% dos desenvolvedores não confiem totalmente que o código gerado por IA seja funcional ou correto, muitos admitem não revisar esse material com o devido cuidado antes da produção. O resultado é que “apenas 45% do código gerado por IA é considerado seguro hoje”, alerta Schumacher.

Diante disso, para escalar sem criar pontos cegos, a segurança precisa ser intrínseca e pensada desde a primeira ideia.

Por que a segurança tradicional falha em projetos de IA

Sistemas de IA possuem características próprias que os tornam alvos de ameaças inéditas. Enquanto o software tradicional é determinístico, a IA é alimentada por vastos conjuntos de dados sensíveis e está em constante aprendizado, exigindo que a segurança evolua na mesma velocidade do próprio modelo.

Por isso, a segurança convencional, muitas vezes reativa e isolada em silos, não consegue lidar com a complexidade de ameaças urgentes que surgem em sistemas de IA. Por exemplo:

Tentar "corrigir" esses riscos após a implementação é, muitas vezes, ineficaz. Além disso, há o fator custo. Segundo Schumacher, corrigir uma falha na fase de produção pode custar 80 vezes mais do que resolvê-la durante o planejamento e design.

É exatamente neste ponto que a mentalidade de DevSecOps se torna indispensável para evitar que a inovação se torne uma vulnerabilidade crítica.

O que é DevSecOps

O DevSecOps é a prática de integrar a segurança em todas as etapas do ciclo de vida do desenvolvimento, do planejamento à produção. Essa metodologia promove o conceito de "shift-left", que antecipa testes, segurança e garantia de qualidade para as fases iniciais do ciclo de desenvolvimento, tornando a proteção um requisito fundamental desde a primeira linha de código.

Para projetos de IA, isso significa construir pipelines que são seguros por design e resilientes sob ameaça.

Security by design: a aplicação prática do DevSecOps

Para Schumacher, a evolução para o modelo de DevSecOps é o que permite transformar a segurança em um facilitador de agilidade para a inovação. Ao integrar processos de proteção em todo o ciclo de vida dos modelos e sistemas de IA, as organizações conseguem acelerar o go-to-market e reduzir drasticamente os custos de remediação.

Schumacher destacou como essa mentalidade de " security by design ” (segurança desde o projeto) se materializa no dia a dia através de processos integrados e ferramentas que potencializam o trabalho dos desenvolvedores e cientistas de dados, por exemplo:

Para sustentar essa operação, Schumacher também apontou capacidades que mudam o patamar de confiança das entregas:

Nessa abordagem, a tecnologia trabalha de forma silenciosa e integrada, garantindo que as decisões de design tomadas no início do projeto cheguem seguras à mão do cliente final.

Tenha mais segurança para escalar seus projetos de IA. Fale com nossos consultores e entenda como implementar a metodologia secure-by-design nos processos da sua organização.

Isso pode te interessar:

Da ideia à entrega: como transformar dados em decisões inteligentes e eficientes

Wed, 01 Apr 2026 18:35:17 GMT

O que define o sucesso de um time e a conquista de resultados reais? Quando extrapolamos as discussões sobre estratégia, produtos e tecnologia, chegamos a uma essência comum: a capacidade de decidir.

Seja na gestão do portfólio, na priorização do backlog de uma sprint ou na definição do investimento em segurança dentro do ciclo de desenvolvimento, as organizações são, no fundo, sistemas de decisão.

Em evento da e-Core realizado em São Paulo, os especialistas Luiz Lima, Practice Leader, Vitor Garcia, Solutions Architecture Manager, e Leonardo Schumacher, Head de Growth de Cyber Security, apresentaram como times de alta performance podem transformar dados em decisões inteligentes e eficientes, garantindo fluidez da ideia à entrega segura.

Melhores decisões pedem melhores gestões

O grande motor da eficiência reside em como as escolhas são feitas no dia a dia. Esse é o principal ponto levantado por Luiz Lima. No entanto, o cenário atual das empresas revela que muitas decisões ainda são pautadas apenas pela percepção ou por uma urgência disfarçada.

Citando dados do MIT, Lima destacou que executivos sêniores chegam a gastar até 70% de seu tempo tomando decisões, que nem sempre são as melhores ou mais alinhadas ao que o produto precisa. Ele complementou com dados da McKinsey mostrando que, em um universo de 530 mil dias de gestão, pelo menos metade do tempo é gasto em decisões ineficazes, o que compromete diretamente a capacidade de inovação das empresas. “Quantas vezes nós investimos milhões e milhões em algo e, quando vamos ver, não era bem assim?”, provocou.

A abundância de dados, por si só, não é a solução. Dados são orientadores, mas não geram resultados sozinhos. Nem mesmo a inteligência artificial pode saltar etapas de maturidade organizacional. “Não tem automágico. IA não resolve cultura ruim e não transforma organizações disfuncionais”, afirmou Luiz Lima. Para ele, se a estrutura não estiver organizada, a tecnologia servirá apenas para fazer processos ruins falharem mais rápido.

→ Veja também: Times Eficientes: Como Construir Colaboração e Entrega Contínua

Primeiro passo: dados organizados potencializam processos

O caminho para desbloquear o potencial dos times passa por enxergar a organização de forma holística. Quando dados de estratégia, produtos e operações estão conectados, o gestor abandona a fragmentação. É aí que entra a filosofia do System of Work. Essa abordagem da Atlassian trata a organização como um fluxo integrado, em que tarefas, projetos e informações circulam no mesmo ambiente digital. O Teamwork Graph, camada de inteligência da Atlassian Cloud, sustenta essa lógica ao conectar contextos automaticamente. Isso permite rastrear o trabalho desde o intake (demanda) até o impacto final, garantindo que cada decisão esteja alinhada ao objetivo macro.

Ao integrar ferramentas como Jira e Confluence, as empresas criam um repositório onde a IA pode, de fato, atuar de forma útil, sugerindo caminhos, sumarizando documentos complexos ou criando playbooks que apoiam a decisão humana. “Quando se está na nuvem e é possível olhar todos os produtos integrados, você começa a mudar o jogo. Já estruturados, os seus mecanismos de decisão começam a mudar”, explicou Lima. Essa visibilidade integrada elimina a paralisia decisória e garante que o time não caia na armadilha de tentar fazer com que “tudo vire prioridade” ao mesmo tempo.

Boas decisões são decisões seguras

Na sequência da apresentação de Lima, Leonardo Schumacher destacou que decisões eficientes de um time de desenvolvimento estão intrinsecamente ligadas à sua postura de segurança, principalmente quando elas não são tomadas. "Toda decisão tem seu custo, mas a inação também tem um custo altíssimo quando falamos de segurança", alertou.

Os números apresentados por Schumacher revelam um cenário de pressão crescente sobre as equipes. Atualmente, 80% das aplicações testadas possuem ao menos uma falha de segurança e o tempo médio para corrigir essas vulnerabilidades triplicou nos últimos 15 anos. Esse aumento da complexidade é impulsionado por uma superfície de ataque em plena expansão, que agora abrange identidades, aplicações, nuvem e, especialmente, APIs. "Hoje os ataques são muito mais sofisticados e baseiam-se na parte de identidade. O invasor entra com uma credencial válida, o que torna a detecção um desafio enorme", explicou.

A sobrecarga de ferramentas também contribui para o problema. Muitas empresas acumulam sistemas que geram milhares de alertas desconectados, resultando em times de desenvolvimento esgotados. Esse dado atinge 80% dos profissionais da área.

Para Schumacher, a solução começa por mudar o timing das decisões de segurança. “Temos a opção de identificar e tratar vulnerabilidades em uma fase de planejamento e design ou deixar para tratar em produção. Se a decisão for resolver essa questão desde o começo, haverá um custo, mas se for corrigir o mesmo problema após o lançamento, pode custar 80 vezes mais, sem contar os danos reputacionais imensuráveis”, afirmou.

Nesse contexto, o uso da IA surge como uma faca de dois gumes. Embora promissora, apenas 45% do código gerado por IA é considerado seguro atualmente. “Você pode potencializar uma solução ou um problema. O uso de IAs abertas sem governança apenas amplia o incêndio e aumenta a dívida de segurança”, disse Schumacher. O caminho seguro passa pela adoção de IAs curadas e integradas a uma governança detalhada.

Outro ponto crítico abordado foi a segurança do ecossistema além do código, como as chamadas Shadow APIs (ativas, mas não documentadas) e o uso de bibliotecas open source sem a devida análise de composição (SCA). “A segurança vai além do código, ela está em todo o ecossistema. Bibliotecas podem trazer vulnerabilidades, problemas de licenciamento e backdoors que se tornam vetores de ataque invisíveis”, destacou.

Para garantir entregas fluidas e protegidas, a estratégia recomendada é a evolução para o DevSecOps , onde as melhores práticas de segurança são aplicadas de forma contínua e automatizada em todo o ciclo de vida do software. Schumacher reforça que o foco deve ser o "risco real", mensurando a probabilidade e o impacto de cada falha para que o time atue com precisão. “A segurança deve colaborar com o desenvolvimento e não ser um impeditivo no final do processo”, concluiu.

→ Saiba Como o Teamwork Collection une estratégia e execução

Da ideia à entrega

Vitor Garcia conectou a visão estratégica e design seguro ao demonstrar como a tecnologia, quando bem orquestrada, remove os atritos que impedem decisões rápidas e entregas confiáveis. Garcia reiterou que o objetivo é “entregar soluções para esses atritos, trazendo um processo mais suave”, convertendo o esforço do time em inovação e impacto real.

Através da simulação em um banco fictício, Garcia demonstrou um passo a passo em que a inteligência artificial atua como uma salvaguarda em cada etapa do ciclo de vida do software.

O primeiro passo de uma entrega segura começa com a definição correta do que será feito. Utilizando o Atlassian Rovo, Garcia demonstrou o processo de transformar um prompt simples em uma história completa, com critérios de aceite e validações, eliminando a falta de requisitos claros que, segundo ele, “geram retrabalho e reuniões desnecessárias”.

Ele também mostrou o uso do "teammate inteligente" para verificar riscos antes mesmo da revisão humana. O agente garantiu conformidade com padrões internos de segurança e gerou um pull request completo com explicações detalhadas. Isso minimiza o tempo de revisão técnica e assegura que nenhuma vulnerabilidade óbvia avance no pipeline. Garcia encerrou o fluxo mostrando que a automação se estende até o fim da pipeline.

Para Vitor Garcia, o resultado dessa abordagem é uma organização que não apenas decide mais rápido, mas decide melhor, protegendo seu código, sua reputação e seu futuro.

Consultorias especializadas, como a e-Core, reconhecida como Atlassian Solutions Partner e parceira exclusiva da Postman no Brasil, desempenham papel essencial ao orientar a implantação de modelos como o DevSecOps, estruturar processos de governança e acelerar a maturidade organizacional para garantir decisões seguras e ágeis.

A e-Core é um dos principais Atlassian Platinum Solution Partner na América Latina. Com mais de 19 anos de parceria, nosso time está preparado para ajudar você a alinhar times ágeis, gestão de portfólio e tomar decisões estratégicas com segurança

Isso pode te interessar:

IA para gestão de ativos florestais: prevendo geadas antes do impacto

Wed, 01 Apr 2026 13:30:11 GMT

Este estudo de caso explora a colaboração entre a e-Core e uma produtora de celulose líder de mercado, que enfrentava um desafio crítico: avaliar o potencial impacto da geada na produção de papel. A geada representa uma ameaça significativa, variando de pequenas interrupções a perdas graves na produção de celulose. Dada a natureza imprevisível da gestão de ativos florestais, especialmente sob a influência das mudanças climáticas, nossa parceria visou desenvolver um mecanismo avançado de detecção de geada, impulsionado por IA, permitindo estratégias proativas para mitigar perdas potenciais.

A Solução

O objetivo principal deste projeto foi conduzir uma Prova de Conceito (PoC) para verificar a capacidade de identificar mudanças inesperadas na produção, especificamente aquelas causadas pela geada. Analisamos dados dos sistemas de duas ferramentas projetadas para monitoramento e coleta de dados em tempo real em operações florestais, a Monitora e a Zeus. Focamos em áreas críticas como inteligência geográfica e gestão de ativos florestais, usando IA para administrar a imprevisibilidade inerente a este campo.

Etapas do Projeto

Nosso projeto aderiu à estrutura CRISP-DM (Processo Padrão Interindustrial para Mineração de Dados), uma metodologia amplamente reconhecida para projetos de mineração de dados e machine learning . Esta abordagem estruturada nos guiou através de seis fases principais, cada uma contribuindo para o desenvolvimento bem-sucedido da nossa PoC baseada em IA.

Entendemos profundamente os objetivos de negócio e as metas da PoC. Em colaboração com os stakeholders , definimos requisitos, estabelecemos indicadores de desempenho (KPIs) e garantimos o alinhamento com o contexto operacional.

Avaliamos os dados disponíveis para entender sua qualidade e relevância. Variáveis-chave, particularmente fatores meteorológicos como umidade e temperatura mínima, foram identificadas como críticas para a previsão de geada. Dentre os dados provenientes de imagens de satélites avaliados, as da missão Sentinel-2 foram consideradas impraticáveis devido a complexidades e incertezas.

Focamos em garantir a qualidade do conjunto de dados, selecionando as colunas mais relevantes e aplicando interpolação para criar uma área de dados abrangente. Esta preparação foi crucial para alimentar o modelo com entradas robustas.

Nesta fase, construímos a base analítica da PoC. Selecionamos algoritmos apropriados, separamos os dados em conjuntos de treinamento e teste e otimizamos continuamente o desempenho usando as métricas de acurácia e recall .

Foi realizada uma análise minuciosa do desempenho do modelo, garantindo que ele atendesse aos critérios de compreensão do negócio. A colaboração com os especialistas do cliente ajudou a validar as previsões e refinar o modelo conforme necessário.

A fase final envolveu a implementação e entrega dos resultados da PoC. Trabalhamos em estreita colaboração com o cliente para validar e refinar os resultados, garantindo que o modelo estivesse alinhado tanto com as metas de negócio quanto com as técnicas.

Resultados

O projeto trouxe avanços significativos na detecção de geada para nosso parceiro do setor de celulose por meio de uma série de cinco experimentos. Aproveitando modelos de IA e machine learning , desenvolvemos um classificador altamente preciso que distingue de forma confiável eventos de geada de outras anomalias de clima. O processo de experimentação, envolvendo várias iterações, foi vital para otimizar o desempenho do modelo.

Destaques

Taxa de acerto aprimorada na detecção de geada: o modelo final alcançou aproximadamente 98% de acurácia na identificação de ocorrências de geada, tornando-o altamente confiável.
Seleção refinada de atributos ( Feature Selection ): fatores meteorológicos, particularmente a temperatura mínima e a umidade, foram identificados como as variáveis mais cruciais para a previsão de geada, otimizando o modelo para um melhor desempenho.
Desempenho consistente em dados históricos: o modelo identificou consistentemente eventos de geada quando aplicado a dados históricos, evitando falsos positivos durante períodos sem geada .
Melhoria no tratamento de dados: o aprendizado não supervisionado, realizado durante o Experimento 5, abordou de forma eficaz os desafios na rotulagem de grandes conjuntos de dados, aumentando a robustez do modelo.
Impacto operacional: o modelo de detecção de geada baseado em IA permite a tomada de decisões proativas, ajudando a empresa a mitigar perdas potenciais causadas por danos de geada, reduzindo assim os riscos operacionais e melhorando a gestão de recursos.

Soluções avançadas de IA

Usando classificação de dados precisa, nossa equipe desenvolveu um modelo de IA avançado capaz de identificar geadas com precisão notável. Um experimento em particular se destacou, alcançando 98% de acurácia em testes e validando consistentemente a eficácia do modelo com dados históricos não classificados anteriormente. O algoritmo de machine learning escolhido, Random Forest , conhecido por sua eficiência e facilidade de treinamento, oferece uma solução robusta para a identificação precisa de eventos de geada.

Benefícios a médio e longo prazo

Identificação precoce de áreas de risco dentro dos ativos florestais;
Alocação de recursos otimizada com base em análises preditivas;
Melhoria na acurácia da previsão do tempo, aprimorando a tomada de decisões operacionais;
Automação de processos levando a um aumento na eficiência e reduções significativas de custos;
Inovação tecnológica fortalecida, reforçando a posição competitiva da empresa no mercado.

Perspectivas Futuras

Em conclusão, a PoC demonstra a viabilidade para usar dados dos sistemas Monitora e Zeus, combinados com algoritmos de IA e machine learning , para detectar mudanças causadas pela geada. Esta abordagem aprimora significativamente a gestão de ativos florestais, particularmente em um campo tão imprevisível quanto a silvicultura em um cenário de mudanças climáticas.

Olhando para o futuro, há oportunidades para refinar ainda mais o modelo, explorando características de dados mais complexas, integrando informações adicionais relevantes e expandindo sua capacidade de reconhecer uma gama mais ampla de anomalias climáticas.

Como parceira estratégica, a e-Core ajuda você a transformar dados em decisões que elevam o OEE. Unimos Inteligência Artificial e governança para otimizar disponibilidade, performance e qualidade com segurança. Quer saber como elevar a eficiência da sua produção com agentes de IA?

Isso pode te interessar:

Agentes de IA e OEE: dados industriais em decisões automáticas

Wed, 25 Mar 2026 18:00:41 GMT

Com o avanço da inteligência artificial (IA), fábricas se veem diante de novas exigências para tornar a operação cada vez mais eficiente. Com isso, pode ser que você já tenha ouvido que o indicador de Eficiência Global do Equipamento (OEE, na sigla em inglês) perdeu relevância frente às novas tecnologias. No entanto, assim como a internet não extinguiu a comunicação, a IA não elimina o OEE. Ela o transforma .

O OEE, principal indicador de efetividade global de um equipamento, passa a operar em um novo patamar quando associado aos agentes de IA na manufatura . Em vez de apenas medir disponibilidade, performance e qualidade, o OEE e a IA agora caminham juntos para impulsionar produtividade, reduzir custos e gerar valor concreto para o negócio industrial.

Agentes de IA em fábricas: vale investir para aumentar a produtividade?

O OEE combina três fatores fundamentais: disponibilidade, performance e qualidade. Maximizar esse indicador é determinante para elevar produtividade e lucratividade industrial .

Na prática, muitas indústrias já monitoram ativos com sensores wireless e sistemas conectados que enviam dados para a nuvem. O desafio surge quando bancos de dados legados não suportam o volume crescente de informações . O resultado é sobrecarga manual na análise da condição dos equipamentos, limitação de produtividade e baixa c apacidade de gerar insights acionáveis a partir dos dados da manufatura .

O desafio fica mais complexo considerando que o volume de dados tende a crescer de forma exponencial. Segundo o IDC 2024 DataSphere , até 2030 a indústria de manufatura deverá acumular 92 exabytes de dados provenientes de múltiplas fontes internas e externas. É nesse ponto que agentes de IA passam a atuar: organizando, processando e interpretando grandes volumes de dados para apoiar decisões automáticas que impactam diretamente o OEE.

Esse movimento também é tendência na indústria. Segundo projeções do IDC 2026 Manufacturing Industry FutureScape , este ano mais de 40% dos fabricantes com sistemas de programação da produção irão atualizá-los com recursos orientados por IA para viabilizar processos autônomos .

Assim, agentes de IA transformam a manufatura de reativa para proativa, automatizando decisões que impactam diretamente os pilares do OEE: disponibilidade, performance e qualidade. Diferentemente da IA tradicional, esses agentes entendem contexto, raciocinam e executam ações autônomas, processando rapidamente dados de múltiplas fontes para gerar insights em minutos e liberar operadores para tarefas estratégicas.

O resultado inclui a redução do tempo de inatividade com ajustes na produção e a correção automática de desvios de qualidade em tempo real. No entanto, decisões de maior risco continuam exigindo a avaliação humana para preservar o controle e a segurança operacional.

Desafios para que seus agentes de IA sejam copilotos inteligentes

Para que tragam valor real na indústria de manufatura, agentes de IA devem atuar como copilotos inteligentes , não como substitutos irrestritos da decisão humana. Sem dados confiáveis e governança sólida, projetos podem nascer comprometidos . Se decisões automatizadas reduzirem capacidade produtiva ou afetarem a qualidade, a confiança desaparece e o sistema tende a ser ignorado ou desligado pelos operadores para garantir metas diárias.

A autonomia também exige limites técnicos claros . Permitir que um agente reprograme manutenção ou reabasteça consumíveis envolve risco moderado. Mas alterar múltiplos processos críticos simultaneamente, como parar linhas inteiras ou liberar lotes sem supervisão humana, pode gerar impactos operacionais e financeiros significativos .

Somam-se a isso resistência cultural e o uso não autorizado de ferramentas públicas de IA, o chamado shadow AI , que amplia riscos de segurança e conformidade. Governança de IA e expertise humana continuam sendo a base para que esses copilotos gerem eficiência sem comprometer controle.

Passos essenciais para a transformação de dados em decisões com agentes de IA

A implementação de agentes de IA na manufatura exige foco estratégico, critérios técnicos claros e gestão de mudança estruturada desde o início. Abaixo, separamos o que é obrigatório para que projetos de agentes de IA transformem dados em estratégia :

A adoção não deve partir apenas da diretriz de “usar IA”. É essencial atacar um problema específico, com impacto mensurável no OEE ou na eficiência operacional. Sem escopo claro, há risco elevado de desperdício de investimento e baixa geração de valor.

IA Agêntica não substitui sistemas que já funcionam adequadamente. A lógica é usar a ferramenta certa para cada desafio. Se 15 regras resolvem o problema, não há razão para criar um modelo complexo. O ideal é integrar bancos de dados relacionais, séries temporais e documentos para alimentar decisões mais robustas.

Aplicações em tarefas monótonas (Dull), perigosas (Dangerous) ou insalubres (Dirty) tendem a gerar maior aceitação e retorno. Ao direcionar agentes para essas frentes, a indústria reduz a exposição humana a riscos e libera equipes para atividades de maior valor agregado.

Gestão de mudança é fator crítico. Projetos têm maior sucesso quando os profissionais impactados participam do desenvolvimento. Perguntar quais atividades geram maior fricção operacional é uma forma objetiva de direcionar a IA para onde ela realmente agrega eficiência.

Agentes de IA devem operar em simbiose com especialistas da planta. Técnicos e operadores possuem conhecimento tácito essencial para corrigir decisões e aprimorar continuamente o desempenho dos sistemas. A combinação entre automação e supervisão humana sustenta decisões mais seguras e eficazes.

Primeiros passos para transformar dados em eficiência com agentes de IA

Agentes de IA tendem a se tornar parte estrutural das operações industriais, impulsionados pelo volume crescente de dados e pela busca contínua por eficiência . No entanto, nem toda implementação garante decisões mais inteligentes ou uso estratégico das informações sem governança, arquitetura adequada e limites claros de autonomia.

Para ter resultados concretos , o primeiro passo é contar com uma parceria que compreenda seu negócio e saiba estruturar agentes como copilotos seguros e orientados ao valor.

A e-Core conta com soluções que garantem confiança na transformação dos seus dados em eficiência operacional. Fale com nossos especialistas.

Como parceiro exclusivo da Postman no Brasil , a e-Core é capaz de guiar empresas na adoção, governança e escalada de suas APIs com eficiência, reduzindo riscos, custos e complexidade.

Quer saber como ajudamos a sua organização a inovar com confiança?

Isso pode te interessar:

How to prevent IT Incidents with agentic AI | ITOps Webinar

Wed, 18 Mar 2026 19:10:14 GMT

Shift from reactive support to proactive agentic AI operations

Efficiency in IT is often measured by how fast we can fix what breaks. But in a high-scale digital environment, "fixing things faster" is only half the battle.

Watch e-Core’s experts deep dive into how agentic AI is transforming intelligent IT operations (ITOps).

We’ll move beyond simple chatbots to discuss how to build a methodology where AI agents don’t just assist— they proactively observe, detect, and help remediate issues in real-time .

Meet the experts

Learn from industry leaders in Cloud strategy and IT service management.

Martin Druda

Cloud and AI strategy

Flávia Batista

Regional Delivery Manager

What you will learn

Key takeaways to transform your IT operations strategy

AI agents as IT assets

How to treat AI agents as strategic IT assets with proper governance, avoiding the pitfalls of unmonitored "shadow AI" experiments.

Engineering vs. firefighting

How intelligent IT operations can shift your talent allocation from a heavy support burden to a development-focused model.

Diagnostic reasoning and automated action

How agentic AI can expedite root cause analysis and execute secure remediation steps within your specific infrastructure.

Eliminating data silos

How to connect observability, monitoring, and telemetry data so your AI can catch anomalies before a ticket is ever raised.

Proactive revenue protection

How to use AI-driven sentiment analysis and account prioritization to prevent churn.

Ready to level up?

Watch top IT leaders shaping
the future

What you will learn

Key takeaways to transform your IT operations strategy

AI agents as IT assets

How to treat AI agents as strategic IT assets with proper governance, avoiding the pitfalls of unmonitored "shadow AI" experiments.

Engineering vs. firefighting

Strategies to shift your talent allocation from a heavy support burden to a development-focused model, using AI as a retention tool for your best engineers.

Diagnostic reasoning and automated action

How agentic AI can expedite root cause analysis and execute secure remediation steps within your specific infrastructure and processes.

Eliminating data silos

Practical ways to connect observability, monitoring, and telemetry data so your AI can parse signals and catch anomalies before a ticket is ever raised.

Proactive revenue protection

Using AI-driven sentiment analysis and account prioritization to trigger "white-glove" escalations for high-priority accounts, preventing churn before it starts.

Ready to level up?

Watch top IT leaders shaping the future

Real-world results: scalability in action

Discover how one of the world's largest on-demand delivery platforms, managing over 120 million orders per month, transformed their command center. By moving to a proactive, AI-driven model, they protected revenue and customer trust during peak demand periods.

➔ Drastically fewer false positives

➔ Engineers focused on strategic features, not 2:00 AM pages

73%

Reduction in incidents

57%

Reduction in MTTD

120M+

Orders Supported

90%+

Faster Response Time

Meet the experts

Learn from industry leaders in Cloud strategy and IT service management.

Martin Druda

Cloud and AI strategy

Flávia Batista

Regional Delivery Manager

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Alta disponibilidade: uma vantagem da indústria digital

Tue, 03 Mar 2026 19:40:42 GMT

Sua operação está preparada para funcionar 24x7 sem comprometer receita e reputação?

A indústria digital opera em tempo real, impulsionada pela integração de tecnologias como IoT, MES–ERP, analytics, automação e inteligência artificial. Com tudo conectado e totalmente dependente de disponibilidade contínua, a digitalização elevou o nível de eficiência — e, consequentemente, o nível de risco.

Neste cenário altamente interligado, o downtime deixou de ser um mero incidente técnico . Ele se transformou em um risco direto e imediato para a produção, compliance e receita.

Apesar de sistemas conectados e a integração entre a produção e os sistemas corporativos terem tornado a operação mais inteligente, essa dependência exige resiliência total.

Neste whitepaper, você vai entender por que alta disponibilidade deixou de ser diferencial técnico e se tornou decisão estratégica de negócio.

Faça o download do whitepaper

O que você vai aprender neste material

Por que a alta disponibilidade se tornou central na manufatura digital

Quais são os principais riscos invisíveis em ambientes industriais conectados

Como estruturar infraestrutura resiliente e eliminar pontos únicos de falha

O papel da governança, da priorização técnica e da gestão de incidentes

Como conectar tecnologia e operação para reduzir MTTR e proteger indicadores críticos

Conheça a e-Core?

Somos Platinum Solution Partner com foco em inovação digital e transformação de negócios.

Parceiro Atlassian desde 2005

Expertise comprovada

+85 certificações

Profissionais capacitados para apoiar o seu negócio

+350 especialistas Atlassian

+1.5k projetos Atlassian entregues

Experiência consolidada em diversos cenários

Somos um parceiro de serviços de consultoria e tecnologia que combina experiência global com tecnologias de ponta para ajudar os clientes a impulsionar o crescimento e a transformação dos negócios.

e-Core

Isso pode te interessar:

Por que este relatório é essencial para a sua estratégia em 2026?

Visão de Implementação

Diferente de relatórios puramente teóricos, trazemos a visão da e-Core sobre como aplicar cada tecnologia no seu ecossistema atual (Atlassian, Postman e Cloud).

Curadoria Especializada

Filtramos o ruído do mercado para focar apenas no que gera ROI real e escalabilidade tecnológica.

Antecipação de Riscos

Identificamos os gargalos de governança e segurança que podem travar sua inovação se não forem endereçados agora.

Por que a Governança de APIs importa?

Tue, 03 Mar 2026 19:19:22 GMT

As APIs evoluíram além do papel de simples interfaces e se tornaram blocos fundamentais do software moderno e das estratégias de negócio. Em ambientes digitais cada vez mais conectados, elas sustentam a integração entre sistemas, dados e serviços , viabilizando experiências contínuas para clientes e colaboradores em múltiplas plataformas.

Com a crescente adoção de arquiteturas distribuídas, orientadas a microsserviços e cloud-native — que devem estar presentes em mais de 95% das novas iniciativas até 2028, segundo o Gartner —, as organizações passaram a desenvolver aplicações como conjuntos de serviços internos e externos expostos por APIs.

Essa lógica, conhecida como API-first , responde à demanda por experiências integradas, acessíveis em múltiplos dispositivos e plataformas . Mas também a complexidade de gestão. À medida que o número de APIs cresce, torna-se mais difícil garantir que todas sejam seguras, escaláveis e eficientes do ponto de vista operacional e de custos .

O que significa governança de APIs na prática

A governança de APIs surge como resposta direta à complexidade criada pela proliferação de APIs em ambientes corporativos. Em termos executivos, trata-se de um conjunto de práticas que permite estabelecer padrões consistentes, reduzir a dispersão de APIs e elevar a qualidade, a segurança e o valor entregue por cada API ao negócio.

Na prática, governança de APIs é a definição de políticas, padrões e processos que orientam como as APIs são desenhadas, desenvolvidas e mantidas ao longo de seu ciclo de vida . Diferentemente de abordagens tradicionais, baseadas apenas em documentação e revisões manuais, a governança moderna é contínua, automatizada e integrada aos fluxos de desenvolvimento, promovendo alinhamento entre times técnicos e objetivos corporativos.

No entanto, a governança de APIs deve ser entendida como mais do que um controle posterior, sendo incorporada desde o design. Esse modelo exige mudança cultural, com investimento em capacitação e conscientização , para garantir APIs seguras, reutilizáveis, em conformidade e alinhadas às metas de negócio, sem comprometer a produtividade e a inovação.

Os impactos da falta de governança de APIs para
o negócio

Escalar APIs sem governança expõe as empresas a riscos operacionais e de segurança que nem sempre são visíveis no curto prazo. O maior número de APIs aumenta também a dispersão de padrões, criando ecossistemas fragmentados, difíceis de integrar e de escalar de forma consistente .

Esse cenário resulta em ineficiências operacionais. Times perdem tempo recriando lógicas já existentes, os ciclos de desenvolvimento se alongam e os custos aumentam. APIs inconsistentes reduzem a produtividade, dificultam a reutilização e comprometem a experiência de desenvolvedores internos, parceiros e consumidores finais.

Do ponto de vista de risco, a ausência de governança amplia superfícies de ataque e eleva a exposição a falhas de segurança de API. A falta de padronização em autenticação e autorização favorece o surgimento de APIs não monitoradas, lacunas de compliance e desafios em auditorias, com possíveis impactos financeiros e reputacionais para o negócio.

Governança de APIs e documentação: a base para qualidade, escala e inovação

Diante desses riscos, a governança de APIs é um fator estratégico para sustentar crescimento, inovação e segurança em ambientes digitais . Ao garantir padrões de qualidade, consistência e conformidade, ela permite que as APIs sejam tratadas como produtos, com ciclo de vida, ownership e documentação bem definidos.

E falando em documentação, esse processo assume um papel central n a governança de API. Quando integrada ao desenvolvimento, ela reduz ambiguidades, melhora a reutilização e acelera a colaboração entre equipes , evitando falhas comuns associadas a APIs mal documentadas ou desatualizadas.

No mercado, plataformas como o Postman entenderam essa necessidade e diferenciam-se ao integrar documentação e governança em um único fluxo . Por meio de IA integrada, a ferramenta revisa automaticamente coleções e especificações , recomenda melhorias e gera documentações mais claras, completas e sempre sincronizadas . Essa automatização elimina esforços manuais, enquanto a centralização facilita o onboarding de desenvolvedores e o consumo das APIs.

Governança de APIs como base para inovação e escala

Empresas que tratam governança de APIs como prioridade estratégica estão mais preparadas para inovar com segurança , escalar seus ecossistemas digitais e evoluir suas arquiteturas com previsibilidade. Nesse contexto, o Postman atua como um habilitador estratégico ao integrar design, documentação e governança ao ciclo completo das APIs , apoiando decisões de negócio e não apenas demandas técnicas.

No entanto, para transformar governança em vantagem competitiva, é fundamental ir além da ferramenta. Contar com parceiros especializados ajuda a definir padrões, estruturar processos e acelerar a maturidade em APIs de forma segura , consistente e orientada a valor.

Fale com nossos especialistas e descubra como evoluir sua estratégia de governança de APIs com foco em produtividade, inovação e conformidade.

Como parceiro exclusivo da Postman no Brasil , a e-Core é capaz de guiar empresas na adoção, governança e escalada de suas APIs com eficiência, reduzindo riscos, custos e complexidade.

Quer saber como ajudamos a sua organização a inovar com confiança?

Isso pode te interessar:

How an on-demand delivery platform reduced MTTR by 70% with AI-driven operations

Fri, 27 Feb 2026 14:18:36 GMT

For digital-first companies operating in highly competitive markets, operational stability has become a core business capability. In large on-demand platforms, where millions of transactions happen continuously and customer expectations are measured in seconds , even minor disruptions can have an immediate impact on revenue, brand perception, and partner trust.

This case explores how a leading on-demand delivery platform in Latin America adopted AI-driven IT operations to transform incident management, reduce operational noise, and support always-on performance at massive scale.

The context: Always-on digital operations

The organization operates a large digital marketplace that connects consumers, service providers, and delivery partners across thousands of cities. With tens of millions of monthly transactions, the platform depends on a complex, distributed technology environment that must remain available 24x7.

At this scale, reliability is not just an IT concern, it is a business imperative. Any instability directly affects customer experience, partner operations, and financial performance.

This reality demanded an operational model capable of detecting issues early, responding rapidly, and sustaining performance under constant demand.

The Challenge: Complexity, Alert Fatigue, and Manual Processes

As the platform expanded, its technology stack and operational footprint became increasingly complex. The existing support model struggled to keep pace, resulting in several critical challenges:

Extremely high alert volumes across multiple systems and environments
Significant operational noise , making it difficult to identify incidents that truly required action
Manual and time-consuming incident investigation and documentation
Pressure to reduce Mean Time to Detect (MTTD) and Mean Time to Resolve (MTTR) without increasing headcount

Traditional monitoring and reactive support approaches were no longer sufficient. The organization needed a smarter, scalable solution grounded in AI-driven IT operations.

The solution: AI-driven IT operations in a 24x7 Command Center

To address these challenges, the platform partnered with e-Core to design and operate a modern Command Center built around ITIL and ITSM best practices and enhanced by a rtificial intelligence and automation .

The solution focused on transforming how incidents were detected, analyzed, and resolved .

24x7x365 Command Center Operations
A dedicated Command Center was established to provide continuous monitoring and response, ensuring operational coverage during peak hours, off-hours, and critical business moments.

ITIL-Aligned Level 2 Support
Incident handling and escalation processes were standardized, improving consistency, predictability, and collaboration across teams .

Proactive Monitoring of Critical Environments
Rather than reacting to outages, the Command Center adopted a proactive stance, identifying patterns, trends, and early indicators of potential incidents.

AI-Driven IT Operations Capabilities
Artificial intelligence was applied to reduce manual effort and improve decision-making, including:

Alert correlation and intelligent noise reduction
Faster and more consistent incident investigation
Automated and standardized incident documentation

By embedding AI into daily operations, teams were able to shift from reactive firefighting to structured, data-driven response.

The results

The adoption of AI-driven IT operations delivered measurable and sustained improvements:

Approximately 70% reduction in Mean Time to Resolve (MTTR)
Around 57% reduction in Mean Time to Detect (MTTD)
Over 90% reduction in Mean Time to Respond
Significant decrease in false positives and alert fatigue
More stable , predictable operations across the platform

These results translated directly into improved service reliability and operational confidence.

Enabling focus and scalability

Beyond performance metrics, the transformation reshaped how teams worked. With fewer unnecessary alerts and faster, more reliable incident resolution, operational teams experienced reduced cognitive load and lower burnout risk .

Engineers and support professionals could redirect their time toward optimization, innovation, and strategic initiatives.

At the organizational level, AI-driven IT operations became a foundation for sustainable growth, rather than a bottleneck.

-> Want to understand AI better? Read: What AI failures teach us about building smarter systems

Conclusion: AI-driven IT operations as a business enabler

For large digital platforms, reliability and speed are inseparable from business success.

This case demonstrates how AI-driven IT operations, combined with ITIL-aligned processes and 24x7 Command Center coverage, can dramatically improve incident management outcomes without increasing operational complexity.

As digital businesses continue to scale, investing in intelligent, automated operations is no longer optional. It is a critical enabler of resilience, performance, and long-term competitiveness.

Whether your team is dealing with alert fatigue, slow incident response, or the challenges of scaling always-on operations, the right combination of AI, automation, and ITSM best practices can make a measurable difference.

Talk to our experts here to explore how intelligent operations can help your teams reduce complexity, improve resilience, and focus on what truly drives business value.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Isso pode te interessar:

Como a inteligência artificial altera os ponteiros da cibersegurança

Wed, 25 Feb 2026 16:19:14 GMT

Na era da inteligência artificial (IA), a cibersegurança surge como um dos temas centrais para empresas que buscam acelerar sua adoção da tecnologia.

Na prática, a IA nas empresas já sustenta aplicações como assistentes virtuais, agentes autônomos, sistemas preditivos e modelos de otimização. Essas soluções ampliam eficiência e produtividade em áreas como operações, atendimento ao cliente, recursos humanos e marketing. Ao mesmo tempo, aumentam a dependência de dados e de sistemas cada vez mais interconectados .

Do ponto de vista da segurança, esse cenário altera profundamente o perfil de risco. De acordo com o mais recente “ Top Cybersecurity Trends 2025 ” , do Gartner, a expansão da GenAI desloca o foco da proteção para dados não estruturados, como textos, imagens e vídeos. Isso impacta diretamente estratégias de segurança ligadas ao treinamento de modelos, à gestão de dados e aos processos de inferência.

Quais os riscos da IA em cibersegurança?

A adoção acelerada da IA introduz novos vetores de ataque . Agentes autônomos que tomam decisões ou interagem com sistemas críticos podem se tornar pontos de exposição quando mal configurados ou treinados com dados enviesados. Esses riscos ampliam a probabilidade de falhas operacionais, violações de segurança e impactos legais e reputacionais .

Um exemplo é o avanço da Shadow AI , caracterizada pelo uso de ferramentas de inteligência artificial sem governança corporativa. O estudo “ GenAI na prática ” , do MIT Technology Review Brasil, mostra que, embora apenas 40% das empresas tenham assinaturas corporativas de modelos de linguagem, mais de 90% dos profissionais utilizam ferramentas pessoais de IA no trabalho, na maioria dos casos sem controle formal.

Esse contexto evidencia por que abordagens tradicionais de segurança já não são suficientes . As empresas enfrentam agora um desafio duplo: proteger ambientes cada vez mais orientados por IA e, ao mesmo tempo, usar a própria inteligência artificial como parte ativa das estratégias de cibersegurança . Esse equilíbrio será determinante para projetos de inteligência artificial de sucesso e m ambientes corporativos.

Os impactos da IA no negócio

A exposição de dados sensíveis e de propriedade intelectual cresce em ambientes orientados por dados, especialmente quando modelos de IA acessam informações críticas sem controles adequados . Esse risco afeta diretamente a competitividade e o valor estratégico das organizações.

Os desafios também se estendem ao campo regulatório. O uso de IA sem governança consistente aumenta a probabilidade de não conformidade com normas de proteção de dados e requisitos setoriais. Em cenários de auditoria ou incidentes, falhas de compliance podem gerar sanções, custos adicionais e danos à reputação corporativa .

Do ponto de vista operacional, ataques mais sofisticados elevam o risco de interrupções em sistemas críticos e serviços digitais . Incidentes de segurança impactam a continuidade dos negócios e comprometem a confiança de clientes, parceiros e investidores. Esse efeito é amplificado pela dependência crescente de terceiros e de ecossistemas digitais interconectados .

IA como aliada estratégica da cibersegurança corporativa

Nesse contexto, a cibersegurança e a IA deixam de ser áreas separadas e passam a convergir de forma estratégica .

Soluções de segurança baseadas em IA permitem acompanhar a velocidade, a escala e a complexidade das ameaças atuais, oferecendo uma abordagem mais proativa e alinhada às demandas do negócio.

Como a IA potencializa a operação e os resultados na cibersegurança

Detecção preditiva de ameaças

A IA permite identificar padrões e anomalias em grandes volumes de dados por meio de análises comportamentais. Isso inclui ameaças sutis ou ainda desconhecidas, r eduzindo o tempo de permanência do atacante e antecipando a resposta nas fases iniciais do ataque.

Monitoramento contínuo e resposta automatizada a incidentes

Soluções auxiliam na priorização de alertas , na correlação de eventos e na execução de ações de contenção . Essa abordagem reduz o tempo médio de detecção e resposta, ampliando a eficiência operacional mesmo com equipes enxutas.

Análise de comportamento para reduzir falsos positivos

Ao avaliar continuamente usuários, sistemas e entidades não humanas, a IA ajusta controles de acesso de forma dinâmica . Isso diminui erros manuais e fortalece a proteção contra ataques baseados em identidade .

Escalabilidade da segurança em ambientes complexos

Quando treinada com dados proprietários e protegida por mecanismos de governança, o uso de IA corporativa cria camadas adicionais de proteção . Essa estratégia reduz exposições não intencionais e permite que a segurança evolua no mesmo ritmo da transformação digital das empresas.

O papel da governança na segurança orientada por IA

No entanto, todos os benefícios da adoção da IA para a cibersegurança podem ampliar os riscos para as empresas se foram implementados sem uma estratégia clara de governança . Iniciativas isoladas favorecem vieses, modelos opacos e decisões automatizadas sem supervisão adequada. Esse cenário se torna ainda mais complexo quando a IA é integrada a sistemas legados e ambientes híbridos, em contextos de baixa maturidade organizacional e escassez de talentos especializados.

Para que a cibersegurança e IA avancem de forma sustentável, é essencial alinhar tecnologia, negócio e gestão de risco . Isso envolve definir políticas, limites e responsabilidades sobre o uso da IA, além de incorporar a segurança desde o design . Frameworks corporativos, métricas consistentes e monitoramento contínuo ajudam a garantir transparência, controle e conformidade ao longo do ciclo de vida das soluções .

Na prática, as empresas devem iniciar com uma avaliação de maturidade em segurança e inteligência artificial , seguida da priorização de riscos e casos de uso . A construção de um roadmap evolutivo, em vez da simples adoção de ferramentas, é fundamental para gerar valor .

O apoio de parceiros especializados contribui para acelerar essa jornada e aumentar a probabilidade de projetos de IA de sucesso . Fale com nossos consultores e entenda como a sua empresa pode alavancar a inteligência artificial para criar um ambiente seguro, construindo confiança e promovendo a inovação .

Isso pode te interessar:

AI and governance: Rethink IT control and accountability

Thu, 19 Feb 2026 13:04:24 GMT

Agentic AI is forcing a conversation many organizations have postponed for too long. As systems move from executing predefined instructions to pursuing goals autonomously, traditional models of IT governance start to show their limits and think about AI and governance.

What used to work for deterministic systems and human-driven processes no longer scales when software can decide, act, and iterate on its own.

For IT and business leaders, the challenge is no longer whether AI can increase efficiency. The real question is how to govern systems that act independently without losing control, accountability, or trust. This shift is subtle at first, but its impact on governance, risk, and operations is profound.

Understanding this shift requires rethinking how autonomy, permissions, and oversight work together in modern IT environments.

From instructions to objectives

Traditional AI behaves like an advanced assistant. You give it a task, and it executes within clear boundaries. If you ask it to optimize a SQL query, generate documentation, or summarize incidents, the scope is explicit and the outcome predictable.

Agentic AI operates under a different model. Instead of receiving instructions, it receives objectives. How it achieves those objectives is not fully predetermined.

That distinction matters. When an agent is tasked with maximizing efficiency or optimizing costs, it may identify actions that technically achieve the goal but violate organizational expectations. An agent optimizing costs might cancel high-value support contracts. An agent optimizing a database might remove data it considers unnecessary.

In both cases, the agent is competent. The problem lies in how autonomy is governed.

This shift from execution to intent changes the nature of risk and responsibility . And it sets the stage for why traditional governance models begin to break down.

Why traditional IT governance falls short

Most IT governance frameworks were designed in an era of predictable systems and human decision-making. Change management, approvals, and segregation of duties assumed that behavior could be reviewed and approved before execution.

Agentic systems do not fit neatly into that model. You cannot anticipate every path an autonomous agent may take, just as you cannot predict every line of code a developer will write. Trying to force agentic AI into rigid approval structures quickly becomes unworkable.

At the same time, removing controls altogether creates unacceptable exposure. The result is a governance dilemma. Too much control slows innovation and pushes teams toward shadow solutions. Too little control introduces systemic risk.

This tension is not theoretical. It already appears when organizations experiment with agents across IT operations, service management, and data access.

To resolve it, leaders need to shift focus away from process-heavy control and toward structural safeguards.

The real governance risk is permissions

One of the most practical governance risks with agentic AI is not what agents can reason about, but what they are allowed to do.

In many organizations, agents are created quickly and granted broad permissions for convenience. Multiple agents may share the same service account, or receive access well beyond their intended scope. When something goes wrong, the blast radius is large and accountability is unclear.

Governance starts with identity and permissioning . Each agent should have a clearly defined purpose, its own identity, and only the minimum privileges required to perform its function.

An agent that analyzes customer tickets does not need permission to delete them. An agent that reads production data does not need write access. When permissions align with intent, risks become contained and manageable.

This principle is well known in security. With agentic AI, it becomes foundational to governance.

Once permissions are treated as a first-class design decision, the conversation naturally shifts to how organizations monitor and supervise autonomous behavior.

From predictability to observability

Traditional governance emphasizes predictability. Leaders want to know exactly what will happen before it happens. With agentic AI, that expectation must evolve.

You cannot fully predict how an autonomous agent will solve a problem. You can, however, observe what it does, trace its actions, and understand how decisions were made.

Observability becomes more valuable than pre-approval. Logs, action histories, and decision traces provide the evidence required for audit, compliance, and continuous improvement.

This distinction is especially important in regulated environments. Compliance does not require humans to manually approve every action. It requires that processes are documented, consistent, and reviewable.

Agentic systems can support these requirements if governance is designed around transparency rather than rigid control.

This same logic applies to one of the most sensitive governance areas in IT: Change Enablement.

Change management without bureaucracy

Change management is often cited as incompatible with autonomous systems. In practice, the issue is not change management itself, but how it has been historically implemented.

Many organizations still equate governance with meetings and manual approvals. That approach does not scale, regardless of AI.

A more effective model is based on thresholds. Low-impact, reversible actions can be automated. High-impact or irreversible actions require human visibility or approval.

For example, changes to non-critical systems may be fully automated. Changes affecting revenue systems, customer operations, or financial data should require explicit human involvement. A simple rule applies. If an action cannot be undone, a human should be involved.

This approach preserves autonomy while maintaining accountability. It also aligns governance with business impact rather than technical detail.

When designed this way, governance becomes an enabler rather than an obstacle.

Governance as a catalyst for scale

Poorly defined governance often slows AI adoption. Teams either move cautiously or bypass controls altogether. Clear governance does the opposite.

When boundaries are explicit, teams can experiment safely. Sandbox environments that mirror production but use read-only or replicated data allow agents to be tested without endangering real systems.

Maintaining a documented inventory of agents prevents duplication and reduces risk. In large organizations, it is common for multiple teams to independently build agents with similar goals. Visibility enables reuse and coordination.

You cannot govern what you cannot see. Discovery and documentation are prerequisites for scale.

As agents proliferate beyond IT into business functions, governance also starts to reshape organizational relationships.

Why AI governance brings IT and business closer

Decisions about what agents are allowed to do are not purely technical. They reflect business priorities, risk tolerance, and regulatory obligations.

As agentic AI spreads across departments, IT governance cannot operate in isolation. Business teams define objectives and acceptable outcomes. IT teams translate those expectations into architecture, permissions, and controls.

This mirrors earlier shifts seen with DevOps and DevSecOps, where silos between development, operations, and security had to be broken. Agentic AI accelerates this convergence.

Governance becomes a shared responsibility. IT is no longer a downstream enforcer, but an active partner in shaping how autonomy is applied.

This shift also clarifies a recurring question about accountability.

Autonomy does not remove responsibility

When an agent deletes data or makes a harmful decision, the agent is not accountable. Responsibility lies with the organization that designed, authorized, and deployed it.

This is no different from a human error caused by excessive permissions or weak controls. The difference is scale and speed.

Human roles evolve accordingly. Instead of executing tasks, humans design systems, define boundaries, and supervise outcomes. They decide what agents cannot do, monitor behavior, and intervene when actions cross defined thresholds.

Autonomy increases the importance of governance design. It does not reduce it.

Three things leaders must get right about AI and Governance

For executives, the challenge is not mastering the technical details of agentic AI. It is making the right governance decisions early. Three priorities consistently stand out.

First, visibility

Leaders need a clear view of what agents exist, what they do, and what permissions they hold. Without this visibility, governance is impossible. Documentation and discovery are not overhead. They are the foundation of control.

Second, least privilege

Agents should only have access strictly necessary for their function. Broad permissions create unnecessary risk and blur accountability. Limiting access reduces impact when things go wrong and simplifies oversight.

Third, separate technical capability from organizational judgment.

Agentic systems can produce highly accurate outputs and still lack awareness of broader business, legal, or ethical consequences. That gap is not a failure of the technology, it is a natural characteristic of autonomous systems operating toward defined objectives.

Governance plays a critical role in bridging this gap by ensuring that decisions with material impact remain aligned with business intent, risk tolerance, and accountability.

Conclusion

Agentic AI challenges long-standing assumptions about how control, accountability, and oversight work in IT environments. As systems gain autonomy and the ability to pursue objectives, governance models built around predictability and manual intervention begin to lose effectiveness.

The path forward requires a shift in emphasis. Organizations need to design governance that accounts for autonomous behavior by defining clear boundaries, permissions, and escalation points. Observability , documentation , and intent become central to maintaining trust and compliance as agents operate at scale.

Leaders who approach AI and governance as a structural design problem, rather than a tooling or policy exercise, are better positioned to scale agentic systems responsibly. When governance is treated as part of the architecture, not an afterthought, autonomy becomes manageable and aligned with business goals.

As agentic AI continues to expand across IT and business operations, the organizations that succeed will be those that intentionally govern systems capable of acting, learning, and evolving within clearly defined limits.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

O papel dos agentes de IA no varejo: como transformar eficiência operacional em vantagem competitiva

Fri, 13 Feb 2026 19:12:59 GMT

Em 2026, o varejo brasileiro entra em um ciclo de crescimento relevante. A Confederação Nacional do Comércio de Bens, Serviços e Turismo (CNC) projeta alta de 3,66% para o setor neste ano. Um cenário que deve ser marcado por picos de consumo associados a eventos capazes de mobilização nacional, como a Copa do Mundo e às eleições.

Nesse enquadramento, a tecnologia está no centro de soluções para um setor focado em eficiência operacional e personalização da experiência de compra, com empresas buscando ir além da eficiência para projetos que sustentem a continuidade do negócio .

É nessa movimentação que os agentes da IA ganham protagonismo no varejo . Respondendo a desafios bem definidos, como margens pressionadas, custos elevados e um consumidor altamente sensível a preço e conveniência, agentes inteligentes passam a influenciar diretamente a competitividade das operações . O potencial é claro, mas exige decisões bem orientadas para que a tecnologia gere valor sustentável ao negócio.

Como os agentes de IA estão trazendo resultados no varejo?

Agentes de IA são sistemas que combinam modelos avançados de inteligência artificial com acesso a ferramentas e dados para executar ações sob controle humano . No varejo, eles começam a assumir um papel mais ativo ao ampliar a capacidade das equipes, acelerando a análise de informações, melhorando o raciocínio operacional e apoiando decisões em áreas como supply chain, atendimento ao cliente e gestão executiva, segundo o relatório 2026 AI Agent Trends in Retail and CPG , da Google.

Os resultados mais concretos aparecem nas frentes diretamente ligadas à receita e à experiência do cliente . O Chat Commerce Report 2025 aponta que, em 2024, agentes autônomos de IA conduziram cerca de 90 mil conversas comerciais, resolvendo 80% delas sem intervenção humana. O impacto nos indicadores inclui a redução de até 95% no tempo médio de resposta, aumento de 46% no retorno das campanhas publicitárias e elevação da satisfação do cliente (CSAT) de 3,68 para 4,42.

Um grande caso de uso de sucesso de agentes no varejo é em aplicativos de mensagens , que se consolidam como motores de vendas. No Brasil, o WhatsApp é apontado como canal principal por 77,6% das empresas, com taxas de conversão até seis vezes maiores do que as do e-commerce tradicional . A IA, aqui, vai além do chatbot reativo e assume o papel de agente de vendas , capaz de conduzir a jornada de compra de ponta a ponta.

Os ganhos também se estendem à gestão interna. De acordo com o Zendesk CX Trends 2026 , 91% das empresas afirmam que agentes de IA já melhoram dados, métricas e análises operacionais , enquanto 92% planejam implementar garantia de qualidade com cobertura total para interações humanas e automatizadas. Em paralelo, áreas como gestão de estoque e supply chain avançam com o uso de analytics preditivo , permitindo antecipar demanda, equilibrar inventário entre lojas, redirecionar remessas em tempo real e reduzir desperdícios e custos operacionais. Aproveitar esse avanço, no entanto, depende de preparo.

→ Saiba mais: Inteligência Artificial aplicada a negócios: estratégias de implementação e casos de uso

A IA sozinha não é a solução

Agentes Para que os agentes de IA forneçam experiências realmente personalizadas , os projetos precisam ser enriquecidos por contexto, com base em dados estruturados, histórico de relacionamento, dados em tempo real e políticas corporativas, indo além de um atendimento padronizado .

Na prática, muitos projetos esbarram em limitações estruturais. Dados distribuídos entre pontos de venda (PDV), e-commerce, CRM, aplicativos e canais conversacionais reduzem o alcance da automação e da personalização . Essa falta de unificação compromete o time-to-market e mantém decisões reativas, pouco orientadas por dados em tempo real . Sem uma estratégia clara de dados, os agentes operam com visão limitada , incapazes de capturar o comportamento completo do cliente ou a dinâmica real do estoque.

A arquitetura fragmentada amplia os desafios na jornada de implementação de agentes de IA. Integrações complexas tornam novas iniciativas lentas e onerosas, enquanto o legado tecnológico impede uma visão única de cliente e operação .

Ao mesmo tempo, a segurança deixa de ser um tema periférico. O mais recente Cybersecurity Readiness Index , da Cisco, aponta que 77% das empresas sofreram ataques potencializados por IA, com tentativas de phishing chegando a cerca de 1,5 milhão por dia em 2025. Já dados da IBM indicam que o custo médio de um vazamento de dados no Brasil alcança R$ 7,19 milhões, reforçando que a segurança precisa ser parte integrante da experiência do cliente , e não um complemento tardio .

→ Veja também: Roadmaps de inovação: como planejar e implementar a transformação digital

Parcerias certas que aceleram resultados

Nesse cenário, um parceiro especializado em nuvem, arquitetura de dados e APIs contribui com uma visão integrada de tecnologia e negócio, apoiando desde a unificação de dados e a implementação de analytics em tempo real até a construção de arquiteturas seguras e escaláveis para agentes de IA.

Contar com a e-Core , parceira no Brasil da AWS e da Postman, é um caminho para acelerar essa maturidade, aplicar agentes de IA com responsabilidade e alcançar estratégias de varejo para competir em um mercado cada vez mais orientado por inteligência, eficiência e experiência do cliente .

Fale com nossos consultores e comece sua jornada para o sucesso .

Isso pode te interessar:

IT governance and data protection at scale with Jira Service Management

Wed, 11 Feb 2026 17:35:27 GMT

As organizations grow, IT operations face increasing pressure to deliver faster results without compromising data protection, governance, and reliability . This challenge becomes even more critical in regulated environments, where sensitive information is part of daily operations and trust is non-negotiable.

A real-world example from a law firm illustrates how IT governance and data protection can coexist with automation, scalability, and operational efficiency when the right platform and processes are in place.

The challenge: efficiency without exposing sensitive data

The law firm was experiencing significant operational bottlenecks . Employees across the organization depended heavily on the IT department to fulfill requests, resolve issues, and support daily activities.

Demand kept growing, but the IT team lacked the structure and visibility needed to prioritize effectively.

At the same time, leadership was cautious. As a law firm, the organization handled highly sensitive data on a daily basis.

Any move toward automation raised concerns about privacy, internal access control, and exposure of confidential information.

The core question was clear:

How could the firm streamline IT operations and remove bottlenecks while maintaining strict control over who could access which data, and under what conditions ?

-> Want to know more about? MG+M The Law Firm boosts productivity and cuts costs by 40% with e-Core’s support

Introducing structure through Jira Service Management

The turning point came with the implementation of Jira Service Management .

The platform made it possible to introduce automation and process standardization without weakening governance controls.

From the start, the focus was not only on external security, but also on internal data access governance . Different teams required different levels of visibility, and sensitive information needed to remain protected even within the organization itself.

Jira Service Management provided the ability to define data protection and privacy controls across multiple layers , ensuring that access aligned with roles, responsibilities, and operational needs.

This approach allowed the firm to adopt automation while preserving confidence in how information was handled.

-> Read about: ITSM vs ITIL: a path to a modern business with Jira Service Management

Immediate operational impact

Before the implementation, the IT team was overwhelmed. Requests arrived constantly, priorities were unclear, and response times suffered.

As a result, internal employees became frustrated, and the IT department struggled to focus on what truly mattered.

Once Jira Service Management and automation were in place, the change was immediate and measurable.

Bottlenecks were reduced , as requests followed structured workflows
The IT team gained clear visibility into priorities
Employees no longer depended entirely on manual IT intervention for routine requests

This shift relieved pressure on the IT department and improved the experience across the firm.

Cultural change driven by usability

One of the most significant outcomes was cultural. The firm had limited exposure to modern IT service platforms and initially viewed them as complex or intimidating.

That perception changed quickly. The user-friendly interface allowed teams to interact with IT services without friction. Workflows that previously lived in people’s heads were translated into clear, repeatable processes .

This usability helped teams understand that IT systems could support their work instead of slowing it down.

Over time, this mindset shift became as valuable as the technical improvements themselves.

Measurable business results

The operational improvements translated directly into business impact.

The firm achieved approximately 40 percent annual financial savings , driven by reduced inefficiencies and better use of IT resources.

Operations became more streamlined, response times improved, and the IT team gained the ability to focus on higher-value initiatives.

Automation also played a key role. Routine, low-priority tasks were handled without manual intervention, while the IT team concentrated on activities with greater impact on the business.

This combination of efficiency, clarity, and focus delivered results that extended beyond cost reduction.

Governance that supports scale

One of the most important aspects of the transformation was scalability. Jira Service Management proved capable of supporting the firm not only in its current state, but also as it continued to grow.

The same platform and workflows could accommodate rapid expansion , new teams, and new business areas without requiring a complete redesign.

As the organization scaled, it simply extended the capabilities already in place.

This consistency is critical for governance. Using the same system across growth phases ensures that controls, processes, and visibility remain intact , even as complexity increases.

Predictability through process, not restriction

A key lesson from this case is that predictability does not come from limiting access to tools. It comes from well-defined processes and clear governance models .

By configuring workflows carefully and aligning them with real operational needs, the firm gained predictability in how requests were handled, how data was accessed, and how priorities were set.

This predictability enabled faster decision-making, better resource allocation, and greater confidence across the organization.

Data protection as an enabler

Throughout the transformation, data protection remained a central concern. Rather than treating privacy as a constraint, the firm approached it as a design requirement.

By embedding data protection and access controls directly into IT workflows, the organization ensured that automation worked in service of the business without introducing new risks.

This approach allowed employees to work faster and with greater confidence, knowing that sensitive information was handled appropriately at every step.

Scaling results without sacrificing control

As the firm continues to grow, it does so on a foundation that supports both scale and governance. New teams can be onboarded using existing workflows. New areas of the business can rely on the same platform without compromising results.

Jira Service Management demonstrated that small companies, fast-growing organizations, and large enterprises can achieve consistent outcomes using the same core capabilities, provided those capabilities are configured with governance in mind.

-> Read about: Unlocking efficiency: The value of ITSM for mid-sized companies

Conclusion

This case highlights a critical insight for IT leaders. Strong IT governance and data protection do not slow organizations down. When designed correctly, they create the conditions for scalability, efficiency, and sustained business value.

By combining automation with clear access controls, structured workflows, and user-friendly tools, organizations can remove bottlenecks, protect sensitive data, and enable people to work more effectively.

In environments where trust and compliance matter, governance becomes a foundation for growth rather than a barrier to it.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

How Agentic AI transforms the SDLC: From smart tools to coordinated systems of agents

Mon, 02 Feb 2026 14:16:44 GMT

Agentic AI is quickly becoming the next buzzword in software engineering, but most teams still live in a world of chatbots and isolated AI helpers.

To understand what really changes with agentic AI, it helps to distinguish three layers of sophistication: chats, agents, and systems of agents, and then imagine what happens when we apply them across the entire software development life cycle (SDLC).

What is a chat?

A chat interface (like a typical LLM chatbot) is a powerful question–answer machine.
You ask: “I’m traveling to Washington in December, what should I know?”

The model looks at your prompt, predicts a good answer based on its training data, and returns a single response. The interaction is basically:

Input → One-shot reasoning → Ouput

When you need something more, you are the orchestrator: you refine the prompt, open another tool to check prices, copy and paste results, and so on.

What is an agent?

An agent is different because it doesn’t stop at one-shot reasoning. It operates in a loop:

Observe → Plan → Act → Observe again → Adjust

If you give an agent the same travel question, it might:

Check the weather forecast for São Paulo in December.
Call an API to search for flights and hotels within your budget.
Look up attractions aligned with your profile.
Combine all that into an itinerary, adjusting as it discovers new constraints.

Instead of just answering , the agent works on your behalf, calling tools, using APIs, and iterating until it reaches a satisfactory outcome.

What is a system of agents?

Now imagine not a single agent, but a system of specialized agents collaborating.

Think of a restaurant:

With one agent , the same person takes orders, cooks, serves, and washes dishes. It works on a quiet night, but it doesn’t scale.
In a system of agents , roles are specialized: a waiter, a chef, a dishwasher, a cashier—each “agent” has its own job. Coordination ensures the whole restaurant works smoothly.

In an AI context, a system of agents combines multiple specialized agents - planning, coding, testing, monitoring - coordinated by an orchestration layer that routes tasks, shares context, and keeps the loop running until a higher-level goal is done.

That’s exactly the transition we are starting to see in software development.

From chats to agents to systems of agents

The classic SDLC infinity loop includes stages like Plan, Code, Build, Test, Release, Deploy, Operate, Monitor , then back to planning again.

Today, many teams already use AI-powered tools at each phase:

Plan: assistants embedded in tools like Confluence or Rovo help refine user stories and check whether they follow SMART criteria (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound). They can even draft the stories themselves.
Design and prototyping: tools like Lovable or v0 generate UI prototypes, flows, and initial templates from natural language descriptions.
Code and build: code assistants help implement stories, connect to systems like Jira to pull context, and even trigger builds. Security tools like Snyk scan for vulnerabilities.
Test: AI test generators create unit tests, integration tests, and API tests. Postman and similar tools can record flows and turn them into reusable automated suites.
Release and deploy: AI can help compose release notes, summarize changes, and support CI/CD decisions.
Operate and monitor: platforms like Datadog increasingly embed AI to detect anomalies, correlate signals, and generate human-readable incident summaries.

If you look at the image of the SDLC loop with these tools connected, each logo is essentially a specialized agent supporting one task in the software factory.

But here’s the key point: this is still not an agentic SDLC system.

Mapping agentic AI to the SDLC

What an agentic SDLC system could look like

Imagine a future sprint in an agentic SDLC.

1. From business goal to refined user story

A product manager states a goal in natural language:

“We need customers to filter products by price range and category.”

A Planning Agent :

Validates whether this story is SMART.
Clarifies missing details by asking targeted questions.
Splits the requirement into smaller, deliverable user stories.
Stores them in the work management tool, with acceptance criteria attached.

2. Automatic design and prototyping

Once a story is ready, a Design Agent is automatically triggered:

Generates UI mockups and flows using a prototyping tool.
Aligns them with existing design systems.
Attaches prototypes back to the story for review.

If business rules change, the planning and design agents re-sync automatically.

3. From story to code

When the story is approved, a Development Agent takes over:

Pulls the story details and prototypes.
Uses a code assistant plus context from the repository to generate an initial implementation.
Spins up tests alongside the code (for example, unit tests based on the acceptance criteria).
Opens a pull request, with a summary of what was implemented and why.

A Security Agent runs tools like Snyk on the branch, commenting on the PR if it detects vulnerabilities and proposing fixes.

4. Testing and quality gates

A Testing Agent orchestrates:

Generation of additional tests (integration, API, end-to-end) using tools like Postman.
Execution of the full suite in CI.
Aggregation of results into a single quality report, mapped to the original story.

If tests fail, the agent loops back: it either attempts a fix directly (for smaller issues) or annotates the PR with suggested changes.

5. Release, deploy, and communicate

Once quality gates pass, a Release Agent :

Groups stories into releases.
Drafts concise release notes automatically.
Coordinates with a Deployment Agent that triggers the appropriate pipeline and rollout strategy.

Post-deployment, the Release Agent keeps track of rollout progress and rollback options, again without manual glue work.

6. Monitoring and self-healing

In production, a Monitoring Agent continuously watches metrics and logs:

When an anomaly appears, it correlates signals with recent changes.
It automatically opens an incident ticket, attaches a suspected root cause, and suggests potential fixes referencing the relevant code files.
For low-risk, well-understood issues, it could even propose or apply a patch, then run tests and, if successful, deploy the fix.

In this vision, the infinity loop closes itself. The system of agents collaborates to move work from idea to production and back to learning with minimal human orchestration.

Engineers still play a crucial role, but more as supervisors, decision-makers, and designers of the workflow , rather than manual integrators between tools.

Why this isn’t agentic AI yet

I n most organizations today, humans still play the role of “head chef and restaurant manager”:

A product owner writes or approves the story.
A designer manually passes context into a prototyping tool.
A developer copies Jira story IDs into their IDE or AI code assistant.
A QA engineer configures the AI test generator.
An SRE watches monitoring dashboards and manually opens incident tickets.

The tools are clever, but they don’t coordinate with each other on their own . The workflow is fragmented; people shuttle context and decisions from one tool to the next.

So what would change if we truly had an agentic system around the SDLC , rather than a co llection of smart tools?

Why so few companies are here yet

Very few organizations have reached this level of agentic maturity today. That’s not due to lack of tools, but because building a system of agents for the SDLC requires several ingredients:

Deep understanding of the current process
You need to know where the real bottlenecks are, test execution, triage, monitoring, story refinement, before deciding where agents will add the most value.
Clear, consistent workflows
If your SDLC is chaotic and undocumented, it’s difficult for agents to reason about handoffs and success criteria.
An orchestration layer
Specialized agents must be able to call each other, share state, and work with the same context. That often requires:

A platform (commercial or internal) acting as the “conductor”.
Integrations with tools like work tracking, source control, CI/CD, observability, and knowledge bases.

Engineering skills for integration
Beyond prompt engineering, teams need people who understand:

APIs and webhooks for SDLC tools.
Security and compliance constraints.
How to design robust agent workflows and guardrails.

A new kind of role: the AI/DevEx engineer or AI process consultant
This person (or team) sits at the intersection of business, process, and engineering :

Understands the client or internal team’s way of building software.
Identifies where agents can automate or augment work.
Chooses the right tools and stitches them together into a coherent system.
Measures the impact and iterates.

Because this combination of process knowledge, technical integration, and AI design is rare, and platforms are still maturing, most companies are still in the “many smart tools, little orchestration” stage.

How to start moving toward an agentic SDLC

You don’t need to jump straight to a fully autonomous system. A pragmatic path looks like this:

Pick one high-impact loop, not the whole SDLC
For example:

From monitoring alert → incident ticket → suggested root cause.
From business requirement → SMART story → initial prototype.
From merged PR → generated tests → release notes.

Treat each tool as a potential agent
Start from the SDLC image: each logo can be seen as an agent specializing in a particular capability. Ask: What information does it need? What can it produce? Who should consume that next?
Add an orchestration brain
Use an agent framework or integration platform to route tasks between tools. Even a relatively simple orchestrator can:

Watch for events (new tickets, alerts, PRs).
Call the right AI tool or model.
Feed results into the next tool automatically.

Create a small “agentic SWAT team”
Assemble a group with:

Process owners (who understand how work actually flows).
Engineers (who know the tools and APIs).
AI specialists (who design prompts, guardrails, and evaluation).

Measure, learn, and expand
Track lead time, incident resolution time, number of manual handoffs, and developer satisfaction. Once one loop works reliably, extend the same patterns across other stages of the SDLC.

Conclusion: from isolated helpers to coordinated agents

Agentic AI in software development is not just “smarter autocomplete”. It’s a shift from:

Chats that answer questions,
To agents that take actions in a loop,
To systems of agents that coordinate across the entire SDLC.

The tools already exist in almost every stage of the infinity loop. The real opportunity, and challenge, is to connect them into coherent, goal-driven systems that can move work forward with minimal friction.

Most organizations are still early in this journey, but teams that invest now in understanding their processes, building orchestration layers, and cultivating hybrid business, engineering AI roles will be the first to operate true agentic SDLC systems.

And when that happens, “shipping software” will feel less like manually pushing work around a board, and more like supervising a team of tireless, well-coordinated digital colleagues.

IA nas Empresas: Por que 95% dos Projetos Falham e Como a e-Core e a Atlassian está Mudando esse Jogo

Mon, 02 Feb 2026 13:39:54 GMT

Em 2026, a inteligência artificial já faz parte da rotina de grande parte das empresas, mas os resultados seguem desiguais. O fator decisivo para o sucesso dos projetos não está mais na adoção da tecnologia em si, e sim na capacidade das organizações de entender e conectar seus fluxos de trabalho entre equipes . Sem essa visão integrada, iniciativas de IA tendem a permanecer limitadas a ganhos pontuais, sem impacto estrutural no negócio.

Os números evidenciam esse descompasso. De acordo com o 2025 DORA Report , organizado pelo Google, a adoção de IA em tecnologia já atinge 90% . No entanto, no ambiente Enterprise, esses avanços ainda não se convertem em valor relevante. A IA está presente, mas desconectada dos processos que sustentam o trabalho cotidiano.

O Atlassian AI Collaboration Index reforça esse cenário. Apesar do aumento da produtividade individual, 96% dos respondentes não veem a IA facilitando a colaboração entre equipes. Um estudo do MIT , publicado em julho, chega a uma conclusão semelhante: 95% dos pilotos de IA falham, principalmente pela ausência de aprendizado contextual e pela fragmentação dos dados em silos .

Para mudar esse quadro, a estratégia de IA precisa ir além de iniciativas isoladas. Não é a produtividade individual que sustenta a adoção de IA em escala, mas a capacidade de fazer a organização trabalhar de forma conectada.

Destravar o potencial da IA em 2026 exige que o conhecimento corporativo esteja conectado e que essa conexão alimente de forma contínua os sistemas inteligentes, tornando-os mais relevantes a cada interação. É nesse ponto que plataformas capazes de mapear e relacionar trabalho, contexto e dados ganham protagonismo.

IA nas empresas: o que dá certo?

Os projetos de IA que têm como objetivo entregar resultados consistentes em 2026 devem partir de uma escolha estratégica desde o primeiro dia. Eles não tratam a inteligência artificial como uma camada adicional de automação, mas como um mecanismo para conectar dados , pessoas e contextos ao longo dos processos de trabalho já existentes. Quando a IA é pensada dessa forma, ela deixa de otimizar apenas o trabalho individual e passa a atuar sobre a colaboração , aumentando a eficiência do time como um todo.

Na prática, isso significa começar menor e mais focado . Em um momento em que o mercado ainda promete soluções quase mágicas, as iniciativas que avançam são aquelas que identificam pontos específicos do workflow onde a IA pode agregar contexto, acelerar decisões e reduzir fricções entre áreas. Em muitos desses casos, o sucesso não está em automatizar processos completos, mas em delegar etapas pontuais a agentes, preservando a supervisão humana e permitindo aprendizado contínuo.

Essa filosofia ajuda a explicar por que a abordagem de um dos maiores players do setor, a Atlassian, tem ganhado relevância nas discussões sobre o futuro do trabalho. Suas soluções foram desenhadas sob o conceito de System of Work, um sistema de trabalho comum que garante a interoperabilidade entre todas as soluções. Nesse ambiente, a IA atua como o potencializador dessa integração.. Com isso, o foco vai além da produtividade individual, criando condições para que o trabalho flua melhor entre pessoas, times e áreas.

Era da Agentic AI: a IA como parte do time

A partir do momento em que a IA passa a conectar contexto, decisões e colaboração, surge um novo estágio de maturidade: os agentes de IA (agentic AI). Diferentemente de automações tradicionais ou copilotos reativos, os agentes são projetados para atuar dentro do fluxo de trabalho, executando ações, sugerindo caminhos e sustentando decisões de forma contínua.

Essa transição exige uma mudança conceitual importante. O valor da agentic AI não vem de sobrepor agentes a processos antigos, mas de redesenhar operações para um ambiente em que humanos e agentes trabalham juntos . Isso exige repensar os processos que são a verdadeira engrenagem do negócio, tratando os agentes como membros ativos do time.

Na Atlassian, o Rovo e o Teamwork Graph funcionam como esses elementos de ligação, permitindo que os agentes compreendam relações entre pessoas, tarefas, documentos e sistemas e ajam com base nesse contexto.

Com isso, a IA deixa de responder apenas a comandos pontuais e passa a operar de forma mais proativa , podendo identificar padrões, antecipar gargalos e sugerir ajustes dentro do próprio fluxo de trabalho. Esse comportamento aproxima a agentic AI de um colega digital, que apoia o time ao reduzir esforço operacional e ao conectar informações que, antes, estavam dispersas.

Atlassian: IA aplicada aos fluxos de trabalho

O pilar desse modelo é o Teamwork Graph . Ele é o elemento que assegura a interoperabilidade entre todas as soluções da plataforma em Cloud — desde a ideação até a sustentação de produtos. Ele c onecta dados do Jira, Jira Service Management, Confluence, Bitbucket e Loom . A premissa é a seguinte: o valor da IA começa quando ela consegue entregar respostas precisas, baseadas no contexto real da organização. Para isso, ela precisa compreender como o trabalho acontece de fato e não apenas executar comandos isolados. O Rovo se aproveita dessa base para entender as relações entre pessoas, times, fluxos de trabalho, objetivos, documentos e métricas, agindo com base no contexto real do negócio.

Esse entendimento depende diretamente do fator humano . Projetos de IA bem-sucedidos reconhecem que o uso eficaz da tecnologia depende da visibilidade e entendimento dos próprios processos internos de uma organização.

Uma forma de fazer isso em escala é permitir que os profissionais participem da implementação da tecnologia. A expansão do Rovo Studio reflete essa tendência ao viabilizar o desenvolvimento de agentes de IA por usuários de negócio, respeitando a governança e segurança. “É aproximar a IA da realidade operacional das equipes.”

O mesmo raciocínio se aplica aos templates de agentes de IA disponíveis no Jira e no Confluence. Eles funcionam como pontos de partida, não como soluções fechadas. Cada organização possui contextos, dependências e formas de colaboração distintas. Por isso, os projetos que avançam costumam atribuir aos agentes etapas específicas do workflow , em vez de cadeias completas de ações autônomas, ao menos neste momento de maturidade.

Mas a principal orientação é entender que a IA é o meio com o qual humanos orquestram trabalho com outros humanos . A mudança é que a organização do trabalho agora também conta com colegas digitais que otimizam o trabalho repetitivo e conectam informações, decisões e pessoas ao longo do processo.

→ Veja também: Como o Teamwork Collection une estratégia e execução

O que a sua empresa precisa para ganhar produtividade com IA

Os benefícios são claros, mas os desafios acompanham essa evolução. Sistemas concebidos para operar com autonomia demandam novos modelos de governança . Estruturas tradicionais de TI não foram desenhadas para lidar com agentes que tomam decisões e executam ações de forma independente.

Além disso, muitas organizações ainda confundem agentic IA com automação avançada, aplicando agentes onde ferramentas mais simples seriam suficientes. Esse uso inadequado tende a gerar baixo retorno e, em alguns casos, aumentar a complexidade do trabalho.

Outro obstáculo comum para organizações é a falta de estratégias de segurança e gestão de risco para permitir que os agentes trabalhem em escala e sejam direcionados para a eficiência operacional sem comprometer pilares importantes de compliance.

Por isso, implementar agentes de IA como parte do time não é apenas uma decisão tecnológica. Para projetos bem-sucedidos, as organizações devem se preparar para uma transformação estrutural que envolve processos, arquitetura, governança e cultura organizacional . Em 2026, o sucesso em IA virá para empresas que, com orientação experiente da e-Core, desenharem sistemas onde a IA coordena o trabalho coletivo, em vez de substituir pessoas.

Quer saber como a sua empresa pode entrar nessa lista? Fale com nossos consultores.

A e-Core como Atlassian Platinum Solution Partner, possui processos e ferramentas para melhorar a eficiência e eficácia das migrações, diminuindo os tempos de Projetos e melhorando a qualidade da entrega.

Isso pode te interessar:

e-Core

AI for Construction and Real Estate

Thu, 29 Jan 2026 16:53:31 GMT

Learn how Artificial Intelligence is transforming Engineering, Construction, and Real Estate, addressing labor shortages , optimizing costs , and enabling smarter decision-making .

Fill out the form and download the whitepaper

AI for Construction and Real Eastate:

Inside this whitepaper, you'll discover:

The six key challenges CTOs face when adopting AI in Construction and Real Estate.

Real examples of AI driving productivity , reducing maintenance costs, and increasing sales .

Why AI adoption is now a strategic imperative , not just a technology choice.

Practical AI solutions across the project lifecycle—from feasibility analysis to asset management .

7 practical steps to migrate from Atlassian Data Center to Cloud

Mon, 19 Jan 2026 17:14:14 GMT

7 Practical Steps to Migrate from Atlassian Data Center to Cloud

Fill out the form to receive the full guide.

Get the Whitepaper →

A practical perspective on the decisions that shape successful migrations, beyond tools and checklists.

Based on real-world migration patterns across complex and regulated environments, this guide focuses on what usually slows teams down and how to address it early.

Who this whitepaper is for

For organizations already committed to moving away from Atlassian Data Center and looking for a more deliberate way to approach Cloud.

IT and platform owners

Enterprise and solution architects

Teams responsible for Jira and Confluence at scale

Key takeaways

Why most migrations fail outside of the tooling

How hidden dependencies affect timelines and risk

What to decide early, and what can wait

How to think about apps, identity, and data before moving

About the author

Maximize the full potential of your Atlassian Investment with Cloud

Mon, 19 Jan 2026 17:09:27 GMT

A practical guide to moving from Atlassian Data Center to Cloud with less risk, greater agility, and real business impact.

Fill out the form to receive the full guide.

Download the Whitepaper →

Who this whitepaper is for

This guide is designed for:

IT, Engineering, and Digital Transformation leaders

Atlassian administrators and platform owners

Organizations currently running Atlassian Data Center

Teams looking to reduce operational complexity and move faster

f your organization is already asking “What are we missing by staying on Data Center?” , this whitepaper will help you answer that question.

Key takeaways

Why Atlassian Cloud is now the main path for innovation

Strategic and technical benefits of moving to Cloud

Common migration challenges and how to address them

A practical migration framework focused on impact and risk reduction

How to increase ROI after moving to Cloud

About the author

Relatório 2026: Governança, IA Native e Segurança Proativa

Wed, 14 Jan 2026 17:52:49 GMT

O Futuro da IA

em 2026:

Da Experimentação à Operação Escalável

Vá além! Descubra como as tendências de IA Native, Governança de APIs e Segurança Preventiva vão separar as empresas líderes das que ficarão para trás em 2026.

Preencha o formulário e acesse o relatório!

2026 não é sobre o "E se?", mas sobre o "Como?"

2025 foi o ano da descoberta. Em 2026, a vantagem competitiva pertence às empresas que transformarão protótipos em plataformas robustas. Nosso relatório explora como a convergência entre Sistemas Multiagentes, Segurança Preventiva e Governança de Dados criará empresas verdadeiramente autônomas.

2026 não é sobre o "E se?", mas sobre o "Como?"

Os 3 Pilares Estratégicos

Inteligência

Artificial Aplicada

Da GenAI ao Software Nativo de IA.

A próxima onda não é apenas usar IA, mas construir software dentro dela. Explore como o uso de agentes para codificação acelerada e supercomputação híbrida está reduzindo o tempo de lançamento de produtos (Time-to-Market) de meses para dias.

O futuro são ecossistemas de IAs que colaboram entre si. Aprenda a orquestrar fluxos complexos e garantir a precisão com Modelos de Linguagem Específicos de Domínio (DSLMs) e governança de APIs de alta performance.

Governança e Orquestração de Dados

A Nova Era dos Sistemas Multiagentes (MAS).

Proteja-se contra ataques antes que eles aconteçam. Em 2026, a segurança é programática. Descubra como as Plataformas de Segurança para IA (AISPs) mitigam riscos de vazamento de dados e injeção de prompts.

Segurança Inteligente

Cibersegurança Preventiva e Confidencial.

Por que este relatório é essencial para a sua estratégia em 2026?

Visão de Implementação

Diferente de relatórios puramente teóricos, trazemos a visão da e-Core sobre como aplicar cada tecnologia no seu ecossistema atual (Atlassian, Postman e Cloud).

Curadoria Especializada

Filtramos o ruído do mercado para focar apenas no que gera ROI real e escalabilidade tecnológica.

Antecipação de Riscos

Identificamos os gargalos de governança e segurança que podem travar sua inovação se não forem endereçados agora.

Por que este relatório é essencial para a sua estratégia em 2026?

Visão de Implementação

Diferente de relatórios puramente teóricos, trazemos a visão da e-Core sobre como aplicar cada tecnologia no seu ecossistema atual (Atlassian, Postman e Cloud).

Curadoria Especializada

Filtramos o ruído do mercado para focar apenas no que gera ROI real e escalabilidade tecnológica.

Antecipação de Riscos

Identificamos os gargalos de governança e segurança que podem travar sua inovação se não forem endereçados agora.

e-Core

Isso pode te interessar:

How to establish flexible and predictable execution rhythms for AI projects

Mon, 12 Jan 2026 13:41:50 GMT

Artificial Intelligence projects are rapidly moving from experimental initiatives to strategic pillars within organizations. Yet many companies still approach these initiatives using tools and methods designed for predictable environments, such as traditional software development.

The result is a recurring dilemma: how can teams maintain cadence and predictability when the work itself depends on experimentation, learning, and a high degree of uncertainty?

This article emerges from that tension. Over the past few years, I have observed technically strong teams struggling with non-technical barriers, methodological, cultural, or organizational , that prevented them from delivering value consistently.

Not because of lack of capability, but because they attempted to apply linear models to problems that naturally evolve through cycles of discovery rather than straight lines.

The goal here is not to propose a new methodology, but to offer a pragmatic and viable path for leaders and data teams: how to establish execution rhythms that are flexible enough to accommodate uncertainty, yet predictable enough to build organizational trust.

From a systemic perspective, this article explores:

how agile practices can be adapted to data science contexts ( Data Science PM );
which hybrid models best reconcile exploration and delivery ( Atlassian ; Lark );
the strategic role of MLOps, DataOps, and governance in sustaining technical agility ( Coursera ; Red Hat );
and how to align data teams with business outcomes using frameworks such as OKRs ( Tability ).

More than a technical guide, this content is about organizational maturity. When applied correctly, agility in AI stops being a control mechanism and becomes a way to accelerate with intent, transforming learning into measurable results.

If your team feels pressure to “deliver faster” without sacrificing quality or depth, this article was written for you.

A recurring misalignment exists in AI initiatives: organizations attempt to apply the same management models used in software development, centered on predictability and incremental delivery , to environments that operate primarily through discovery and continuous validation ( Wikipedia ; Monday ).

Traditional Agile was designed for contexts with relatively stable requirements. Measuring progress through “features delivered” works when there is clarity about what will be built.

In AI, the challenge is different: success is not merely delivering a model, but validating whether it truly works and solves a real business problem ( Eugene Yan ).

Even models that perform well in controlled environments may fail in production due to:

volatility and inconsistency in real-world data;
limited generalization capacity;
changes in operational or business context;
scenarios not represented during training.

Additionally, activities such as data preparation and hypothesis formulation involve high variability of effort, making rigid time and scope estimates unrealistic.

AI projects do not require a stricter application of agile, they require a reinterpretation of what being agile actually means.

Strategic AI management should prioritize:

short experimentation and learning cycles;
evidence-based feedback , not just technical output;
scope flexibility as new insights emerge;
validated value over delivery speed.

Being agile in AI is not about executing faster, it is about learning faster.

AI Projects vs. Software Projects: What we must understand before demanding predictability

Overcoming AI delivery challenges does not mean abandoning Agile, but applying it pragmatically. Data science requires room for exploration, while organizations demand cadence, predictability, and strategic alignment.

The goal is balance, not control versus flexibility , but a management model that supports both.

Hybrid frameworks respond best to this reality. Scrumban, for example, combines:

Scrum’s rhythmic discipline, essential for alignment and cadence ( Atlassian );
with Kanban’s adaptability, crucial for managing discovery-driven work ( Adobe ).

More important than ceremonies is the creation of alignment and reflection rituals that guide teams without constraining them.

Practices such as timeboxing and exploratory spikes ( Simplilearn ; Simpliaxis ) help transform uncertainty into tangible learning and measurable progress.

In complex environments like AI, agility is not about following frameworks, it is about choosing practices that fit the nature of the problem.

Pragmatism beats dogmatism.

Solving the AI dilemma without abandoning agile

Applying Agile to AI projects requires redefining the purpose of ceremonies within a data science context. The issue is not the rituals themselves, but applying them without accounting for uncertainty and experimentation.

Planning: less estimation, more strategic intent

Instead of story points, AI planning should be driven by questions:

Which critical hypothesis do we want to validate?
What knowledge will reduce uncertainty?
Which technical or business risk should we explore now?

Backlogs become hypothesis-driven, and planning becomes a strategic alignment tool rather than a rigid commitment.

Agile ceremonies for AI: Purpose over ritual

Daily: collaboration, not reporting

Daily stand-ups should focus on sharing insights , identifying blockers , and fostering collective problem-solving , because no single individual holds all answers in complex systems.

Retrospectives: where culture is built

Retrospectives must reinforce psychological safety, allowing teams to discuss failed paths without fear. This is where real agility takes root.

The structure behind speed: The role of MLOps and DataOps

Without technical infrastructure, agility becomes rhetoric. MLOps and DataOps operationalize experimentation, enabling continuous delivery at scale ( Coursera ).

MLOps automates the model lifecycle using CI/CD/CT practices ( Red Hat ; Bunnyshell ), ensuring speed with control. DataOps brings the same discipline to data pipelines, ensuring quality, traceability, and reproducibility.

Together, they transform fragmented workflows into shared , predictable pipelines — converting organizational dependencies into collaboration.

Governance as an enabler of trusted innovation

At scale, governance is not a brake on innovation, it is what prevents speed from becoming a risk. Effective AI governance integrates data classification, lineage, quality controls, access management, and ethical oversight into the delivery rhythm ( Congruity360 ).

Governance should operate as embedded control:

before training: bias and data audits;
during development: ethical and regulatory checkpoints;
after deployment: drift monitoring and retraining strategies.

Agility without governance is motion. Governance in service of agility is direction.

OKRs: Bridging AI strategy and execution

True agility in AI is measured by direction, not velocity. OKRs shift teams from outputs (“train a model”) to outcomes (“reduce fraud losses by X%”), elevating strategic maturity ( Tability ).

They allow progress to be measured even when the path is still unfolding, a perfect fit for exploratory disciplines like data science.

Conclusion: Building a culture of continuous value delivery

AI success is not linear. Hybrid management models, strong operational foundations (MLOps and DataOps), and governance aligned with OKRs create an environment where teams learn faster, deliver responsibly, and scale with confidence.

True agility in AI emerges when organizations deliver value with predictability, without rigidity, and flexibility, without losing direction.

5 Atlassian Cloud Migration Security Concerns Answered

Fri, 09 Jan 2026 13:50:39 GMT

Cloud adoption continues to accelerate across all industries, but security remains the number-one reason why companies hesitate to move critical workloads to the cloud. CIOs, CISOs, and CTOs are often caught between innovation pressures and the responsibility to protect sensitive data, ensure compliance, and maintain operational resilience.

Despite the maturity of modern cloud platforms, many organizations still fear loss of control, identity risks, compliance gaps, and vulnerabilities during the migration process. These fears are not unfounded but they are manageable.

This article breaks down the most common cloud migration security concerns and explains, with clear examples and practical recommendations, how modern cloud architectures and governance strategies address these risks.

Even as cloud infrastructure becomes more secure and certified than most on-prem environments, perception still lags behind technology. Security leaders frequently cite:

Why security is still the top barrier to Cloud Adoption

Fear of exposing sensitive data
Concerns about losing direct control
Compliance obligations across regions
Maturity gaps in identity and access management
Risks associated with multi-tenant environments
Threats during the migration window itself

Given that more than 60% of breaches originate from misconfigurations rather than cloud platform vulnerabilities, the core challenge is governance not the cloud itself.

Modern cloud providers now offer a security posture that exceeds what most organizations can achieve in-house, including hardware isolation, continuous monitoring, encryption by default, and automatic patching across massive distributed environments.

Still, concerns must be addressed systematically. Let’s analyze each one.

The most common fear in cloud migration is:
“We are handing over our data to someone else.”

Leaders worry that moving workloads to cloud environments means surrendering oversight, visibility, or ownership. This concern usually appears in heavily regulated sectors such as finance, healthcare, and government.

Loss of control over data

Root of the concern

On-prem teams are used to full physical control
Fear of unauthorized access by cloud provider staff
Perception that data is “less safe” off-premises
Historical mindset tied to legacy infrastructure

How modern Cloud providers address this

Today’s cloud providers operate under a shared responsibility model :

The cloud provider secures the infrastructure
The customer secures data, identities, configurations, and access

And control is stronger not weaker than in traditional datacenters:

✔ Encryption everywhere

Data is encrypted in transit and at rest using hardware-backed key management.

Customers can even use customer-managed keys (CMK) for full control.

✔ Data residency and sovereignty controls

Organizations choose where their data is stored region, country, or multi-region.

✔ Granular audit logs

Cloud platforms provide API-level audit trails for every single action, including read, write, create, and delete operations.

✔ Zero-trust access models

No cloud engineer can access customer data without:

Just-in-time access
Multifactor authentication
Approval workflows
Complete audit trails

Example

A financial institution moving to AWS or Azure can configure customer-managed keys, restrict access by region, enforce strict IAM roles, and monitor everything through real-time logs achieving a level of control nearly impossible in on-prem setups.

Identity and access management (IAM) is one of the biggest security challenges in the cloud . Misconfigurations can expose sensitive data or create privilege escalation paths.

Identity & Access management risks

Root of the concern

Complex IAM policies across multiple cloud services
Fear of losing control of authentication
Unclear mapping between existing directory services and cloud IAM
Shadow accounts, unused credentials, and third-party integrations

How to address IAM security in Cloud Migration

✔ Centralized identity architecture

Integrate identity providers (IdPs) like Azure AD, Okta, or Ping with cloud services.

This enables SSO, MFA, and SCIM user lifecycle automation.

✔ Principle of least privilege (PoLP)

Cloud IAM policies should grant access only to what each identity specifically needs.

✔ Role-based and attribute-based access control (RBAC/ABAC)

Use roles and attributes, not static, hard-coded permissions.

✔ Short-lived credentials

Replace long-lived API keys with session tokens that expire automatically.

✔ Zero-trust identity policies

Continuous authentication, device checks, network posture assessments, and behavior analytics ensure identities are constantly validated.

Example

A company shifting from on-prem Active Directory to cloud-based Azure AD can enforce conditional access policies: no access without MFA, secure device posture, and geo-restriction controls. This reduces identity attack surfaces dramatically during and after migration.

Compliance and regulatory requirements

Compliance can become a complex puzzle during cloud migration. Different countries enforce strict rules regarding data protection, retention, and cross-border transfers.

Root of the concern

GDPR, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, LGPD, ISO, SOC, and more
Regulated industries often fear cloud providers won’t meet local requirements
Auditors may require specific documentation or controls

How cloud platforms ensure compliance

Modern cloud providers invest billions into compliance frameworks.

✔ Broad compliance certifications

Cloud environments comply with:

SOC2 / SOC3
ISO 27001, 27017, 27018
GDPR and LGPD
PCI-DSS for financial operations
HIPAA for healthcare
FedRAMP High for US government

✔ Customer data control

Customers choose region-specific storage for compliance purposes.

✔ Built-in tools for audit and monitoring

Services like AWS CloudTrail, Azure Monitor, and GCP Cloud Logging support audit-ready environments.

✔ Strong contractual and legal guarantees

Cloud providers offer Data Processing Addendums (DPAs), Standard Contractual Clauses (SCCs), and regulated workload offerings.

Example

A healthcare company migrating to cloud can activate HIPAA-eligible services, implement encryption with CMK, and maintain detailed activity logs to comply with audits.

Vulnerabilities during the migration process

Even if the cloud is secure, the journey to the cloud introduces temporary risk.

Root of the concern

Data in transit
Temporary migration endpoints
Unsecured pipelines
Lift-and-shift vulnerabilities
Manual operations creating exposure

How to mitigate Migration-Phase risks

✔ Encrypted migration channels

Use secure tunneling, VPNs, or private links to move data.

✔ Temporary access lockdown

Apply time-bound permissions and short-lived credentials for migration teams.

✔ Staged migration with sandbox validation

Don’t migrate everything at once; validate security controls incrementally.

✔ Secure CI/CD practices

Utilize code scanning, secrets detection, and infrastructure-as-code validation.

✔ Automated posture assessments

Tools like Azure Security Center, AWS Config, and Prisma Cloud can detect misconfigurations in real time.

Example

A company using a “move and improve” strategy migrates workloads in phases while applying automated security checks for each environment. Vulnerabilities are identified before they reach production.

Multi-Tenant architecture and isolation

Multi-tenancy is often misunderstood.

The fear is:

“We share infrastructure with other customers. What if there is a breach?”

Root of the concern

Misconception that cloud equals shared databases
Fear of neighbor attacks
Concerns about noisy-neighbor performance

How cloud providers guarantee isolation

✔ Strong logical and hardware isolation

Tenants are fully isolated through virtualization layers, VPCs, and identity controls.

✔ Dedicated encryption keys

Each tenant’s data is encrypted with unique keys.

✔ Isolation by design

Cloud platforms separate resources, metadata, and communication channels across tenants.

✔ Optional single-tenant or dedicated environments

For highly regulated sectors, providers offer dedicated instances or private clouds.

Example

A government agency using AWS GovCloud has fully isolated environments with restricted access, hardware-level partitioning, and compliance boundaries that prevent cross-tenant exposure.

How modern Cloud Security addresses these risks

Cloud security has matured into a comprehensive ecosystem that includes:

Continuous monitoring and automated detection
AI and machine-learning threat prevention
Infrastructure-as-code security scanning
Automated patching at scale
Zero-trust networking
Immutable infrastructure

This means organizations gain more security often significantly more when adopting cloud-native architectures.

Best practices for a secure Cloud Migration roadmap

To address security concerns proactively, organizations should follow a structured approach.

1. Build a security-first migration plan

Use SSO, MFA, SCIM, conditional access, and least-privilege policies.

2. Implement strong identity governance

Start with risk assessments, compliance mapping, and identity architecture design.

3. Enforce encryption everywhere

For both data in transit and at rest.

4. Use infrastructure as code (IaC)

Terraform or CloudFormation templates reduce human error.

5. Activate continuous monitoring and logging

Implement SIEM integration to maintain visibility.

6. Adopt zero-trust security

Validate users, devices, and networks at every access point.

7. Validate security at every migration phase

Use sandbox environments, penetration testing, and automated scanning.

8. Train developers and administrators

Provide cloud-specific security training and build a culture of secure engineering.

Final thoughts

Security concerns about cloud migration are valid but they are solvable.
Modern cloud environments offer better resilience, stronger encryption, faster patching, and more advanced monitoring than most on-premises infrastructures can provide.

By understanding the specific risks and adopting a proactive, well-designed security strategy, organizations can confidently migrate to the cloud with stronger protection, improved compliance, and a resilient long-term architecture.

Security considerations shape every decision in a cloud migration journey, particularly in highly regulated environments. When governance, risk ma nagement, and execution are aligned, organizations can migrate with greater confidence and operational stability. To learn how this approach translates into practice for Atlassian Cloud initiatives, explore e-Core’s Atlassian Cloud Migration services and see how enterprise migrations can be planned and executed with security and predictability in mind.

4 Reasons to move from Atlassian Data Center to Cloud in 2026

Fri, 09 Jan 2026 13:47:08 GMT

For years, Atlassian customers have relied on Data Center deployments to support mission-critical operations. But the landscape is rapidly changing. Atlassian continues to double down on a cloud-first strategy, ecosystem vendors are prioritizing cloud innovation, and operational costs for on-prem environments are rising across the industry.

As organizations plan their technology roadmap for the post-2025 era, 2026 emerges as a strategic milestone. It marks the moment when cloud maturity, cost optimization, and security advantages clearly outweigh the benefits of maintaining Data Center infrastructure.

This article breaks down the four main reasons why 2026 is the ideal year to accelerate your Atlassian Data Center to Cloud migration and how leaders can begin preparing today.

Running Atlassian Data Center requires significant investments both predictable and hidden. Hardware refresh cycles, licensing of supporting components (like databases and load balancers), maintenance contracts, monitoring tools, and dedicated personnel all add up. By 2026, these costs tend to increase even more as vendors adjust pricing and on-prem hardware becomes harder to source.

Migrating to Atlassian Cloud eliminates most of these financial variables.

Reason #1: Cost optimization and predictable scaling in the Cloud

No more hardware or infrastructure costs
The entire platform runs in Atlassian’s cloud, removing server procurement, upgrades, and physical capacity planning.
Predictable subscription model
Teams can forecast licensing costs more accurately, and scaling is handled automatically without purchasing additional nodes.
Lower total cost of ownership
The savings from eliminating infrastructure, reducing third-party dependencies, and minimizing downtime can be redirected to strategic initiatives.

A company with 1,500 Jira users running a 4-node Data Center cluster can see infrastructure and manpower savings that easily justify cloud migration, especially once hardware refresh cycles hit in 2026.

With global economic pressure pushing IT leaders toward operational efficiency, cloud becomes the financially responsible choice.

Real-world example:

Reason #2: Security and compliance improvements native to Atlassian Cloud

Automatic security patches and updates
Atlassian applies patches globally and instantly, eliminating vulnerabilities on your side.
Built-in enterprise compliance frameworks
Atlassian Cloud supports certifications such as SOC2, ISO 27001/27018, GDPR, HIPAA (premium/enterprise), and FedRAMP (for US customers).
Zero-downtime upgrades
Infrastructure improvements are invisible to users and guaranteed by SLAs.
Data residency and encryption
Organizations can choose where their data resides (EU, US, Australia, Germany, etc.), with encryption in transit and at rest.

Major security advantages of Atlassian Cloud

Atlassian Guard for advanced threat detection
Organization-level security and access management
Granular SCIM provisioning and automated user lifecycle management
OAuth 2.0 app controls and suspicious activity alerts

Why Cloud is more cost-efficient

Security in 2026 is drastically different from what it was five years ago. Threat landscapes evolve quickly, compliance requirements become stricter, and organizations face more audits than ever before. Maintaining a secure Data Center environment requires constant patching, monitoring, and specialized labor. Atlassian Cloud provides security and compliance built directly into the platform with no extra tools, no manual patching, no staffing overhead.

Cloud-only security features your Data Center doesn’t have

When CISOs evaluate risk management in 2026, the question becomes clear:
Why continue managing security manually when Atlassian offers a fully managed platform?

Reason #3: Faster innovation and access to Cloud-Only features

The most compelling reason to move in 2026 is simple: the future of Atlassian innovation lives in the cloud .

While the Data Center will continue receiving bug fixes and security patches, the most impactful features are cloud-exclusive and accelerating every year.

Cloud-only features you cannot get on Data Center

Atlassian Intelligence (AI for Jira, Confluence, and SM)
Write Confluence content faster, summarize Jira issues, generate test cases, and automatically detect ticket patterns.
Advanced Roadmaps improvements
Performance upgrades and AI-assisted planning.
Smart automation at scale
Cross-project and cross-product automation without Marketplace add-ons.
Next-gen issue view & modern UI components
Cloud-native integrations
Centralized admin hub, unified user directory, and seamless connections with AWS, Slack, GitHub, Microsoft 365, and more.
Compass & Atlas for developer experience management
These products exist only in the cloud and are becoming essential for modern DevOps teams.

Why this matters for technology leaders

Your teams stay competitive only if they adopt modern tools. Remaining in the Data Center means falling behind, missing each new release, each AI upgrade, each platform optimization.

By 2026, companies still in the Data Center will face a widening innovation gap.

Reason #4: Reduced operational overhead for IT teams

Running Atlassian Data Center requires a large operational footprint. System administrators spend time on:

Cluster maintenance
JVM tuning
Database optimizations
Index rebuilds
Network troubleshooting
Patching nodes
Ensuring high availability and disaster recovery

In the Atlassian Cloud, all of that disappears.

Your IT team focuses on strategy, not maintenance

No more downtime during upgrades
No more cluster outages
No more manual scaling
No more performance tuning during peak periods

This shift transforms the role of IT leaders. Instead of worrying about hardware or uptime, teams focus on:

Governance
Process improvement
Automation
Developer experience
Business outcomes

By 2026, the operational burden of maintaining a Data Center becomes unjustifiable when cloud eliminates 80% of that effort.

How to plan your migration roadmap to Cloud

Planning is essential. Successful Atlassian Data Center to Cloud migration follows a proven structure:

1. Assess your current environment

User volume
Custom fields
Workflows and schemes
Integrations
Marketplace apps
Storage usage
Compliance requirements

2. Map cloud equivalents

Many Marketplace vendors now offer cloud versions of popular apps. Atlassian also provides feature parity for workflows, automations, and permissions.

3. Build a phased migration strategy

Pilot environment
Sandbox testing
Data migration waves
App testing
User onboarding

4. Execute with the right tools

Use Atlassian’s official Cloud Migration Assistant for Jira and Confluence.

5. Train and communicate

Educate users on cloud-only features, new UI, automations, and improved collaboration workflows.

When staying on Data Center no longer makes sense

Remaining on Data Center becomes risky when:

Your infrastructure costs continue rising
You depend on features no longer evolving on Data Center
Your security team struggles with monitoring and patching
Marketplace vendors prioritize only cloud innovation
The organization requires fast delivery cycles and AI capabilities

By 2026, these pressures will intensify. Companies that remain on Data Center risk falling behind technologically and financially.

Final Takeaways: Preparing Your Organization for 2026

Migrating from Atlassian Data Center to Cloud is no longer a question of if but when .
And 2026 is the perfect moment to make the move because:

1. Security and compliance are more advanced and automatic

2. Security and compliance are more advanced and automatic

3. Cloud-only innovation accelerates every year

4. IT teams gain freedom from operational maintenance

Organizations that adopt Atlassian Cloud in 2026 position themselves for faster delivery, better governance, enhanced security, and higher long-term ROI.

Recap AWS re:Invent 2025: o que a AWS está preparando para os negócios brasileiros?

Wed, 17 Dec 2025 18:02:40 GMT

No dia 11 de dezembro, a e-Core promoveu um encontro para apresentar as principais novidades do AWS re:Invent 2025, a maior conferência global da Amazon Web Services. A iniciativa teve como objetivo traduzir os anúncios e aprendizados do evento, realizado em Las Vegas no início de dezembro, em insights práticos para empresas brasileiras.

A 14ª edição do re:Invent reuniu mais de 60 mil participantes, mais de 400 patrocinadores e 1.000 expositores, com uma intensa agenda de keynotes, sessões técnicas e workshops. O formato do evento permite avaliar, de forma aprofundada, novas ferramentas, arquiteturas e soluções da AWS aplicáveis a diferentes contextos de negócio.

“É impossível não sair com insights de tecnologia, mas principalmente com novos olhares e soluções para os negócios” , afirmou Douglas Pereira, Head of Cloud Sales & Alliance LATAM da e-Core. Esse direcionamento guiou o Recap conduzido pela consultoria, que reuniu os principais aprendizados observados in loco.

Ao longo da conferência AWS, foram apresentados mais de 25 lançamentos em mais de 1.000 sessões técnicas. A seleção das novidades da AWS mais relevantes para o mercado brasileiro foi apresentada por Igor Marcelo de Oliveira da Silva, Principal Cloud Architect da e-Core, e por Douglas Pereira. Nos próximos tópicos, estão os principais insights e soluções da conferência:

Eficiência operacional e redução de custos com as novidades da AWS

Entre as novidades da AWS apresentadas no re:Invent 2025, os avanços em infraestrutura e dados tiveram foco claro em simplificar a operação e ampliar a eficiência financeira, pontos críticos para negócios brasileiros em diferentes estágios de maturidade em nuvem.

Database Savings Plans

Um dos destaques foi o Database Savings Plans, novo modelo de compromisso de gastos voltado a serviços de banco de dados da AWS. A solução permite economias de até 35% ao substituir a lógica rígida das reservas de instância por um compromisso baseado no gasto total por hora de computação de banco de dados, independentemente do engine utilizado. Segundo Igor, “embora seja uma economia um pouco abaixo da que se obtinha com a reserva de instância, essa diferença é compensada pela simplificação no compromisso”, reduzindo amarras técnicas e aumentando a flexibilidade de decisão.

Lambda Durable Functions

No campo de arquiteturas serverless, a AWS anunciou o Lambda Durable Functions, recurso que viabiliza a orquestração de fluxos de trabalho complexos diretamente no código do Lambda. O modelo cobra apenas o tempo de execução de cada etapa, com limite de 15 minutos por step, eliminando custos associados a períodos de espera. Isso resolve um problema histórico do Lambda, no qual o tempo ocioso era cobrado, e viabiliza casos de uso como agentes de IA, fluxos de checkout e processos de reserva que dependem de ações externas ou interação humana.

Complementando essa estratégia, o AWS Lambda Managed Instances amplia a flexibilidade de execução ao permitir que funções Lambda rodem sobre diferentes tipos de instâncias do EC2, mantendo a simplicidade operacional do serviço. A AWS assume a gestão da infraestrutura e do auto scaling, enquanto as empresas podem aproveitar os ganhos financeiros de Savings Plans e reservas de EC2, combinando controle de custos com eficiência operacional.

S3 Vectors

Outro anúncio relevante foi o S3 Vectors, o primeiro object storage em nuvem com suporte nativo a armazenamento vetorial. A solução é especialmente estratégica para iniciativas de Inteligência Artificial Generativa (Gen IA), como chatbots corporativos que precisam consultar dados fora dos modelos LLM.

O modelo de cobrança considera apenas o armazenamento e chamadas de API do serviço, com custos de computação restritos ao envio de dados, o que pode gerar até 90% de redução de custo em comparação ao uso de armazenamento em bloco. Além disso, o S3 Vectors simplifica pipelines de dados, fortalece a governança e se integra nativamente ao Amazon Bedrock, Amazon SageMaker e ao OpenSearch Service, permitindo estratégias híbridas entre dados quentes e frios.

Amazon CloudWatch

Fechando o bloco de infraestrutura e dados, a AWS expandiu as capacidades do Amazon CloudWatch, consolidando-o como ferramenta central de observabilidade. O principal avanço foi o lançamento do Log Management, que unifica métricas, logs e traces em um único ambiente, incluindo dados externos e logs de serviços SaaS de terceiros, como GitHub e Office 365.

Para os negócios, o ganho está na capacidade de correlacionar diferentes data sources em uma única consulta, reduzindo a complexidade operacional e os custos associados a processos de ETL, além de acelerar a tomada de decisão baseada em dados.

Modernização: aceleração da migração de legados

No eixo de modernização, a principal novidade apresentada no AWS re:Invent 2025 foi o AWS Transform, serviço disponibilizado no início de 2025 e apontado por Igor como o avanço mais relevante para empresas que ainda operam workloads legados.

A solução consolida e evolui serviços anteriores da AWS voltados à modernização de ambientes como Mainframe, VMware e Windows/.NET, com foco em automatizar a conversão de código e reduzir o esforço manual.

O AWS Transform atua como um serviço de desenvolvimento e modernização que acelera a migração de aplicações legadas, permitindo que o processo de transformação seja executado localmente, com posterior análise e planejamento na plataforma da AWS. Essa abordagem já resultou na análise de mais de 1 bilhão de linhas de código em ambientes de Mainframe e na economia de aproximadamente 800 mil horas de esforço manual, evidenciando o impacto direto na produtividade das equipes técnicas.

AWS Transform Custom

Entre as novidades, o destaque é o AWS Transform Custom, que amplia o suporte a novas linguagens, frameworks, APIs e ambientes de execução. A extensão permite que clientes criem agentes de transformação de código customizados, viabilizando a modernização de praticamente qualquer stack.

Para ambientes Windows, a AWS respondeu a uma demanda recorrente de clientes que utilizavam o AWS Transform para .NET, disponível em General Availability desde maio. A necessidade era ir além da camada de aplicação e acelerar a modernização de frameworks de interface e bancos de dados legados. Com o AWS Transform Full Stack, a AWS passa a atuar nas três camadas da arquitetura tradicional, modernizando aplicações de .NET Framework para .NET Core, interfaces legadas e bancos de dados de SQL Server para PostgreSQL. O resultado é uma aceleração de até cinco vezes no processo de modernização, com ganhos adicionais como eliminação de custos de licença, mitigação de vulnerabilidades de segurança e atualização da experiência de interface.

Segurança e IA generativa como alavancas de escala para os negócios

No bloco de plataformas, as novidades da AWS reforçam dois pilares centrais para as empresas: segurança em escala e uso pragmático de IA generativa aplicada aos processos de negócio.

AWS Security Hub

A AWS anunciou uma evolução do AWS Security Hub, que passou de um serviço focado na segurança de recursos individuais para uma plataforma centralizada e escalável de gestão de postura de segurança na nuvem. O antigo Security Hub passa a se chamar Security Hub CSPM (Cloud Security Posture Management) e o novo Security Hub passa a consolidar, correlacionar e enriquecer sinais provenientes de múltiplos serviços de segurança da AWS, oferecendo uma visão holística de riscos e brechas.

Para os negócios, Igor aponta que o ganho está na verificação contínua e automatizada de compliance e auditoria, alinhada aos principais padrões de mercado, além da integração nativa com ferramentas de ITSM, o que permite a criação automática de tickets a partir de achados de segurança, reduzindo trabalho manual e acelerando a resposta a incidentes.

Amazon Bedrock

Na frente de IA generativa, o Amazon Bedrock se consolida como a plataforma central da estratégia da AWS, com foco em escolha e customização de modelos. O serviço permite que empresas consumam LLMs por meio de uma API simples, sem a necessidade de gerenciar infraestrutura de GPU, pagando apenas pelo uso.

A principal novidade apresentada foi o suporte a modelos de peso aberto, ampliando o portfólio com opções abertas. Essa abordagem reforça a visão da AWS de que não existe um único modelo dominante, mas um ecossistema diverso, no qual as empresas podem testar, comparar e adotar modelos com maior disponibilidade e menor custo, sem pagar pelo modelo em si.

Bedrock AgentCore

Complementando essa estratégia, o Bedrock AgentCore foi apresentado como uma camada acima do Bedrock, voltada especificamente à construção, implantação e operação de agentes de IA. A plataforma permite o uso de diferentes frameworks e modelos de base, acelerando a adoção de aplicações de agentes de forma segura. Os benefícios da solução se concentram na eficiência operacional, na economia de tempo e na proteção de dados, ao eliminar a complexidade de gerenciar a infraestrutura de LLMs e permitir foco total nos dados privados.

Entre as novidades do Bedrock AgentCore, três recursos se destacam pelo impacto direto na governança, na qualidade e na consistência dos agentes de IA:

AgentCore Policy (em preview): permite definir políticas de uso separadas do código do agente, estabelecendo regras claras sobre como e quando ele pode acessar ferramentas e dados corporativos.

AgentCore Evaluations (em preview): possibilita a avaliação contínua da qualidade dos agentes com base no comportamento em produção. O recurso analisa critérios como correção, utilidade e potenciais riscos, apoiando ciclos de melhoria contínua e decisões mais seguras sobre o uso de IA.

AgentCore Memory: anunciada a adição de capacidade de memória episódica (Episodic Memory) aos agentes, permitindo que aprendam com interações anteriores, reconheçam padrões e adaptem respostas automaticamente. Isso resulta em respostas mais consistentes e alinhadas, sem a necessidade de configurações repetitivas em diferentes casos de uso.

Frontier Agents: a verdadeira promessa de IA

Por fim, o nosso arquiteto apresentou os Frontier Agents, agentes de IA de fronteira, como a representação do avanço mais concreto da estratégia da AWS em IA generativa. A solução marca a transição de assistentes que apenas respondem perguntas para agentes capazes de executar ações complexas de ponta a ponta, com mínima ou nenhuma intervenção humana. Esse movimento exige uma reinvenção das camadas de infraestrutura, dados, segurança e operação, refletindo uma mudança estrutural na forma como a IA é aplicada nas empresas.

Na conferência, Matt Garman, CEO da AWS, disse: “acredito que, no futuro, haverá bilhões de agentes dentro de cada empresa e em todos os campos imagináveis”. Essa visão se materializa no lançamento de três agentes de IA de fronteira, projetados para atuar de forma autônoma, executar múltiplas tarefas simultâneas e gerar impacto direto na eficiência operacional: o Kiro Autonomous Agent, o AWS Security Agent e o AWS DevOps Agent.

O Kiro Autonomous Agent é voltado ao ciclo de vida do desenvolvimento e automatiza tarefas como criação de pull requests e correção de bugs. Seu diferencial está na geração de uma especificação de requisitos em linguagem natural, incluindo testes e validações, antes da escrita do código, permitindo alinhamento prévio de acordo com as regras de negócio e critérios funcionais, reduzindo retrabalho e aumentando a qualidade do software entregue.

Já o AWS Security Agent, atualmente em preview, foca na segurança de aplicações web, realizando scans proativos de código e atividades de teste de penetração. O agente identifica vulnerabilidades, descreve o vetor de ataque, orienta a reprodução do problema e indica como corrigi-lo. Para os negócios, o impacto está na redução de riscos e na diminuição de custos associados à contratação de serviços especializados.

Completando o portfólio, o AWS DevOps Agent atua na gestão de incidentes, apoiando atividades de troubleshooting e análises de post-mortem. Integrado a ferramentas de observabilidade, o agente acelera a resolução de falhas e reduz o esforço manual de times que atuam na confiabilidade e na operação de sistemas.

As novidades da AWS já estão disponíveis para apoiar ganhos concretos em custo, produtividade e segurança. Para entender como essas soluções podem se aplicar ao contexto da sua empresa, entre em contato com nossos consultores da e-Core e avance da informação à execução, com decisões conectadas à transformação digital do seu negócio.

e-Core

Isso pode te interessar:

Guia Completo Para Amazon Q

Mon, 15 Dec 2025 20:16:12 GMT

Conheça melhor o Amazon Q : o assistente de IA generativa

da AWS. Ele foi criado para ser seu copiloto inteligente dentro do ambiente cloud e de suas ferramentas de desenvolvimento.

Pense nele como um “ChatGPT especializado em AWS”, integrado de maneira nativa em seus serviços, sua infraestrutura e até seus dados internos.

Nesse guia você vai conhecê-lo de ponta a ponta: o que ele

é, como utilizá-lo, suas variações e como ele se encaixa em diversas indústrias e até mesmo como funciona a sua implementação.

Não perca tempo e dê mais um passo na automação da cloud da sua empresa. Baixe agora!

Isso pode te interessar:

Times Eficientes: Como Construir Colaboração e Entrega Contínua

Mon, 15 Dec 2025 15:53:51 GMT

A busca por times eficientes unifica praticamente todas as organizações. Maior produtividade, rastreabilidade do trabalho, clareza no planejamento e tomadas de decisão alinhadas aos objetivos estratégicos são demandas recorrentes em empresas de todos os portes.

No evento da e-Core, realizado em São Paulo em 4 de dezembro, os especialistas Luiz Lima, Practice Leader, e Vitor Garcia, Solutions Architecture Manager, apresentaram como líderes de mercado têm criado alicerces de integração, colaboração e performance capazes de gerar ganhos imediatos e sustentáveis.

Quais desafios roubam a eficiência dos times?

Nenhum time pode operar com eficiência se o trabalho não estiver conectado a um objetivo claro. Esse foi o principal apontamento de Luiz Lima. Segundo dados da Atlassian apresentados por ele, 93% das empresas sofrem com a falta de alinhamento entre tarefas e metas estratégicas. Essa desconexão gera desperdícios, perda de foco e retrabalho. “Até hoje vemos sprint sem objetivo. Já viram isso?”, questionou, ao destacar que cada entrega, da menor tarefa à maior iniciativa, deve refletir um propósito organizacional desdobrado.

A dificuldade em encontrar informações é outro ponto crítico que afeta diretamente o desempenho dos times. Lima citou que 25% da jornada semanal é desperdiçada apenas procurando dados , o equivalente a uma semana inteira por mês, considerando uma jornada de trabalho de 40 horas. Somam-se a isso a sobrecarga de reuniões e a ausência de contexto.

“Nunca tivemos tanta informação, mas nunca fomos tão mal informados”, afirmou. Muitas empresas tentam resolver esse problema acumulando ferramentas, mas sem repensar processos. O resultado é o efeito contrário: mais complexidade e menos eficiência.

No entanto, segundo Luiz Lima, para desbloquear o potencial de qualquer time é preciso estruturar informação, processos e tecnologia de maneira integrada. As ferramentas deixam de ser elementos isolados e passam a formar uma camada inteligente capaz de conectar trabalho, pessoas e objetivos. Neste cenário, uma abordagem que apoia as equipes nessa estruturação do trabalho através de dados e fluxos integrados é a carta certa.

Menos atrito, mais entrega: a lógica dos times eficientes

Ao traduzir os pilares de produtividade para números concretos, o Líder de Práticas da e-Core apresentou um exercício econômico simples e direto. Ele propôs um cenário hipotético de seis meses, com investimento de R$ 600 mil para uma operação de 300 colaboradores e custo aproximado de R$ 40 mil em licenças do pacote Teamwork Collection da Atlassian, por exemplo, que reúne Jira, Confluence, Loom e os Rovo Agents, teammates de IA integrados em todo o ecossistema Atlassian.

Com um valor médio de R$ 50 por hora de trabalho, Luiz Lima calculou que um ganho de apenas 5% de eficiência por colaborador representa 24 minutos diários. Em um ano, isso equivale a 105 horas de produtividade recuperadas por funcionário. Aplicado aos 300 colaboradores, o ganho corresponde a quase um sprint adicional de trabalho anual sem aumentar o número total de funcionários.

O ponto central não era o custo, mas a capacidade de estruturar o trabalho. Lima destacou que ganhos reais só ocorrem quando há clareza estratégica e mensuração antes e depois das mudanças. “Pessoas, processos e ferramentas nunca saem de moda”, afirmou.

Nesse sentido, Lima reforça que ferramentas só geram valor quando trabalham juntas e reforçam a dinâmica real das equipes. Por exemplo, a filosofia do System of Work da Atlassian, traduz essa visão ao tratar a organização como um fluxo integrado, em que tarefas, projetos e informações circulam no mesmo ambiente digital.

O Teamwork Graph, camada de inteligência de dados da plataforma Atlassian Cloud, por exemplo, sustenta essa lógica ao conectar dados e contextos de forma automática, evitando rupturas no trabalho e reduzindo a dependência de múltiplos sistemas paralelos. A proposta é estruturar um ecossistema único que apoie o ritmo das equipes e mantenha o alinhamento com os objetivos do negócio.

Da ideia à entrega com agentes inteligentes

Vitor Garcia, por sua vez, sintetizou a abordagem da Atlassian ao afirmar que a proposta é “entregar soluções para esses atritos, para trazer um processo mais suave”, de modo que a energia investida pelo time se converta em inovação, estratégia e impacto real. Para ilustrar esse potencial, Garcia apresentou um fluxo completo de desenvolvimento aplicado a um banco fictício, demonstrando como a plataforma e os agentes inteligentes remodelam as entregas na rotina de times de DevOps.

O primeiro ponto crítico é a criação da história. “A falta de requisitos claros gera retrabalho e reuniões desnecessárias”, afirmou Garcia ao mostrar como o Rovo, agente de IA nativo da Atlassian, transforma um prompt simples em uma história completa, com critérios de aceite e validações alinhadas aos padrões definidos pela equipe e-Core. O resultado imediato é um início de trabalho mais claro e menos sujeito a interpretações.

A seguir, o fluxo administrativo, que geralmente fragmenta o tempo do desenvolvedor, é automatizado por agentes criados pela e-Core com base no Rovo. A criação da branch, a escolha do repositório correto e outras tarefas iniciais passam a ocorrer sem esforço manual, reduzindo interrupções e acelerando o avanço do trabalho.

O agente também verifica riscos e aderência arquitetural. No exemplo demonstrado, o teammate inteligente trouxe conformidade com padrões internos e de segurança e ainda gerou um Pull Request completo, com explicações precisas sobre as alterações. Isso minimiza o tempo para a revisão técnica, um dos pontos mais lentos de todo o processo.

A automação se estende até o fim da pipeline. Com a integração contínua, esse processo elimina desperdícios manuais e garante rastreabilidade de ponta a ponta.

Para Garcia, a demonstração resume o valor da aplicação inteligente das ferramentas: “Temos diversos desafios durante essas etapas. Toda essa fricção não vai permitir mexermos o ponteiro da nossa estratégia. A gente tem que ser mais eficiente, converter o máximo, fazer o melhor uso de plataformas.”

A importância do fator humano

Ainda que plataformas integradas de soluções, como as da Atlassian, sejam a protagonista dentro do sistema eficiente exemplificado pelos especialistas e-Core, a construção de times eficientes depende de um elemento indispensável: o profissional que orienta a tecnologia. A IA gera histórias, avalia código e sugere soluções para incidentes, mas só opera com qualidade quando recebe dados confiáveis, contexto organizacional claro e diretrizes bem estabelecidas.

“O problema não está em aplicar a IA, e sim onde e como usá-la”, reforçou Luiz Lima. É o profissional que define como a ferramenta deve agir, alimenta os agentes com conhecimento e garante que a solução entregue atenda aos objetivos estratégicos. A IA é um copiloto e, como todo copiloto, depende de quem está no comando.

Nesse contexto, empresas que buscam aumentar a eficiência dos times com soluções de IA e entrar de cabeça no trabalho moderno precisam ter em mente que eficiência só se converte em resultado se a empresa souber “acertar o alvo”. Isso exige objetivos bem definidos, processos legíveis e uma estrutura que torne o fluxo de trabalho rastreável, conectado e mensurável.

Por isso, serviços de consultorias especializadas, como a e-Core que é reconhecida como Atlassian Solutions Partner, desempenham papel essencial nesse processo ao orientar a implantação, estruturar práticas, evitar desperdícios e acelerar a maturidade operacional.

Saiba como a sua organização pode fortalecer a cultura de colaboração, eliminar fricções e construir times eficientes com o uso das soluções Atlassian. Converse com nossos especialistas.

e-Core

Isso pode te interessar:

How to measure the value of AI projects from day one

Tue, 09 Dec 2025 18:20:47 GMT

Most AI initiatives don’t fail because the models are “bad.” They fail because teams never agreed on what business value looks like in the first place.

Before you pick a model, a cloud, or a prompt template, you need a shared definition of success that business and technical stakeholders can live with. Otherwise, you risk optimizing for a metric that doesn’t move the needle, or worse, inflates costs without returning impact.

As one of our specialists summed up in a recent working session: AI has to resolve a business need , not only hit technical scores.

This article lays out a practical blueprint your team can use to define value early, align on the right metrics, anticipate costs, and avoid the common traps that derail ROI.

Accuracy alone can be a mirage. Consider fraud detection: “99% accuracy” sounds great, until you realize the remaining 1% can hide million-dollar transactions . If that sliver slips through, your model’s celebrated score masks a real business loss.

The takeaway: define the business outcome first (e.g., fraud losses reduced by X%, false positives lowered by Y%, time-to-resolution cut by Z%). Only then choose the model metrics that act as leading indicators for those outcomes.

Questions to answer up front

What problem, in money or time, are we solving?
Which primary business metric will prove it worked (cost avoided, revenue uplift, cycle time, risk exposure)?
What is “good enough” performance at the business level (not just the model level)?

1. Start with value, not accuracy

2. Make “how we’ll measure” a cross-functional commitment

Data scientists naturally think in AUC, precision/recall, or perplexity. Business leaders think in unit economics, throughput, and risk. Both are right, and neither is sufficient alone.

You need them together to translate model performance into business outcomes. In practice, business stakeholders rarely ask for “95% accuracy”, they ask for cost reduction or efficiency gains .

Do this in your project kickoff

Put a business owner in the room with data science, engineering, and operations.
Document success criteria in plain language: “Reduce manual review hours by 30%,” “Cut average handling time to under 2 minutes,” etc.
Map each business criterion to model-level metrics and operational metrics (e.g., % of tickets auto-resolved in Jira, time saved per agent) so everyone can track progress the same way.

3. Use a delivery framework, but loop back to value every cycle

Methodologies like CRISP-DM help teams move from business understanding to data prep, modeling, and evaluation. They’re useful for discipline and cadence, but they’re not a measurement framework by themselves.

The critical step is to return to the business every iteration and ask: “Did this increment move the target outcome?”

Also include the financial impact in your reviews. If a model improves accuracy but raises operating costs more than it saves, you’re moving backward.

Minimum viable measurement plan

Business metric: the one your CFO (or P&L owner) cares about.

Technical metrics: the ones you’ll use to steer the model.

Financial metric: expected savings/uplift vs. added costs (people + infra + vendor).

Exit/continue criteria: thresholds that tell you when to ship, iterate, or stop.

4. Right-size your cost model early: online vs. batch, classic ML vs. LLMs

Not every AI project needs massive infrastructure. Traditional ML can often run economically; costs scale with data volume, training time, and the size you need.

The big differences emerge in how you plan to serve the model:

24/7 online decisions (e.g., real-time fraud checks) keep machines up continuously and cost more.
Periodic batch jobs (e.g., weekly risk audits) can be far cheaper.

For LLMs specifically, managed options can be cost-effective depending on usage patterns and platform choice, another reason to decide on throughput and latency requirements upfront.

Design choices that swing cost

Real-time vs. scheduled inference
Frequency of calls (per request vs. per batch)
Fine-tuning/training requirements vs. prompt-oriented approaches
Data processing/feature pipelines and their refresh cadence

5. Respect the exploratory phase, and set expectations

AI isn’t linear. There’s an inherently exploratory cycle, auditing data, trying features, revising targets. Stakeholders often underestimate this stage and expect shippable results in “two weeks.”

In reality, timelines depend on data quality , access, and the complexity of the decision you’re automating.

To avoid endless loops (and runaway budgets), put a clear timebox on exploration and define what “enough evidence to proceed” looks like. If the signals aren’t there, stop gracefully rather than drifting into perpetual tinkering.

6. Choose metrics that mirror business reality

A practical pattern is to align three layers of metrics:

1. Business outcomes (North Star): fraud losses avoided, hours saved, revenue per customer, time-to-market.

2. Operational health: adoption rates, % auto-resolution, exception/override rates, latency/SLA compliance.

3. Model quality: precision/recall, calibration, drift indicators, hallucination rates (for LLM use cases).

When you review progress, read them top-down : if the business outcome isn’t improving, check operational health; if operations look fine, inspect model quality for causes. This prevents you from celebrating a technical improvement that isn’t visible to the P&L.

Pro tip: co-define KPIs/OKRs with the client or business owner during discovery so the success definition is shared and auditable.

7. Scope and staging: deliver value in increments

Break the problem into increments that the business can feel quickly:

Stage 1: instrument data and measure the baseline.

Stage 2: pilot on a narrow segment (e.g., top 10% risk transactions) to validate value.

Stage 3: expand coverage, add guardrails, and automate decisions where confidence is high.

Stage 4: optimize costs (batch vs. online), retraining cadence, and monitoring.

Each stage should have its own value hypothesis , technical plan, and “go/no-go” criteria tied to the same success definition you set at the start.

8. Don’t overlook operating model decisions

Beyond models and metrics, your operating choices influence both cost and value:

Where will AI plug in? For instance, summarizing support tickets directly in your work management tool can create immediate productivity (e.g., Jira summaries).

Who owns the lifecycle? Clarify who monitors drift, approves threshold changes, and reviews incidents.

How often will you run it? Continuous vs. periodic execution is a major cost lever.

What’s the fail-safe? Define manual override and escalation paths from day one.

A lightweight ROI model your CFO will trust

You don’t need perfect precision to make a good decision, you need a transparent model that everyone understands.

Costs

Benefits

Run a simple best/base/worst scenario across 12–24 months, and tie each assumption to the metrics you committed to earlier. Review the model at every release; if the numbers aren’t materializing, adjust scope or stop.

This discipline prevents sunk-cost traps, exactly the cycles that blow up budgets when teams “just keep trying” without an end in sight.

In a nutshell: Common pitfalls, and how to avoid them

Chasing model scores with no business metric anchored. Fix: start from the outcome and work backward.
Underestimating exploration and data work. Fix: timebox discovery; set evidence thresholds.
Unbounded iteration with no definition of “done.” Fix: exit/continue criteria at each stage.
Mismatched serving strategy (real-time when batch would do). Fix: align frequency/latency with value and cost.
Stakeholder gaps between business and technical teams. Fix: shared KPIs/OKRs and regular value reviews.

Case in point: scaling expansion in real estate

A real estate platform needed to expand into new cities. The legacy approach required engineers to hand-craft and maintain numerous scrapers, a slow, costly, and brittle process.

We helped design an AI-driven flow that automated data extraction and validated broken scripts , transforming a days-long effort into a scalable pipeline.

Why it worked:

The business outcome was clear: reduce hours and accelerate city launches.

The team agreed on what would count as success (e.g., more scripts processed per day, less manual rework).

The project started as a POC with explicit ROI expectations: if it worked, the gains would be significant; if not, the cost of learning was bounded.

The result: fewer manual hours, more reliable operations, and a repeatable path to enter new markets faster.

--> Read the full case study

Conclusion

Defining value early is the single best predictor of AI ROI. It forces the right conversations, shapes smarter technical choices, and keeps the team honest about progress.

When you align business outcomes, operational health, and model quality, then right-size how you’ll run the system, you give your AI project a clear way to earn its keep .

Do that from day one, and you’ll ship less vanity, more value, and know the difference when you see it.

What AI failures teach us about building smarter systems

Mon, 08 Dec 2025 18:53:48 GMT

Artificial intelligence is reshaping industries at an unprecedented pace. From automation to analytics, businesses are racing to capture competitive advantage through machine learning and Generative AI. Yet results often fail to match expectations.

According to MIT’s Project NANDA and its State of AI in Business 2025 report, 95% of organizations investing in GenAI see no measurable return . This growing gap between enthusiasm and effective execution reveals how much still needs to be learned about managing AI initiatives responsibly.

To help organizations understand these lessons, the 2025 Darwin AI Awards highlighted real-world cases of flawed AI implementations. Behind each story lies a valuable insight into how organizations can avoid similar outcomes.

1. Deploy first, test later
Several high-profile initiatives collapsed because of insufficient testing. Companies rolled out large-scale AI systems before confirming their accuracy or resilience in real environments. A disciplined pilot program, coupled with gradual rollout phases, provides a safer and more reliable path to production.

2. Over-reliance without human validation
Professionals who trust AI-generated results without verification risk severe reputational and operational damage. Human validation remains essential to ensure accuracy and accountability in all AI-assisted processes.

3. Security and access control weaknesses
AI solutions often interact with sensitive information, which increases exposure to security breaches. Inadequate credential management or weak access policies can amplify these vulnerabilities. Protecting AI systems requires a higher—not lower, level of security rigor.

4. Autonomy without clear limits
AI agents can act beyond their intended scope when boundaries are not well-defined. This can result in unintended actions such as deleting data or making unauthorized changes. Establishing explicit permissions and maintaining environment separation are essential safeguards.

Explore e-Core’s AI delivery best practices to prevent similar setbacks.

Common themes in AI implementation failures

Lessons for responsible AI implementation

Start small and scale gradually

Introduce AI solutions in low-risk settings. Gather feedback, measure outcomes, and refine the system before full deployment. Gradual adoption minimizes disruption and builds trust across teams.

Keep humans in the loop

AI should complement, not replace, human judgment. Human-in-the-loop frameworks ensure that sensitive or high-impact decisions receive proper oversight.

Challenge the system

Encourage testing mechanisms that question AI predictions. Regular validation, stress testing, and controlled simulations help uncover hidden flaws early.

Separate environments

Maintain clear distinctions between development, testing, and production. Experimental AI should never access live operational data until fully validated.

Adopt risk frameworks before deployment

Use established risk management models such as NIST , ISO , or the upcoming EU AI Act to assess readiness. Sector-specific options like FATF Guidance (financial services) and HITRUST AI Assurance (healthcare) add an extra layer of compliance and protection.
Evaluating risk by considering both probability and impact helps organizations anticipate potential harm before systems go live.

Learn how AI can enhance efficiency in cloud transformation projects.

Turning failure into progress

Every AI failure contributes to the collective understanding of how intelligent systems should operate. These experiences help organizations refine governance models, enhance data ethics, and improve technical design standards.

Teams that integrate lessons from past setbacks gain resilience and build AI capabilities that truly add value over time.

Organizations embracing continuous learning and transparent accountability will lead the next generation of intelligent innovation.

Listen to our podcast on human-centered leadership in the age of AI to understand how culture and ethics strengthen responsible innovation.

Obtenha todo o poder da Gen AI com dados estruturados

Fri, 28 Nov 2025 14:02:28 GMT

Empresas que estruturam suas plataformas de dados com estratégia, segurança e governança têm mais chances de transformar promessas tecnológicas em resultados concretos.

Do desenvolvimento de software com TuringBots à personalização de experiências em saúde, finanças, varejo e indústria, seu impacto já está redefinindo como as organizações operam e competem.

Mas seu sucesso depende de uma base sólida de dados organizados, integração entre sistemas e governança responsável de IA, que combinados permitem que a Gen AI entregue o próximo passo no seu mercado.

Baixe este e-book gratuito e descubra como impulsionar a próxima fase de inovação da sua empresa.

CONHEÇA A E-CORE

Porque contar com a e-Core

Parceiro Atlassian desde 2005

Somos Platinum Solution Partner com foco em inovação digital e transformação de negócios.

+85 certificações

Exertise comprovada

+1.5k Projetos Atlassian entregues

Profissionais capacitados para apoiar o seu negócio

Experiência consolidada em diversos cenários

+350 Especialistas Atlassian

Sobre a e-Core

Nossos números

Em pouco mais de duas décadas de atuação, a e-Core conseguiu revolucionar negócios e otimizar operações em vários setores.

+30

segmentos atendidos

+26

anos no

mercado de TI

+300

clientes ativos

+650

especialistas

Quem confia em nossos serviços

Onde a IA Gera Valor Real no Ecossistema Atlassian

Fri, 28 Nov 2025 12:46:46 GMT

A inteligência artificial vem transformando o modo como times colaboram e tomam decisões. Segundo o relatório The Economic Potential of Generative AI (McKinsey, 2023) , tecnologias generativas já são capazes de automatizar tarefas que consomem entre 60% e 70% do tempo dos profissionais. Esse avanço se deve, em grande parte, à capacidade da IA de compreender linguagem natural.

Nesse contexto, as soluções Atlassian e o System of Work se destacam ao integrar inteligência artificial de forma pragmática e estratégica, destravando ganhos reais em produtividade, eficiência e colaboração. Longe de substituir as capacidades e talento humano, o Atlassian Intelligence e o Rovo — IA nativa da plataforma — atua lado a lado com os times, como um verdadeiro teammate digital.

Combinando modelos abertos e proprietários, incluindo tecnologias da OpenAI, essa IA oferece experiências personalizadas a partir dos fluxos de trabalho reais, respeitando rigorosamente a privacidade dos dados e as permissões dos usuários. Tudo isso eleva o valor das soluções que já sustentam operações críticas e decisões estratégicas em milhares de organizações pelo mundo.

Buscas inteligentes com IA e priorização baseada em contexto

A IA deve atuar como um assistente de produtividade que simplifica interações e reduz o tempo gasto com tarefas operacionais da gestão de serviços. Em vez de consultas complexas, os usuários podem realizar buscas em linguagem natural para localizar tickets de atendimento, relatórios ou informações específicas. O sistema compreende o contexto das solicitações e sugere automaticamente tipos de requisição no portal do cliente, acelerando o atendimento e reduzindo o retrabalho.

Estrategicamente, a IA compreende o contexto das solicitações, sugerindo automaticamente o tipo de requisição no portal do cliente. Essa capacidade acelera o atendimento e, crucialmente, reduz o retrabalho, liberando os especialistas humanos para se concentrarem no pensamento estratégico e na solução de problemas. Isso garante uma redução de custos e um tempo de resposta compatível com as expectativas de negócios digitais e um trabalho qualificado das equipes.

A combinação da compreensão semântica com a automação transforma o Jira Service Management em um ponto central de eficiência operacional que garante a priorização inteligente de demandas. Com agentes virtuais, é possível integrar múltiplos canais, como help center, Slack, Microsoft Teams, e-mail e widgets, para garantir uma experiência fluida de suporte. Esses agentes utilizam IA para pesquisar em bases de conhecimento e responder automaticamente às dúvidas dos usuários.

→ Veja: Atlassian transformando o ciclo de vida empresarial: Rovo e Focus no centro da estratégia

Base de conhecimento viva e confiável com ajuda da IA

Manter uma base de conhecimento atualizada é uma das tarefas mais negligenciadas nas operações digitais. O volume de informações, a pressão por entregas rápidas e a falta de tempo tornam difícil registrar aprendizados, atualizar documentos ou criar páginas estruturadas no Confluence. Isso gera retrabalho, falhas de comunicação e dependência de conhecimento tácito — que se perde facilmente.

É justamente nesse ponto que a IA assume um papel estratégico. Automatizando resumos, atualizações e criação de documentação, ela reduz drasticamente o tempo gasto em tarefas manuais e repetitivas. Ferramentas como o Rovo no Confluence ajudam a gerar, revisar e refinar textos, garantindo consistência e atualidade com muito menos esforço humano. Além disso, a automação de rotinas — como criar páginas semanais de reunião, organizar notas e registrar decisões — elimina tarefas operacionais e devolve aos times o espaço necessário para focar no trabalho criativo e crítico.

A integração com outras soluções do ecossistema (como Loom, Jira ou Bitbucket) reforça a colaboração assíncrona e mantém todas as informações conectadas, reduzindo ruído e acelerando o fluxo de trabalho. O resultado é simples: menos horas investidas em manutenção de conteúdo e mais energia dedicada ao que realmente move o negócio.

→ Saiba mais sobre O Papel da Atlassian na Transformação Digital das Empresas

IA como motor operacional que destrava a produtividade

Grande parte dos atrasos nas operações vem de tarefas que ninguém quer fazer: organizar informações, criar tickets repetitivos, atualizar páginas, conectar dados entre ferramentas e caçar detalhes perdidos em diferentes sistemas. Essas atividades tomam tempo, quebram o foco e criam gargalos que se acumulam nas filas de trabalho. Porém, essas tarefas são fundamentais para criar uma base de conhecimento para você errar menos.

As automações inteligentes entram justamente para resolver essas dores . Elas reduzem retrabalho, eliminam etapas manuais e garantem que nada fique parado esperando alguém “ter tempo” de atualizar ou criar algo. O resultado é um fluxo que anda sozinho, com menos dependências e muito mais agilidade.

Nesse cenário, os Rovo Agents funcionam como copilotos que sustentam o movimento do time. Eles atuam onde o trabalho emperra — conectando informações, preparando conteúdos, criando estruturas e removendo tarefas operacionais do caminho — enquanto as pessoas continuam no comando das decisões.

Com Rovo Search, Rovo Chat e os próprios Agents, a IA ajuda a:

Evitar filas causadas por tarefas manuais e repetitivas;
Manter documentos, tickets e releases atualizados sem esforço adicional;
Reduzir o tempo gasto procurando informações;
Criar um fluxo contínuo entre Jira, Bitbucket, Confluence e demais ferramentas.

Essas automações não substituem o time — elas liberam a equipe para avançar mais rápido, com menos fricção e foco total nas atividades de maior impacto para o negócio.

Como qualquer colega de equipe, a IA tem forças e limitações. É excelente em reconhecimento de padrões e processamento de linguagem, mas não compreende causa e efeito. Pode errar com confiança e não acompanha mudanças de mercado em tempo real. Por isso, não deve ser usada em decisões críticas de negócio, contextos com dados insuficientes ou tarefas que exigem empatia e julgamento humano.

Usar a IA do Atlassian de forma estratégica significa entender que ela é uma habilitadora de produtividade, não um substituto para o raciocínio humano. Organizações que integram esses sistemas profundamente aos seus fluxos e bases de conhecimento ganham vantagem competitiva, podendo tomar decisões mais informadas, reduzir desperdícios e liberar tempo para o que realmente importa: inovação e estratégia.

Onde a IA não agrega valor

e-Core

Isso pode te interessar:

Por que a Gestão de Serviços se Tornou o Centro da Inteligência Operacional

Fri, 28 Nov 2025 12:44:32 GMT

Em uma era definida pela velocidade e pelo volume de dados, a transformação digital deixou de ser um diferencial e se tornou uma imposição competitiva. A necessidade de evoluir a Gestão de Serviços (Service Management) de um suporte reativo para uma central de inteligência operacional não é uma novidade, mas o requisito mínimo para a sobrevivência e crescimento.

É de conhecimento de todos que as organizações que reconhecem essa mudança estão reestruturando suas bases com o Enterprise Service Management (ESM) e integrando capacidades de Inteligência Artificial para transformar cada interação em um insight acionável, garantindo que o ciclo de estratégia e execução permaneça contínuo e à frente do mercado.

Hoje, fluxos ineficientes e processos manuais ainda são gargalos que reduzem a produtividade e aumentam o risco de falhas. A ausência de automação, duplicação de dados e falta de colaboração entre departamentos geram retrabalho e dificultam a rastreabilidade de ativos e recursos. É nesse contexto que o Enterprise Service Management (ESM) se consolida como um modelo capaz de eliminar silos e centralizar operações.

Como já sabemos, a ESM cria disciplina operacional ao padronizar fluxos, estruturar responsabilidades, automatizar atividades repetitivas e conectar equipes. Diferente de abordagens desordenadas baseadas em planilhas, e-mails ou sistemas desconexos, o ESM traz:

Automação para reduzir retrabalho,
Transparência para eliminar silos,
Rastreabilidade para evitar erros,
Insights para decisões rápidas e embasadas,
Integração para conectar equipes de forma contínua.

Com isso, problemas como entradas duplicadas, perda de informações, gargalos invisíveis e falhas recorrentes deixam de ser sintomas inevitáveis e passam a ser prevenidos pela própria estrutura do processo.

Não podemos falar de gestão de serviços sem pensar em Atlassian. Desde seu lançamento em 2002, o Jira Service Management (JSM) evoluiu de uma ferramenta de acompanhamento de bugs para uma plataforma completa de gestão. Mas o ponto central não é a ferramenta em si, e sim como ela faz parte de uma nova mentalidade que permite operacionalizar o modelo de ESM, transformando processos antes manuais em operações padronizadas, automatizadas e mensuráveis.

Com configuração intuitiva e sem necessidade de código, o Jira permite criar rapidamente portais de atendimento, formulários e fluxos personalizados para diferentes áreas da empresa. Em vez de adquirir soluções isoladas, as equipes passam a trabalhar em uma plataforma flexível capaz de atender a múltiplos cenários de negócio. Isso viabiliza a prática de ESM, ao substituir sistemas desconexos por um processo único, transparente e governável.

→ Veja também o que foi anunciado no Team ‘25 Europe!

A gestão de serviços depende de conhecimento padronizado. Sem documentação estruturada, o retrabalho se multiplica e os erros se repetem. Nesse contexto, a gestão pelo JSM é potencializada pelo Confluence, o núcleo do conhecimento corporativo, permitindo acesso rápido a artigos, políticas, procedimentos e FAQs. Com isso, equipes reduzem dúvidas recorrentes, aceleram a execução de tarefas e criam uma cultura de aprendizado contínuo.

Os avanços recentes de IA da Atlassian ampliam esse potencial, permitindo que incidentes anteriores, níveis de prioridade e riscos de mudança sejam identificados e sugeridos automaticamente. Isso reforça o objetivo do ESM de tornar decisões operacionais mais inteligentes e menos reativas.

→Saiba Como Justificar Investimentos em Ferramentas de Colaboração

A inteligência artificial, agora integrada a todo o ecossistema Atlassian, é projetada para otimizar fluxos de suporte e liberar tempo dos agentes. O sistema realiza triagem automática de tickets, prioriza solicitações e executa ações em massa com base em contexto e tipo de requisição. Dessa forma, a IA ataca diretamente gargalos como filas manuais, falta de padrões, baixa capacidade de resposta e inconsistência entre áreas.

A análise de sentimentos, outro recurso da plataforma, interpreta o tom emocional dos comentários dos clientes em tempo real, ajudando as equipes a identificar frustrações e agir preventivamente.

Outra propriedade potencializada pela IA é o Ops Guide Agent. Alimentado pelo motor do Rovo, produto de IA generativa da Atlassian, o JIra Service Management ganha capacidades de AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations). Em um cenário de ESM, a AIOps transforma sinais dispersos em informações acionáveis, evitando que alertas se percam ou se multipliquem desnecessariamente, uma das causas mais comuns de atrasos operacionais.

O recurso agrupa alertas relacionados, destaca os mais críticos e fornece contexto histórico, conectando dados de aplicações Atlassian e ferramentas de terceiros. Assim, é possível reduzir o tempo de detecção, resposta e recuperação de incidentes, eliminando falhas que antes passavam despercebidas.

O verdadeiro avanço do JSM não está apenas na automação, mas na capacidade de dar vida ao modelo de gestão de serviços, conectando pessoas, processos e informações em um sistema inteligente e dinâmico. Ao unificar o trabalho de desenvolvimento, operações e negócios, o Jira torna-se o ponto central de inteligência operacional da empresa, uma verdadeira torre de controle capaz de alinhar estratégia, execução e aprendizado contínuo.

Os principais benefícios de contar com uma central de operações que integre diferentes times e processos são as reduções significativas no volume de chamados manuais e no retrabalho. A automação impulsiona a produtividade, enquanto a visibilidade centralizada permite decisões mais rápidas e embasadas.

Essas melhorias impactam além dos fluxos diários. Segundo a Forrester, organizações que migraram para o JSM observaram ganhos de até US$ 2,9 milhões (R$ 15,5 milhões) em produtividade do service desk ao longo de três anos. Em um mundo orientado por dados e velocidade, o foco em inteligência de dados apoiado pelas ferramentas certas representa um novo modelo de gestão, onde cada solicitação e incidente se transforma em insight para o próximo avanço.

Na realidade, essa visão do Service Management como um hub de inteligência não é uma novidade , mas a consolidação de uma jornada que o mercado vem trilhando. Contudo, em um cenário em que a velocidade e os dados são decisivos, a diferença está na execução. As empresas que negligenciarem esse caminho de integração e não investirem na adoção estratégica do ESM, da Inteligência Artificial (IA) e das práticas de AIOps correm um risco considerável. Elas não apenas perderão a chance de otimizar seus custos e sua operação, mas, o que é mais grave, ficarão irreversivelmente para trás em termos de agilidade e capacidade de resposta, perdendo competitividade frente a concorrentes que já operam sob essa nova dinâmica.

Service Management:

estrutura para superar desafios da operação moderna

Do suporte reativo à gestão proativa: a proposta da Atlassian

Confluence como base de conhecimento inteligente

IA no Service Management: automação que resolve gargalos reais

AIOps: visibilidade e resposta unificada

Service Management: porque contar com o Jira

A ESM cria disciplina operacional ao padronizar fluxos, estruturar responsabilidades, automatizar atividades repetitivas e conectar equipes. Diferente de abordagens desordenadas baseadas em planilhas, e-mails ou sistemas desconexos, o ESM traz:

Automação para reduzir retrabalho,
Transparência para eliminar silos,
Rastreabilidade para evitar erros,
Insights para decisões rápidas e embasadas,
Integração para conectar equipes de forma contínua.

e-Core

Isso pode te interessar:

Tendências em Machine Learning para 2026: modelos, infraestrutura e regulamentação

Mon, 24 Nov 2025 19:43:40 GMT

Antecipe os próximos movimentos da inteligência artificial!

Whitepaper | Tendências em Machine Learning para 2026: modelos, infraestrutura e regulamentação

O machine learning está evoluindo em velocidade inédita. A partir de 2026, empresas precisarão lidar com modelos mais eficientes , ciclos de vida descentralizados, automação em tempo real e novas regras regulatórias que já começam a moldar o setor.

Este whitepaper gratuito apresenta uma análise crítica e prática sobre as tendências que irão redefinir a forma como organizações desenvolvem, aplicam e governam algoritmos de machine learning nos próximos anos.

Whitepaper exclusivo para líderes de tecnologia e inovação.

O que você vai encontrar:

Edge AI, TinyML e inferência em dispositivos de ponta

Aprendizado contínuo e mitigação de concept drift

Modelos multimodais e copilots inteligentes

Automação de pipelines e evolução do MLOps

Impactos das regulamentações na UE, EUA e Brasil

Infraestrutura distribuída, GPUs e Green AI

CONHEÇA A E-CORE

Por que contar com a e-Core?

Somos Platinum Solution Partner com foco em inovação digital e transformação de negócios.

Parceiro Atlassian desde 2005

Expertise comprovada

+85 certificações

Profissionais capacitados para apoiar o seu negócio

+350 especialistas Atlassian

+1.5k projetos Atlassian entregues

Experiência consolidada em diversos cenários

Sobre a e-Core

Nossos números

Em pouco mais de duas décadas de atuação, a e-Core conseguiu revolucionar negócios e otimizar operações em vários setores.

+780

especialistas

+300

Clientes ativos

+30

Segmentos atendidos

+26

anos de mercado

Quem já confia em nossos serviços

e-Core

Isso pode te interessar:

Como o Teamwork Collection une estratégia e execução

Fri, 21 Nov 2025 17:58:33 GMT

Em um cenário em que a velocidade da mudança supera a capacidade de resposta de muitas organizações, o trabalho desorganizado tornou-se um dos principais obstáculos à eficiência. Solicitações chegam por fontes diversas e frequentemente sem contexto suficiente para serem resolvidas. O resultado é um ciclo de retrabalho, com decisões precipitadas, entregas sem rastreabilidade e feedbacks que se perdem, ou seja, um desalinhamento entre estratégia, execução e operação.

O Teamwork Collection surge como uma resposta direta a esse desafio. A proposta é construir uma arquitetura de trabalho digital unificada, capaz de conectar o planejamento estratégico, a execução de projetos e as operações de TI em um fluxo contínuo e integrado. E fazer isso a partir de um leque de ferramentas viabiliza a colaboração eficiente, aprendizado contínuo e decisões mais inteligentes.

Uma suíte integrada para o trabalho moderno

O Teamwork Collection é um stack de ferramentas que seguem a filosofia do System of Work da Atlassian. Ele reúne quatro pilares fundamentais: Jira, Confluence, Loom e os Rovo Agents, todos interconectados por uma camada de inteligência artificial nativa. Trata-se de um ecossistema criado para transformar decisões em entregas sem perda de contexto.

Em conjunto, o stack de soluções forma uma experiência digital em que o portfólio, as entregas e os processos atuam como partes de um mesmo sistema.

Jira: da estratégia à execução em um só fluxo

Tradicionalmente associado ao gerenciamento de projetos de software, o Jira ampliou seu alcance para outras áreas do negócio, conectando fluxos de trabalho em torno de metas corporativas. Com o suporte de IA, o Jira automatiza interações de suporte, classifica requisições e mantém o time sempre focado no que mais importa.

A plataforma permite conectar times distintos em um mesmo ambiente, promovendo colaboração e rastreabilidade de ponta a ponta.

O resultado é um ciclo contínuo de planejamento e entrega, com risco controlado e ganhos reais de eficiência.

→ Veja também as Novidades Team ‘25 Europe

Confluence: o contexto estratégico sempre à mão

O Confluence se consolida como o centro de conhecimento da organização. Com uma interface redesenhada e recursos de IA integrados, ele facilita a criação e atualização de páginas, comentários e documentos estratégicos. Ao reduzir o volume de e-mails e substituir atualizações redundantes por páginas vivas e colaborativas, o Confluence cria um ambiente onde o alinhamento é natural. Sem reuniões repetitivas, times mantêm o foco no progresso real.

→ Participe do evento Conectando estratégia e operação e saiba como se preparar para um novo ciclo de resultados!

Loom: comunicação assíncrona e colaboração sem interrupções

Em um mundo em que o tempo é o recurso mais escasso, o Loom permite que as conversas ocorram sem travar agendas. A ferramenta de vídeo assíncrono possibilita capturar a tela, gravar explicações e compartilhar feedbacks curtos que podem ser assistidos a qualquer momento.

Esse formato é especialmente útil para treinamentos, onboarding e revisões de projeto, reduzindo a necessidade de reuniões ao vivo

e garantindo que todos recebam as mesmas informações, com clareza e contexto visual.

Rovo: automação contextualizada com o Teamwork Graph

A camada de IA da Atlassian ganha vida nos Rovo Agents, que operam com base no Teamwork Graph, sistema que interconecta dados, fluxos e decisões em toda a organização. A partir de um único ponto, os usuários podem gerar resumos, criar e refinar tickets, montar páginas de release e buscar informações entre ferramentas conectadas.

Além disso, o Rovo aprende com o contexto. Ele acompanha o usuário entre web e desktop, responde perguntas e executa ações em tempo real.

Saiba na prática como o Teamwork Collection pode apoiar a sua equipe com a demo:

Benefícios de uma arquitetura digital unificada

Com menos reuniões e menos retrabalho, a Teamwork Collection permite que as equipes operem em um ambiente onde cada decisão é rastreável da ideia à operação. O resultado é um time-to-market mais rápido, decisões mais assertivas e um ciclo de aprendizado contínuo.

No centro dessa transformação está a ideia de arquitetar a colaboração como um sistema, e não como um esforço isolado. O segredo de resultados excepcionais está em como os times trabalham juntos. Quando metas são visíveis, o alinhamento é coletivo e a tecnologia é tratada como parte do time; as organizações avançam mais rápido, aprendem mais e inovam continuamente.

Quer saber como a sua empresa pode se beneficiar dos serviços da Atlassian?

Como Atlassian Platinum Partner, a e-Core pode te ajudar a alcançar o próximo nível do trabalho moderno.

e-Core

Isso pode te interessar:

Unlocking efficiency: The value of ITSM for mid-sized companies

Tue, 18 Nov 2025 15:12:56 GMT

In today’s fast-paced digital environment, efficiency is a competitive advantage, and IT Service Management (ITSM) can be a key enabler for mid-sized organizations.

While large enterprises often have robust support departments and budgets to match, mid-sized companies typically need to do more with less. That’s exactly where ITSM practices make a difference.

ITSM offers a structured, end-to-end approach to managing IT services, from how incidents are logged and tracked to how development and operations teams collaborate to resolve them.

But for many organizations in this size range, adopting ITSM isn’t just about technology, it’s about creating smarter, scalable ways of working.

Unlike traditional IT support, ITSM provides a holistic framework that integrates people, processes, and tools. It’s not just about closing tickets, it’s about building a connected ecosystem where information flows seamlessly across teams.

For instance, when your service desk identifies a recurring technical issue, ITSM allows them to link that ticket directly to your development team.

If the dev team creates a bug fix, it can automatically update the original ticket, so your support agents, and ultimately your users, have visibility into progress.

This cross-team transparency enhances communication, reduces response time, and improves user satisfaction.

To see how ITSM can drive measurable impact, check out this case study about a healthcare technology provider that reduced operational costs by 45% through ITSM transformation .

Beyond IT support: a holistic approach

The self-help advantage

One of the most effective ITSM practices for mid-sized companies is implementing self-help resources .

By giving users access to knowledge base articles — such as “How to reset a password,” “How to configure your VPN,” or “Troubleshooting Wi-Fi connectivity issues” — you empower them to solve common problems independently.

This reduces the volume of tickets your support team has to handle, allowing them to focus on more complex and technical challenges.

The result? A more efficient team and a better user experience.

If you’re considering implementing this type of resource, you can dive deeper into how to structure and manage it effectively in What Is a Knowledge Base? .

For organizations using tools like Atlassian Jira Service Management and Confluence , self-help becomes even easier.

When a user starts typing a question in the portal — say, “VPN” — the system can automatically suggest relevant articles before they even submit a ticket.

AI’s role in smarter ITSM

AI is transforming how mid-sized companies implement ITSM. Intelligent automation can help support teams create, categorize, and even summarize self-help articles based on real cases.

For example, when an agent resolves an issue, AI can generate a draft knowledge article using the resolution details.

Over time, this builds a living, evolving knowledge base that grows with your organization’s experience, without adding more headcount.

That automation not only boosts productivity but also contributes directly to lower operational costs and better ROI . To learn how automation strengthens accountability and performance, read SLA Automation: Streamline Efficiency and Accountability .

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Optimizing ROI through configuration and insight

Adopting ITSM for mid-sized companies isn’t just about using the right tool, it’s about configuring it in a way that reflects your business needs.

A well-structured ITSM platform organizes articles and ticket categories by relevance and frequency, helping your team prioritize efficiently.

By analyzing which issues appear most often, IT leaders can identify opportunities to automate responses, expand documentation, or even address root causes at the system level.

That insight leads to continuous improvement and a more proactive IT culture.

A practical first step for CIOs and IT leaders

For CIOs and IT managers ready to embrace ITSM, a good starting point is to analyze your current ticket data. Identify the top recurring issues and create corresponding self-help articles.

Gradually, build a culture where users turn to the knowledge base first, not the support queue.

This simple shift lightens your team’s workload, accelerates resolution times, and maximizes the value of your existing IT resources.

Ultimately, ITSM for mid-sized companies isn’t about adding complexity, it’s about simplifying operations through structure, visibility, and empowerment.

To better understand how ITSM fits into today’s business landscape, explore ITSM vs. ITIL: A Path to a Modern Business with Jira Service Management .

Scaling AI Projects: A Framework for Real Impact

Fri, 14 Nov 2025 18:54:25 GMT

How to Scale AI Projects with Agile

In recent years, nearly every organization has tested generative AI in some way. But according to MIT’s “GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, 95% of AI investments are still delivering zero measurable return . It’s a staggering number, and one that highlights a deeper issue.

Most AI projects don’t fail because of technology. They fail because of shifting priorities, organizational silos, and lack of structure .

Companies often launch pilots without a clear business strategy, ROI targets, or visibility into how those initiatives connect to broader goals. Teams experiment in isolation, and lessons from successful pilots rarely scale across departments.

At e-Core, we’ve seen that what AI projects need most isn’t just better models, it’s a structured approach that connects experimentation to outcomes, and strategy to execution.

To understand what scaling AI projects looks like in practice, let’s look at one of our current partnerships with a large healthcare insurance provider.

Their call center team faced a problem that many of us can relate to. Policyholders who needed treatment approvals waited weeks for coverage confirmation.

Representatives had to manually review rules, agreements, and policies, a time-consuming and error-prone process that achieved only about 60% accuracy.

By implementing an AI-driven coverage validation solution , the organization completely changed that experience. Today, call center employees use AI to interpret complex contracts and policies in real time.

What once took weeks now takes minutes, and accuracy jumped from 60% to as high as 98%.

The result? Faster service, happier customers, and empowered employees who can finally focus on what matters: helping people.

This story isn’t just about better tech, it’s about aligning AI investments with business strategy so that experimentation leads to real, measurable outcomes.

From pilot chaos to measurable impact: a real-world example

A framework for scaling AI projects

To help organizations move from experimentation to impact, we use a practical framework based on three pillars: Prioritize with Confidence, Enable Agile Execution, and Connect Strategy to Tools.

1. Prioritize with Confidence

Traditional agile teams focus on features with predictable ROI. AI, however, doesn’t always play by those rules. Outcomes are uncertain, timelines are less predictable, and many projects never reach adoption.

That’s why prioritization must shift from features to experiments and outcomes .

A strong intake funnel helps collect creative ideas across the business. From there, each idea should be evaluated for data availability, feasibility, and business value .

Ethical and regulatory considerations also need to be part of this early-stage evaluation.

Most importantly, data scientists and ML engineers must be involved early in this process, not just as executors but as strategic contributors who can assess data readiness and model viability.

If you’re exploring how to get your data foundations ready for AI work, our article on AI data preparation provides a helpful overview.

2. Enable Agile Execution

AI development doesn’t fit neatly into two-week sprints. It’s iterative, uncertain, and often nonlinear.

To keep teams aligned while allowing room for discovery, we recommend a hybrid execution model . Agile rhythms, such as stand-ups and retrospectives, remain essential, but experimentation needs flexibility.

At the healthcare insurance company, the AI team introduced real-time working sessions , allowing developers, QA, and product teams to collaborate and test live.

This reduced rework, improved feedback cycles, and built a stronger bridge between technical and business roles.

Product owners, for example, became deeply involved in the experimentation phase, providing ongoing feedback and steering direction dynamically rather than through static requirements.

For more on how to structure and deliver complex AI work efficiently, check out our guide on AI delivery best practices .

3. Connect Strategy to Tools

Finally, scaling AI projects depends on visibility. Tools like Jira or portfolio management solutions can connect business strategy to technical execution.

While agile teams track epics and features, leaders need a higher-level view — the initiative level, that spans departments and connects to outcomes.

By linking experiments and technical work to strategic initiatives, organizations can finally answer critical questions:

Are these projects creating measurable business impact?
Are we improving profitability or efficiency?
Should we continue, pivot, or stop investing?

This transparency is what turns AI portfolios from a collection of pilots into a cohesive, data-driven strategy.

From Strategy to Systems

To make this framework more tangible, our Solutions Architecture Specialist, Vando Gonçalves, walked participants through what these principles look like in action, from mapping strategic initiatives in Jira to creating visibility across teams and systems.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Rethinking what success looks like

Scaling AI projects successfully means changing how we define progress. Unlike traditional software, AI work is nonlinear , it advances through experimentation, breakthroughs, and iteration.

Organizations that thrive with AI are the ones that balance structure with flexibility:

They prioritize outcomes instead of outputs.
They protect research time while maintaining agile discipline.
They align strategy, tools, and people to create visibility and accountability.

If your organization is investing in AI, it’s time to look beyond pilots and toward sustained value creation.

To explore how e-Core can help align your AI portfolio for measurable outcomes, visit our insights on digital transformation with Atlassian’s system of work or learn from our healthcare AI transformation case study .

IA aplicada à gestão de serviços: da automação à inteligência operacional

Wed, 12 Nov 2025 19:39:23 GMT

Com operações cada vez mais distribuídas e dependentes de múltiplas nuvens, modelos tradicionais de ITSM já não sustentam a velocidade e a complexidade dos negócios modernos.

A sobrecarga de dados, a falta de integração e os processos manuais limitam a capacidade das equipes de responder com agilidade e precisão .

A IA surge como o próximo passo dessa evolução — automatizando tarefas, aprimorando decisões e conectando TI e negócio em um único fluxo inteligente .

Neste whitepaper, você vai entender como aplicar inteligência operacional à gestão de serviços e transformar eficiência em vantagem competitiva .

Preencha o formulário e acesse o whitepaper!

O que você vai encontrar

Como a IA está elevando a gestão de serviços a um novo patamar de eficiência e decisão estratégica .

Insights de mercado , incluindo dados do Gartner e da AWS sobre o impacto real da IA nas organizações .

O papel da Atlassian e da e-Core na criação de modelos de service management inteligentes e conectados ao negócio.

Como superar os principais desafios da adoção de IA para garantir retorno sobre o investimento .

Por que ler esse material

Entenda como a IA pode transformar a gestão de serviços em vantagem competitiva .

Saiba onde investir e como estruturar sua organização para capturar o valor real da IA .

Descubra como líderes de TI e operações estão usando inteligência operacional para acelerar resultados .

Eficiência de API em grandes equipes: automação, padronização e governança

Tue, 11 Nov 2025 20:23:34 GMT

As APIs (Interfaces de Programação de Aplicações) se tornaram pilares da transformação digital, conectando sistemas, plataformas e serviços em um ecossistema corporativo cada vez mais complexo. Segundo o Postman 2024 State of the API Report, a média de aplicações hoje depende de 26 a 50 APIs, refletindo a extensão da integração digital. No Brasil, dados da Engineering Brasil destacam o país como o terceiro maior consumidor global e o quarto maior criador de APIs.

Apesar de seu objetivo inicial de simplificar o trabalho dos desenvolvedores, as APIs passaram a gerar desafios significativos à medida que sua adoção se expandiu. A complexidade acumulada, conhecida como complexity creep , tem impactos diretos na eficiência dos times de engenharia, principalmente quando documentação inconsistente, ferramentas desconectadas e processos manuais dominam o ciclo de desenvolvimento.

Quase 40% dos desenvolvedores apontam a documentação inconsistente como principal obstáculo, enquanto 33% das organizações gerenciam múltiplos gateways de API e 27% não usam ferramentas de proteção de chaves sensíveis, criando lacunas em governança e clareza operacional, de acordo com o relatório da Postman.

Impacto do desperdício de tempo na eficiência de API

O impacto da ineficiência no desenvolvimento de APIs se traduz em desperdício de tempo, retrabalho e atraso em entregas críticas. Testes lentos e fragmentados consomem entre 23% e 35% do orçamento de TI, com ciclos médios de teste levando 23 dias, conforme o Postman 2024 State of the API Report . Para uma equipe de 50 engenheiros, isso equivale a US$ 395.500 anuais em tempo visível perdido, sem contar os custos ocultos de não inovar a tempo.

A falta de padronização e coordenação força os desenvolvedores a gastar tempo em tarefas manuais. O trabalho de uma única API pode envolver cinco ou mais equipes, mas a comunicação dispersa por Google Docs, Confluence, Slack e e-mails gera requisitos incompletos ou conflitantes. Esse cenário cria um efeito cascata: integração atrasada, duplicação de esforços e retrabalho constante.

O que está por trás de APIs não eficientes

1. Documentação descentralizada

A inconsistência na documentação é apontada como o maior obstáculo para 39% dos desenvolvedores que precisam aprender sobre APIs, segundo o relatório da Postman. Além disso, a falta de um catálogo sistemático de APIs faz com que 43% dos desenvolvedores dependam de colegas para entender como as aplicações funcionam, gerando atrasos, especialmente quando o colega está em outro fuso horário ou de férias.

A ausência de padronização e descoberta adequada também resulta em trabalho duplicado, que algumas empresas conseguiram reduzir em até 70% ao unificar a colaboração.

Outro desafio são os gargalos na integração. Por exemplo, quando equipes frontend aguardam notificações no Slack informando que o trabalho backend está concluído. Isso cria atrasos sistemáticos, pois problemas de integração só são descobertos tarde no ciclo de desenvolvimento.

2. Testes não automatizados

Como os testes muitas vezes só ocorrem no final do ciclo, os problemas de integração são identificados tardiamente, aumentando o tempo total de desenvolvimento. Essas ineficiências cumulativas levam a testes de sprint até 16 vezes mais demorados, ciclos de teste de API 10 vezes mais longos e um aumento de 16 vezes no tempo gasto pela QA em testes de rotina, diz o documento da Postman. A otimização dos fluxos de trabalho de teste, por outro lado, pode reduzir o tempo de semanas para apenas um dia, economizando dezenas de horas por ciclo.

3. Excesso de ferramentas

O uso de múltiplas ferramentas desconectadas também contribui para o desperdício de tempo. Desenvolver uma única API pode exigir a coordenação de cinco ou mais equipes e inúmeros stakeholders, forçando os desenvolvedores a lidar com transferências de contexto constantes e movimentação manual de informações entre sistemas não integrados. Consolidar o trabalho que exigia quatro a cinco ferramentas em um ambiente integrado elimina grande parte dessa fricção.

4. Falhas de comunicação

Além disso, a comunicação desorganizada faz com que decisões importantes se percam. Feedbacks e discussões sobre o design da API espalham-se por e-mails, threads do Slack e comentários em documentos, resultando em requisitos conflitantes ou incompletos. Equipes ficam aguardando notificações sobre etapas concluídas, transformando atrasos de horas em dias e comprometendo a eficiência geral do ciclo de desenvolvimento.

Boas práticas para escalar a eficiência de APIs

A escalabilidade da eficiência em APIs depende de fluxos de trabalho unificados e da adoção de práticas maduras. Plataformas colaborativas substituem transferências sequenciais de trabalho pela colaboração paralela, aumentando a produtividade. Abaixo, separamos algumas práticas indicadas:

Padronização do ciclo de vida das APIs (API-First) coloca a API no centro da estratégia de desenvolvimento, garantindo sistemas modulares, interoperáveis e escaláveis. Isso evita que falhas isoladas impactem outros aplicativos e facilita a governança do ecossistema.
Testes automatizados utilizam paralelização e orquestração para reduzir drasticamente o tempo de execução. Instituições como a Western Governors University reduziram testes de 96 horas para 5–6 horas por sprint, e a California State University encurtou ciclos de API de duas semanas para apenas um dia, mostrando o impacto direto da automação na eficiência de API.
Documentação unificada e inteligente garante que todas as informações da API estejam centralizadas, atualizadas automaticamente e disponíveis como uma única fonte de verdade. Redes privadas de APIs atuam como marketplaces internos, permitindo que equipes descubram soluções existentes antes de criar novas, eliminando trabalho redundante.
Governança fornece segurança, qualidade e consistência, estabelecendo processos, políticas e métricas que garantem o uso estratégico das APIs. Plataformas corporativas colaborativas permitem aplicar padrões de API em escala sem prejudicar a produtividade dos desenvolvedores.

Transformando APIs em ativos estratégicos

Empresas que adotam essas práticas reduzem riscos, custos e complexidade, preparando-se para inovar com confiança. A implementação de testes escaláveis, design padronizado e documentação centralizada transforma o ecossistema de APIs de um ponto de fricção em um ativo estratégico, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em inovação e entrega de valor ao negócio.

Como parceiro exclusivo da Postman no Brasil, a e-Core é capaz de guiar empresas na adoção, governança e escalada de suas APIs com eficiência, reduzindo riscos, custos e complexidade.

Quer saber como ajudamos a sua organização a inovar com confiança?

Melhores práticas para construir um ecossistema de APIs eficiente e escalável

Mon, 27 Oct 2025 20:16:31 GMT

Em um cenário onde integrações rápidas e seguras se tornaram fundamentais para a inovação digital, as APIs assumem um papel estratégico nas empresas modernas. Elas conectam sistemas, aceleram o desenvolvimento e permitem que novos produtos e serviços sejam criados de forma ágil e escalável.

No entanto, para que um ecossistema de APIs alcance seu verdadeiro potencial, é necessário mais do que tecnologia; é preciso adotar práticas sólidas de documentação, governança, automação e colaboração entre times. Este artigo apresenta as melhores práticas para construir um ecossistema de APIs eficiente e preparado para crescer com segurança e consistência.

Documentação: o segredo para ecossistemas de APIs eficientes

Uma API só é eficiente quando bem compreendida. A documentação centralizada é o que garante essa clareza, funcionando como um manual técnico que descreve funcionalidades, métodos, parâmetros e casos de uso.

No modelo API-first, o desenvolvimento parte da concepção das APIs antes da aplicação, favorecendo uma estrutura modular e escalável. Essa abordagem está diretamente ligada à estratégia de API-as-a-Product, em que as APIs são tratadas como produtos que agregam valor ao negócio e podem até gerar receita.

O Postman 2022 State of the API Report indica que a documentação está entre os quatro principais fatores que líderes consideram ao decidir integrar-se a uma API de terceiros. Internamente, ela melhora a colaboração entre equipes e acelera o onboarding de novos desenvolvedores. Publicamente, amplia a adoção e o engajamento.

Existem quatro tipos principais de documentação:

Documentação de Referência, que lista endpoints, métodos e tipos de dados.
Tutoriais, com instruções passo a passo para casos de uso.
Exemplos e amostras de código, que facilitam o aprendizado prático .
Release notes, que registram atualizações e correções.

Manter a documentação atualizada é outro ponto importante. Não adianta estar documentado se o conteúdo já não vale mais. Mudanças frequentes no código exigem revisão contínua para evitar inconsistências e é importante considerar a diversidade de públicos: desenvolvedores buscam detalhes técnicos, enquanto executivos avaliam impacto e custo. Uma boa documentação equilibra clareza técnica e visão de negócio.

Governança inteligente e padronização em ecossistemas de APIs

A governança de APIs define políticas e processos que guiam o design, a construção e a manutenção das interfaces. Mais do que uma estrutura de controle, ela é um vetor cultural que promove consistência, segurança e alinhamento entre tecnologia e objetivos de negócio.

De acordo com a Postman, um modelo de governança de API deve seguir quatro etapas:

1. Inventariar os artefatos de API. É essencial mapear todas as APIs em uso, seus ciclos de vida e responsáveis, identificando lacunas e pontos de risco.
2. Definir políticas e processos. Com base nesse mapeamento, é possível criar diretrizes de design, segurança e versionamento que sustentem o crescimento ordenado.
3. Apoiar os times. Workshops, revisões de código e treinamentos fortalecem a cultura de governança e reduzem a resistência às políticas.
4. Monitorar e atualizar. A governança é evolutiva e deve ser revisada periodicamente conforme as APIs amadurecem e os negócios evoluem.

Longe de ser um entrave, um processo de governança claro acelera o desenvolvimento ao reduzir retrabalho, aumentar a confiança e criar uma base segura para a expansão do ecossistema.

Automação de testes em APIs: o caminho para a qualidade contínua

A automação de testes é um dos pilares da arquitetura de API moderna. Integrada aos pipelines de CI/CD, ela permite validar continuamente o funcionamento das APIs e detectar falhas ainda nas fases iniciais de desenvolvimento.

Automatizar testes reduz o tempo de feedback, previne falhas na produção e libera as equipes para focar na entrega de valor. Segundo o Postman API Test Automation Framework, essa prática é indispensável para times ágeis que precisam iterar com rapidez e confiabilidade.

Entretanto, há desafios: manter scripts atualizados exige controle de versão rigoroso; o aumento no volume de testes demanda infraestrutura escalável; e a velocidade deve ser equilibrada com precisão. Ao resolver essas variáveis, as empresas criam ciclos de qualidade contínua, capazes de sustentar APIs em constante evolução.

Colaboração e segurança entre squads em ecossistemas de API

A colaboração entre times é outro componente essencial de um ecossistema de APIs maduro. De acordo com o Postman 2025 State of the API Report , 93% dos times enfrentam dificuldades de colaboração, o que gera retrabalho, lentidão e queda na qualidade.

Um ciclo de vida de API bem definido ajuda a resolver esse gargalo. Ele passa por quatro estágios principais:

Design: envolve alinhar stakeholders sobre uso e formato dos dados.

Desenvolvimento: exige versionamento e controle de código para trabalho paralelo.

Testes: devem ocorrer de forma contínua e integrada ao desenvolvimento.

Distribuição: inclui catalogação, documentação e visibilidade interna ou pública.

Essa estrutura garante que as APIs sejam consistentes, seguras e fáceis de adotar, seja por outros times da empresa ou por parceiros externos.

Evolução no ecossistema de APIs: sinais de que sua empresa precisa de soluções corporativas

De acordo com o The State of Enterprise API Maturity Report , 78% dos líderes de tecnologia não sabem quantas APIs suas empresas possuem. A falta de visibilidade cria riscos ocultos e impede uma gestão eficiente do portfólio. Apenas um terço das APIs é gerenciado por equipes centralizadas, enquanto o restante permanece distribuído entre times isolados ou externos, dificultando a governança.

Além disso, 46% dos decisores destacam a necessidade de maior alinhamento entre TI e áreas de negócio para que programas de API prosperem com objetivos comuns. Nesse ponto, a questão deixa de ser “qual ferramenta usar” e passa a ser “como escalar com segurança e governança”.

Uma arquitetura de API escalável deve garantir desempenho, eficiência de custos e sustentabilidade. Ela precisa suportar picos de uso sem perda de performance, mas também reduzir recursos quando a demanda diminui. Esse equilíbrio traz benefícios diretos ao usuário, ao orçamento e até ao impacto ambiental.

No cenário digital atual, escalabilidade não é mais uma opção, é um requisito. Incorporá-la desde o design é o primeiro passo para construir APIs preparadas para o futuro.

Impulsione o seu negócio com Postman & e-Core

Se a sua empresa busca elevar a maturidade de suas APIs com segurança e escalabilidade, a e-Core, parceiro exclusivo Postman no Brasil, oferece a combinação de expertise técnica e visão estratégica necessária para transformar integração em vantagem competitiva. Saiba mais !

e-Core

Isso pode te interessar:

Green IT: tecnologias para reduzir o impacto ambiental e otimizar o consumo energético

Fri, 24 Oct 2025 17:23:01 GMT

Questões ambientais e climáticas não são novidade. Antes restritas a ambientalistas, cientistas e reguladores, elas se tornaram pauta prioritária também no mundo corporativo. O conceito de desenvolvimento sustentável, definido pela Comissão Mundial sobre Meio Ambiente e Desenvolvimento como “atender às necessidades da geração presente sem comprometer a capacidade das gerações futuras de atenderem às próprias necessidades”, tornou-se o foco do século XXI.

A pressão por práticas de Environmental, Social and Governance (ESG) e compliance ampliou a relevância de estratégias que associam eficiência operacional e responsabilidade socioambiental. No contexto empresarial, as metas convergem: reduzir custos pelo uso eficiente de recursos; alcançar e manter competitividade; aumentar lucros com produtos e processos verdes; cumprir regulamentações internacionais e setoriais; e fortalecer a relação com consumidores ambientalmente conscientes.

Demandas de sustentabilidade em TI

O movimento em direção à sustentabilidade nasce de duas forças principais: o desequilíbrio entre demanda e oferta de recursos e os impactos da poluição e das mudanças climáticas. A escassez de fontes primárias de energia, combinada ao aumento acelerado do consumo, exige ações que vão desde o uso mais eficiente de recursos até a adoção de fontes renováveis, como solar, eólica e nuclear.

Estratégias para sustentabilidade convergem em dois eixos: maximizar a eficiência energética e desenvolver fontes renováveis. Nesse contexto, a TI desempenha papel central ao habilitar processos, produtos e práticas que reduzem o impacto ambiental através do Green IT.

O que é Green IT

Green computing, ou Green IT, engloba o design, fabricação, uso e descarte de equipamentos e componentes tecnológicos de forma a minimizar impactos ambientais. Isso inclui redução de emissões e consumo energético por fabricantes, data centers e usuários finais; uso de matérias-primas de origem sustentável; e diminuição do lixo eletrônico.

O conceito abrange duas dimensões complementares: Greening IT, que busca tornar o setor de TI mais eficiente e ambientalmente responsável; e Greening by IT, que usa tecnologia para apoiar outros setores na redução de consumo e emissões. Aplicações incluem desde sistemas embarcados em produtos até o uso de smart grids para monitorar e otimizar recursos, analytics avançado e computação em nuvem.

A urgência é clara: o setor de TI responde por 1,8% a 3,9% das emissões globais de gases de efeito estufa, e data centers já representam 3% do consumo anual de energia, o dobro de uma década atrás segundo relatório da Association for Computing Machinery . O documento alerta que reduzir drasticamente a demanda energética e as emissões do setor é crucial para conter mudanças climáticas.

Nuvem: aliada e desafio para a sustentabilidade

Nesse cenário, a computação em nuvem é peça-chave para a sustentabilidade por oferecer infraestrutura compartilhada, otimização dinâmica e escalabilidade sob demanda. De acordo com uma pesquisa da Accenture , a migração para a nuvem pública pode gerar uma redução de 5,9% nas emissões totais de TI, o que representa a redução global de quase 60 milhões de toneladas de CO2 por ano. Essa diminuição equivale à remoção de 22 milhões de carros das ruas.

No entanto, a nuvem também traz desafios. Instâncias subutilizadas, armazenamento excessivo e pipelines ineficientes aumentam o consumo. Data centers funcionam 24 horas e, em sua maioria, requerem apenas 6% a 12% do seu consumo total de energia para manter os computadores funcionando. O restante da eletricidade é usado em sistemas de refrigeração e redundantes. Em alguns casos, o impacto de emissões supera o de todas as companhias aéreas combinadas .

No entanto, metodologias corretas de gestão, como as apontadas pelo Lawrence Berkeley National Laboratory , podem reduzir emissões em até 87%. Isso exige monitorar não só o consumo direto dos equipamentos, mas também o das operações de suporte, como refrigeração e iluminação.

Tecnologias e práticas para Green IT

Os maiores ganhos para tornar a TI sustentável vêm de grandes organizações e data centers, onde infraestrutura eficiente pode reduzir drasticamente o consumo e as emissões.

Por exemplo, data centers “verdes” são projetados para alcançar máxima eficiência energética e impacto ambiental mínimo, considerando desde a iluminação até a escolha de materiais e fontes renováveis de energia. A manutenção também é planejada para consumir o mínimo possível.

Nesse sentido, existe a implantação dos chamados corredores quentes e frios em salas de servidores, que organizam o fluxo de ar para maximizar a eficiência do sistema de resfriamento. Quando combinados com sistemas automatizados que controlam temperatura e umidade, esses corredores reduzem emissões e proporcionam economia de energia e água.

Em organizações, a implementação do Green IT pode começar pela área de compras ao optar por equipamentos que combinam longa durabilidade e baixo consumo energético. Por exemplo, notebooks consomem menos energia que desktops e podem reduzir significativamente a pegada de carbono quando adotados em larga escala.

Green Cloud Computing

No ambiente de nuvem, a gestão eficiente de recursos é fundamental para a sustentabilidade. O conceito de green cloud computing engloba o uso de recursos heterogêneos e distribuídos geograficamente para atender demandas minimizando impactos ambientais. Métodos simples, como colocar servidores em modo de espera, e complexos, como o autoescalonamento dinâmico, contribuem para esse objetivo.

A virtualização e o uso de containers são soluções que elevam a eficiência ao permitir que múltiplas cargas compartilhem a mesma infraestrutura física, reduzindo o consumo e o lixo eletrônico. Arquiteturas serverless levam essa otimização a outro nível, rodando aplicações em contêineres efêmeros que evitam ociosidade.

Outra opção é o modelo pay-per-use e autosserviço em nuvem, que incentiva o uso consciente, com clientes pagando pelo que realmente utilizam, ajudando a evitar desperdícios. A crescente demanda por serviços em nuvem, no entanto, exige que provedores adotem medidas ambientais rigorosas para que o crescimento não eleve desproporcionalmente o consumo e as emissões.

Gestão financeira verde: como o FinOps atua no Green IT

A implementação de tecnologias e práticas sustentáveis exige um investimento inicial significativo. Seja a atualização para servidores com eficiência energética ou a modernização de data centers com sistemas de refrigeração avançados, o desembolso inicial pode ser substancial. No entanto, esses custos devem ser vistos como investimentos de longo prazo que se pagarão ao longo do tempo por meio da redução de despesas operacionais e do aumento da eficiência.

Nesse contexto, a FinOps, metodologia de gestão financeira da nuvem, é uma solução para garantir ganhos ambientais e econômicos. Práticas como rightsizing, autoscaling e eliminação de recursos ociosos reduzem custos e a pegada de carbono. O conceito de GreenOps (Green IT + FinOps) propõe integrar monitoramento de custos e indicadores ambientais, como eficiência energética, fontes de alimentação ininterruptas (UPS, na sigla em inglês) e Eficácia do uso de energia (PUE, na sigla em inglês), para orientar decisões estratégicas.

Algumas decisões sustentáveis podem aumentar custos no curto prazo, como migrar workloads para regiões alimentadas por energia renovável. Nesses casos, o equilíbrio entre benefício ambiental e viabilidade financeira é essencial.

→Veja como implementar uma estratégia de FinOps aqui .

Ferramentas para medir emissões na nuvem

Mensurar as emissões de carbono geradas pelo uso da nuvem é um desafio complexo, dado o grande número de serviços e regiões envolvidas. Para atender a essa demanda, a AWS, por exemplo, lançou a Customer Carbon Footprint Tool (CCFT), integrada ao AWS Billing and Cost Management Console desde 2022. A ferramenta rastreia e reporta as emissões associadas ao uso dos serviços AWS, baseando-se nos Escopos 1 e 2 do Greenhouse Gas Protocol, que cobrem emissões diretas e indiretas relacionadas à eletricidade consumida.

A CCFT calcula emissões em toneladas métricas de CO₂ equivalente (MTCO₂e) e abrange um amplo portfólio de serviços AWS, como EC2, S3 e Lambda. Com isso, é possível ter acesso a análises precisas da pegada de carbono dos workloads.

Uma atualização recente da ferramenta inclui uma metodologia revisada (v2.0) , auditada por terceiros, que distribui proporcionalmente as emissões associadas à capacidade ociosa da infraestrutura entre os clientes que utilizam os serviços. Isso significa que se uma região opera com 70% de uso, os 30% restantes de emissões são alocados como overhead entre os usuários, garantindo uma alocação mais realista e justa.

Essa abordagem fornece visibilidade detalhada do impacto ambiental de workloads, permitindo ajustes para reduzir emissões.

Green IT: cases práticos para se inspirar

O Google Cloud lidera iniciativas de sustentabilidade, operando com neutralidade de carbono desde 2007 e atingindo 100% de energia renovável para seu consumo global em 2020. Seu objetivo é operar data centers com energia 24/7 livre de carbono até 2030 .

Para isso, a companhia investe em machine learning e inteligência artificial para otimizar a eficiência energética em seus data centers . Além disso, o Google desenvolveu sistemas de computação Carbon-Aware , que agendam cargas de trabalho de acordo com a quantidade de energia renovável disponível, mitigando, assim, a quantidade de carbono emitida por suas operações de computação.

Outro exemplo é o data center da OVHcloud em Sydney , que utiliza resfriamento direto de chips com apenas uma xícara de água para manter servidores por 10 horas, alcançando Power Usage Effectiveness (PUE) de 1,29, muito abaixo da média do setor.

Na China, a automação inteligente de escalonamento de recursos (Full Scaling Automation) reduziu quase 1.000 toneladas de CO2 durante o festival de compras “Double 11” em 2022, economizando mais de 1,5 milhão de kWh.

Green IT: 5 dicas para engajar equipes

Avançar em sustentabilidade requer mais do que tecnologia. A resistência à mudança e a inércia organizacional são desafios reais para a adoção do Green IT.

Estratégias eficazes de gestão de mudança e comunicação transparente são essenciais. Confira cinco dicas para engajar toda a organização em prol de uma operação sustentável:

Estimule iniciativas e responsabilidades individuais
Incentivar os profissionais de TI a assumirem responsabilidade em suas tarefas do dia a dia, como desligar equipamentos ociosos ou reduzir o uso de papel, cria uma cultura de consciência ambiental dentro do time. Pequenas atitudes, somadas, geram impacto significativo e fortalecem o compromisso coletivo com a sustentabilidade.
Promova comunicação, colaboração e quebra de silos entre departamentos
Sustentabilidade não acontece isoladamente. É fundamental fomentar o diálogo e a cooperação entre as áreas técnica, financeira e de ESG. A TI, em especial, exerce papel essencial ao ser fonte de inovação. O trabalho conjunto potencializa resultados e cria sinergias para metas comuns.
Adote o pensamento circular na gestão de ativos
Repensar o modelo tradicional de compra, uso e descarte de equipamentos é essencial. Implementar uma abordagem circular que priorize a reutilização, reparo e manutenção prolongada dos ativos reduz desperdícios e o impacto ambiental das aquisições, além de gerar economia para o departamento ao diminuir a frequência de substituições.
Tenha uma visão holística da sustentabilidade
Os esforços devem ir além de metas imediatas e focar no impacto de longo prazo. A sustentabilidade corporativa integra pilares econômicos, ambientais e sociais, criando valor para a empresa e para a sociedade. Isso significa incorporar práticas sustentáveis em todos os aspectos da TI, desde a gestão de recursos até iniciativas de responsabilidade social, garantindo benefícios duradouros para gerações presentes e futuras.
Engaje todo o ecossistema de parceiros, fornecedores e clientes
A sustentabilidade é uma responsabilidade coletiva que exige o envolvimento de todos os atores da cadeia. Incentivar parceiros, fornecedores e clientes a adotarem práticas sustentáveis amplifica os resultados e evita esforços isolados.

Quer saber mais sobre esse assunto e ver como a e-Core pode te apoiar nos seus desafios? Clique aqui para falar com os nossos especialistas.

Quer saber mais sobre esse assunto e ver como a e-Core pode te apoiar nos seus desafios?

A e-Core pode te ajudar a evoluir o seu negócio de forma sustentável.

e-Core

Isso pode te interessar:

Novidades Team ‘25 Europe: Atlassian amplia IA e transforma Jira em plataforma para todas as equipes

Thu, 23 Oct 2025 17:49:00 GMT

Em outubro, a Atlassian realizou em Barcelona o Team ‘25 Europe, apresentando uma série de novidades em seus produtos e serviços, com foco na integração de inteligência artificial e na evolução do Jira Service Management para além da TI.

O evento marcou o lançamento do Atlassian Ascend , programa que unifica iniciativas de migração, incentivos e suporte para clientes que estão evoluindo para a nuvem, além de uma série de anúncios focados em IA e colaboração. Isso reforça a estratégia da empresa de consolidar seu ecossistema como plataforma central para o trabalho moderno em grandes organizações.

Atlassian Ascend: acelerando a jornada para o Cloud com segurança e eficiência

Entre os anúncios estratégicos, a Atlassian apresentou o Atlassian Ascend , programa que consolida toda a jornada de migração para o Atlassian Cloud, com foco em governança, performance e continuidade operacional.

Voltado a líderes de tecnologia e negócios, o Ascend oferece um caminho estruturado para a transição do modelo Data Center , que será descontinuado até março de 2029, garantindo que as empresas evoluam com previsibilidade e suporte dedicado.

O programa reúne ferramentas e incentivos como o FastShift , que acelera e simplifica migrações complexas, além de novos recursos de segurança e conformidade, como FedRAMP High, Isolated Cloud e suporte a novas regiões.

Mais do que uma iniciativa técnica, o Ascend representa um passo estratégico: ele prepara as organizações para capturar o valor total da IA e da automação — pilares das novidades lançadas no Team ‘25 Europe, como o Rovo , o Teamwork Graph e as Collections .

Com isso, a Atlassian reforça sua visão de um ecossistema Cloud unificado, escalável e preparado para impulsionar a eficiência, a colaboração e a transformação digital nas grandes empresas.

Collections e Rovo: a próxima evolução do System of Work da Atlassian

No Team ‘25 Europe , a Atlassian apresentou um passo importante na expansão do seu System of Work , com duas grandes novidades que reforçam a visão de um ecossistema totalmente conectado: as novas Collections e as novas funcionalidades do Rovo.

As Collections — Teamwork , Strategy , Software e Service — organizam as soluções Atlassian em experiências completas, criadas para atender às principais necessidades das equipes modernas.

A Teamwork Collection conecta ferramentas como Confluence, Rovo, Jira e Loom para impulsionar colaboração e alinhamento.

A Strategy Collection une Jira Align, Focus e Talent, permitindo que metas estratégicas se traduzam em resultados mensuráveis.

A Software Collection integra Jira Software, Bitbucket e Compass, otimizando o ciclo de desenvolvimento e a entrega contínua.

A Service Collection reúne Jira Service Management e Assets, aprimorando fluxos de atendimento e confiabilidade de serviços.

Essas coleções consolidam a proposta da Atlassian de criar um ambiente de trabalho conectado, onde estratégia, execução e serviço coexistem de forma fluida e visível para toda a organização.

Rovo: IA conectando contextos, times e decisões

Em paralelo, o Rovo — assistente de inteligência artificial da Atlassian — recebeu um conjunto robusto de novas capacidades, aprofundando sua integração com o ecossistema Atlassian e com o Teamwork Graph , a camada de dados unificada que conecta pessoas, projetos, conteúdo e objetivos em toda a plataforma.

É por meio do Teamwork Graph que o Rovo compreende o contexto do trabalho — como relações entre equipes, histórico de tickets, documentação e metas — permitindo gerar respostas mais precisas, automatizar fluxos de forma inteligente e oferecer recomendações alinhadas à realidade de cada organização.

O destaque foi o lançamento do Rovo Dev , agente voltado a desenvolvedores, capaz de apoiar na revisão e geração de código, documentação, limpeza de dependências e outras tarefas, com base no contexto de tickets, incidentes e objetivos de negócio.

Entre as novas funcionalidades, estão a criação de tarefas por IA, Rovo Admin Skills, JQL Error Fixer e Agentes Personalizados. O Rovo Admin Skills atua como um copiloto para administradores, automatizando e acelerando tarefas operacionais do dia a dia — como resolver erros de configuração, limpar tokens, gerenciar usuários e monitorar o uso de créditos de IA — para que eles possam se concentrar em iniciativas estratégicas.

Já o JQL Error Fixer utiliza IA para detectar, explicar e corrigir automaticamente erros, reduzindo o tempo gasto em troubleshooting e tornando a experiência de busca e filtragem no Jira mais intuitiva.

Além disso, o Rovo Search e o Rovo Chat foram aprimorados para oferecer buscas mais contextuais, colaboração em tempo real e suporte multimodal (texto, imagem, PDF e voz). O Rovo Studio , por sua vez, permite criar e testar agentes e automações de forma intuitiva e sem necessidade de código

Com as novas Collections e o avanço do Rovo , a Atlassian reforça sua visão de um sistema de trabalho unificado, inteligente e orientado a resultados — onde cada equipe pode atuar com mais contexto, agilidade e colaboração.

A nova experiência do Jira: colaboração para todos

O Jira recebeu um redesenho voltado a tornar a plataforma acessível a equipes não técnicas, como marketing, RH e finanças. Entre as mudanças:

“Projetos” agora são “Espaços” : a nomenclatura mais inclusiva reflete a visão de colaboração entre equipes diversas, sendo uma mudança mais visual e conceitual, sem alterar fluxos existentes.
Temas e personalização visual : cada espaço pode ter cores e temas próprios.
Aprovações nativas : etapas formais de validação podem ser adicionadas diretamente aos fluxos de trabalho.
Painel de visualização (Preview Panel) : permite consultar detalhes de tarefas e páginas do Confluence sem sair da tela atual.
Formato de moeda : campos personalizados suportam acompanhamento de orçamentos e custos na moeda de escolha.

O Jira também se integra à Teamwork Collection, permitindo que equipes transformem notas em documentos, páginas ou whiteboards com o Create with Rovo , deleguem tarefas a agentes internos e de terceiros, como Canva, Box e GitHub, e gerenciem backlogs com maior eficiência. O Loom agora facilita a criação de bugs com contexto técnico, atualizações inteligentes no Jira e transcrições ao vivo, enquanto o Confluence oferece briefings em áudio para acesso móvel.

A expansão do Jira Service Management: além da TI

A Atlassian anunciou o Service Collection, que combina Jira Service Management, Customer Service Management, Assets e Rovo em uma solução unificada, inteligente e automatizada, garantindo respostas mais rápidas a clientes e colaboradores. Com isso, o Jira Service Management evolui de ITSM para ESM (Enterprise Service Management), atendendo novos setores e oferecendo suporte mais inteligente para clientes internos e externos. Entre o que foi anunciado temos:

Customer Service Management (CSM) : app omnichannel do Jira Service Management, agora disponível para todos, com suporte de IA via Rovo e integração a CRMs como Salesforce e HubSpot.
Templates para equipes de negócio : modelos prontos para RH, Jurídico e Finanças facilitam a criação de centrais de serviços internas.
AIOps aprimorado : integrações com BigPanda, New Relic e Dynatrace, permitindo que o Rovo Ops identifique causas de incidentes rapidamente.
Assets como aplicativo de plataforma : disponível para clientes pagos de Jira, Confluence e Collections.

Software Collection: o desenvolvimento conectado e inteligente

A Atlassian apresentou a Software Collection , que une Jira Software , Bitbucket , Compass e Rovo em uma experiência integrada voltada a equipes de engenharia. A novidade conecta planejamento, código e observabilidade em um mesmo fluxo, promovendo mais agilidade, contexto e colaboração entre times de desenvolvimento.

Com a Software Collection , o ciclo de vida do software se torna contínuo e mais inteligente — do planejamento à entrega. O Rovo Dev , por exemplo, atua como assistente de IA integrado ao Bitbucket e Jira, ajudando na revisão e geração de código, documentação e automação de tarefas. O Compass ganhou novas capacidades de monitoramento e recomendações para manter serviços saudáveis, enquanto o Bitbucket Cloud agora oferece pipelines otimizados, automações com IA e integração com ferramentas como New Relic , Datadog e Sentry .

Essa combinação reforça a visão da Atlassian de um System of Work unificado , em que pessoas, código e contexto se conectam para acelerar a inovação e elevar a qualidade das entregas.

O Team ‘25 Europe reforça o compromisso da Atlassian em transformar suas ferramentas em uma plataforma inteligente e unificada, com IA aplicada, colaboração inclusiva e serviços corporativos integrados, preparando empresas para o futuro do trabalho.

Quer saber como a sua empresa pode se beneficiar dos produtos Atlassian?

Como Atlassian Platinum Partner, a e-Core pode te ajudar a alcançar o próximo nível do trabalho moderno.

e-Core

Isso pode te interessar:

Is your support organization ready for what's next? e-Core’s Support Maturity Assessment can tell you

Wed, 22 Oct 2025 13:29:00 GMT

Is your support organization ready for what's next? e-Core’s Support Maturity Assessment can tell you

In today’s fast-paced tech landscape, delivering exceptional support is no longer a nice-to-have—it’s a business-critical function. But how do you know if your support organization is truly prepared to scale, transform, or adapt to your customers' evolving needs?

That’s where a Support Maturity Assessment comes in.

This assessment provides a structured, strategic view of your current operations, highlighting strengths, uncovering risks, and identifying clear opportunities for improvement. Whether you're looking to modernize legacy processes, integrate new technologies, or enhance customer satisfaction, the assessment is a vital first step in charting a confident path forward.

The six pillars of support maturity

At e-Core, our assessment framework is built around six essential pillars. These foundational elements ensure that support organizations are not only operational but also optimized for growth, innovation, and long-term success.

1. Governance & Responsibility

What it is:

Clear ownership, defined SLAs, and oversight mechanisms that guide decision-making and accountability.

Why it matters:

Strong governance ensures that support operates as a cohesive, aligned function, not a collection of disconnected individuals. Without clear responsibility, service becomes inconsistent, issues fall through the cracks, and improvement stalls.

What a challenge might look like:

When ownership isn’t clearly defined, things get messy. Think of a dog with two owners—sometimes it gets fed twice, other times not at all. The same goes for support tickets: if it’s unclear who owns what, SLAs may be missed, escalations get delayed, and accountability blurs.

Teamwork is essential, but so is individual responsibility.

A mature support model clearly defines ownership, responsibilities, and escalation rules, ensuring every ticket is handled with clarity and urgency.

2. Measurement & Improvement

What it is:

The ability to track meaningful metrics, identify patterns, and implement action plans for continuous improvement.

Why it matters:

What gets measured gets consistently improved. Data gives leaders the visibility to make informed decisions, allocate resources wisely, and proactively solve recurring issues before they escalate.

What a challenge might look like:

You’re tracking basic metrics such as ticket volume and time to first response through live dashboards, which is helpful for day-to-day operations. But without looking at longer-term trends month over month, you miss patterns that reveal deeper issues or confirm whether your improvement initiatives are working.

Mature measurement practices go beyond snapshots. They look at historical performance, define meaningful targets, and link operational data to customer and business outcomes.

3. Customer Focus & Value

What it is:

Integrating customer satisfaction and feedback into support operations, making sure leadership has visibility into real user sentiment.

Why it matters:

Great support isn’t just about fast answers, it’s about understanding what customers are experiencing and using that insight to improve the broader product and service. When feedback loops are ignored or misused, companies risk losing trust and missing key opportunities for improvement.

What a challenge might look like:

Your CSAT survey is running, and scores are being tracked, but no one’s digging into why certain responses are positive or negative. Without context, leadership may pressure the support team to improve scores without realizing that low ratings stem from product bugs or system performance, not service quality. Treating CSAT as just a number risks missing the story behind it.

A mature customer feedback approach blends quantitative metrics with qualitative analysis, translating user sentiment into action plans that involve the right teams and drive meaningful change.

4. Support Processes

What it is:

Documented workflows, escalation paths, problem management, and a well-maintained knowledge base.

Why it matters:

Strong processes ensure that teams aren’t relying on guesswork. They improve consistency, reduce resolution times, and create space for support professionals to focus on solving meaningful problems.

What a challenge might look like:

An agent receives a complex technical issue but isn’t sure when or how to escalate it. Without clear documentation, they spend time trying to piece together next steps, ask around, or escalate incomplete information. This results in delays, duplicated effort, and confusion for both the internal team and the customer.

In contrast, when escalation criteria are well-defined and agents know exactly what information to include, support flows smoothly and customers get timely, informed responses without unnecessary back-and-forth.

5. Technology & Integration

What it is:

Tools and systems that are purpose-built, integrated across functions, and enhanced through automation where it makes sense.

Why it matters:

Technology should accelerate your support operations. The right stack reduces friction, improves visibility, and connects support to the broader organization. Poor integration leads to manual work, siloed information, and slower service.

What a challenge might look like:

Your ticketing system isn’t connected to your product backlog or feature request board. As a result, customer feedback gets lost, and there is no visibility of the number of users affected by recurring issues. Without that integration, product teams may miss out on valuable insight, and customers feel like they’re shouting into the void.

On the other hand, when support platforms integrate seamlessly with engineering and product tools, teams can prioritize work based on real user impact and close the loop more effectively.

6. People & Enablement

What it is:

A focus on onboarding, training, and performance management to ensure teams are skilled and motivated.

Why it matters:

Technology and process are nothing without the right people. A strong enablement strategy drives performance and retention.

What a challenge might look like:

New hires start working in the support queues without a structured onboarding process. As a result, they rely on trial and error, leading to inconsistent service and longer resolution times. On the flip side, overly long onboarding delays productivity and slows team velocity.

An effective enablement approach strikes the right balance, equipping new team members to handle simpler tickets early on, while gradually increasing complexity alongside ongoing training and coaching.

Why these pillars work best together

Each of the six pillars brings essential value on its own, but their true power lies in how they connect and reinforce one another.

For example, the most advanced support tools won’t deliver impact if your processes are unclear or your team isn’t properly trained to use them. Similarly, collecting customer feedback is only useful if there’s governance in place to act on it and measurement practices to track the results.

That’s why e-Core’s Support Maturity Assessment takes a holistic approach. It doesn’t just evaluate isolated areas; it uncovers how systems, people, and workflows interact. This 360-degree view helps leaders identify root causes, not just symptoms, and build transformation plans that are practical, data-informed, and aligned with long-term business goals.

- > You may also like: AI customer support in 2025: answers to the most pressing questions

Ready to move forward with confidence?

Support is no longer just about resolving tickets; it’s a strategic lever for growth, innovation, and customer retention. e-Core’s Support Maturity Assessment is designed to provide not just technical diagnostics, but a comprehensive perspective that empowers better decisions and lowers risk.

Whether you're optimizing for today or preparing for tomorrow, this is your starting point.

�� Want to understand where your organization stands and how to move forward with clarity? Take the assessment here.

Roadmaps de inovação: como planejar e implementar a transformação digital

Tue, 21 Oct 2025 19:37:01 GMT

Ferramentas e frameworks úteis para construção de roadmaps

Diversas ferramentas e frameworks são cruciais para a construção de roadmaps de inovação robustos e alinhados à estratégia de negócios. Como exemplo, é possível apontar a Innovation Matrix (matriz de inovação), um método baseado no Design Thinking usado para mapear oportunidades com base nos objetivos de negócio e impulsionar abordagens centradas no usuário.

Outra opção é o Wardley Mapping , que permite visualizar a cadeia de valor e o estágio evolutivo de tecnologias, o que ajuda na definição de prioridades e na antecipação de mudanças de mercado.

Os OKRs (Objectives and Key Results) também são amplamente usados para estruturar e monitorar metas estratégicas, promovendo alinhamento entre times e clareza de resultados esperados. Os OKRs têm sido usados por muitas empresas líderes , como Google e LinkedIn, para impulsionar seu crescimento e inovação.

Nesse sentido, o Tech Radar , ferramenta que proporciona transparência sobre as tecnologias, frameworks e metodologias utilizadas por diferentes equipes dentro de uma organização, aparece como alternativa, facilitando decisões colaborativas e a difusão de boas práticas.

Além disso, softwares de gestão e colaboração, como Jira , Teams e Slack , oferecem recursos estratégicos para planejar, acompanhar o progresso das iniciativas e engajar stakeholders. Essas soluções facilitam a construção de roadmaps dinâmicos, com maior integração entre áreas e maior adaptabilidade às mudanças de cenário.

→ Veja também: Por que aplicar Test-Driven Development (TDD) no seu negócio?

Como medir o sucesso da inovação digital

A construção de um roadmap de inovação é quase como prever o futuro do negócio, algo que médiuns e oráculos podem afirmar que não é uma tarefa fácil, muito menos definitiva.

Sendo assim, um roadmap é, em sua essência, uma ferramenta dinâmica e que deve ter monitoramento constante e pode receber ajustes com o passar do tempo. A avaliação do progresso pode ser feita em três níveis:

Métricas de engajamento : para a fase inicial de implementação, é essencial medir como a empresa responde aos objetivos iniciais. Mensurar a participação de colaboradores e stakeholders, a diversidade da rede, o volume de ideias submetidas, a colaboração e a interação nas propostas são caminhos para entender que o roadmap está no caminho certo.

Métricas de processo : com o amadurecimento da gestão da inovação, monitorar a eficiência dos fluxos de trabalho, gargalos no pipeline de ideias, avaliação e priorização de propostas e alocação de recursos se torna possível e ajuda a identificar pontos de melhora no planejamento.

Métricas de negócio : talvez as métricas mais importantes sejam aquelas que acompanham os resultados gerados pelos projetos. Exemplos são o ROI, a redução de tempo de desenvolvimento, vendas de novos produtos e impacto na experiência do cliente. É importante cruzar esses resultados com os objetivos estratégicos para avaliar aderência e identificar áreas negligenciadas.

Primeiros passos: dicas para começar um roadmap de inovação

A construção do roadmap passa por duas fases principais: configuração inicial e refino. Na primeira, são coletadas informações sobre necessidades de mercado, tecnologias emergentes e capacidades organizacionais. Com base nisso, são definidos cenários de inovação e suas probabilidades de sucesso.

Na fase de refino, esses cenários são priorizados de acordo com sua aderência à estratégia competitiva e à capacidade de execução da empresa. A partir disso, constroem-se os roadmaps de produtos, identificando interdependências e sequências de aquisição de tecnologias. Uma vez em andamento, é vital ajustar o roadmap conforme surgem novos desafios ou mudanças no mercado.

Ao iniciar a elaboração de um roadmap, as empresas costumam se deparar com três desafios centrais: a extensão temporal do planejamento, a imaterialidade dos recursos futuros e a busca pelo equilíbrio entre aprimorar e reestruturar processos.

Quanto mais distante o horizonte de inovação, maior a incerteza do mercado. Por exemplo, a indústria de manufatura deve considerar hoje cenários com linhas de produção inteiramente operadas por robôs humanoides inteligentes, mesmo que isso pareça distante. Antecipar futuros diversos, analisando megatendências e construindo linhas do tempo reversas, ajuda a gerenciar essa incerteza.

Em relação aos recursos, é crucial que as empresas priorizem projetos com base em metas claras e estimativas de impacto para que a falta de recursos não limite as muitas possibilidades. Por fim, é essencial equilibrar inovações incrementais, que se encaixam em processos estabelecidos, com iniciativas mais radicais, que exigem estruturas ágeis e tolerância a riscos.

Por ser uma ferramenta viva, o roadmap de inovação deve ser atualizado regularmente, pois refletem um ambiente em constante transformação. Manter esse ciclo disciplinado de revisão é o que garante a relevância estratégica do roadmap ao longo do tempo.

Quer saber mais? Fale com um de nossos especialistas .

Em um ambiente de negócios cada vez mais dinâmico, o seu planejamento tecnológico aponta para onde você quer chegar, ou é apenas um reflexo do agora?

A transformação digital se consolida, cada vez mais, como uma exigência e não uma escolha, levando empresas a investirem em tecnologias emergentes a fim de não ficarem para trás nas mudanças constantes no mercado.

Nesse cenário, os roadmaps de inovação estão entre as ferramentas mais eficazes para orientar a evolução tecnológica das organizações.

Capaz de conectar a visão estratégica, objetivos de longo prazo e iniciativas concretas de transformação digital, um roadmap de inovação vai além de um cronograma de projetos comum, garantindo uniformidade entre os times sobre os avanços e como eles contribuirão para as metas da empresa.

O que são roadmaps de inovação?

De acordo com a McKinsey , um roadmap de inovação tecnológica descreve como uma empresa pretende gerenciar evoluções necessárias para lançar novos produtos ou serviços, atendendo às necessidades dos clientes e sustentando sua estratégia corporativa. Ele também ajuda na sincronia entre os projetos conduzidos de forma "bottom-up" e as iniciativas e visões "top-down" das empresas, organizando uma sequência de iniciativas que, juntas, permitirão a inovação em longo prazo.

Muitas empresas confundem roadmaps de inovação com planos tradicionais de projetos. Enquanto estes últimos acompanham apenas os projetos existentes da empresa e enfrentam limitações da realidade atual, o roadmap se volta para possibilidades, riscos e oportunidades futuras.

Planos limitados no curto prazo não encorajam os gestores a adotar uma mentalidade voltada para inovações disruptivas. Como resultado, essas organizações perdem oportunidades, deixam de questionar quais projetos tecnológicos são prioritários e não alinham adequadamente suas capacidades críticas de negócio com as demandas futuras.

Por exemplo, uma fintech pode planejar inovações voltadas para o cumprimento de regulações financeiras e mitigação de riscos. Desse modo, o roadmap precisa enxergar além das tecnologias atuais, identificando espaços em branco, como o uso emergente de inteligência artificial para detecção avançada de fraudes, ou oferecer uma visão holística de como tecnologias e mercados podem evoluir e o que essas mudanças implicam para os planos de desenvolvimento da empresa.

Para trazer exemplos mais concretos, considere que a migração ou escalabilidade de ambientes na nuvem é uma das principais inovações atuais, presente em praticamente todos os setores e capaz de gerar grande valor para as empresas que adotam a tecnologia de forma estratégica .

No entanto, ambientes de cloud computing não perdoam implementações não planejadas, podendo gerar mais problemas do que soluções.

Nesse sentido, é possível apontar o caso do Ouribank, referência em câmbio e serviços financeiros, que alcançou redução de 60% nos custos de cloud e aumento de performance com práticas de FinOps a partir de um assessment de maturidade e um roadmap personalizado.

→ Veja também: Reduzindo débitos técnicos: um checklist para a transformação digital

O que um roadmap de inovação precisa ter?

Um roadmap de inovação tecnológica bem construído detalha o plano de evolução da empresa, com os seguintes elementos principais:

FinOps Personas: desvendando os principais atores na gestão financeira de Cloud

Tue, 21 Oct 2025 18:02:32 GMT

Com a aceleração da transformação digital e a consolidação da nuvem como infraestrutura preferencial para armazenar e processar dados, empresas de todos os portes enfrentam um novo desafio: controlar os custos da nuvem sem comprometer a inovação. Segundo a Goldman Sachs, o mercado global de serviços de nuvem deverá atingir US$ 2 trilhões (~ R$ 10,9 trilhões) até 2030. Nesse cenário, o FinOps (Financial Operations), prática de governança financeira na nuvem, se destaca como uma abordagem estratégica para transformar a visibilidade de gastos em decisões de negócio.

Adotar o FinOps Framework, no entanto, vai além da simples implementação de ferramentas de monitoramento. Ele exige uma mudança cultural e o engajamento de múltiplos perfis profissionais. Conhecer as pessoas envolvidas no processo, chamadas de personas, é o primeiro passo para viabilizar esse processo.

O que são as personas de FinOps?

FinOps é um modelo operacional colaborativo que une times de engenharia, finanças e negócios para maximizar o valor gerado pela nuvem. A prática promove decisões baseadas em dados em tempo real e distribui a responsabilidade financeira entre todos os envolvidos no uso da nuvem.

No centro dessa abordagem estão as personas de FinOps, perfis profissionais que representam os diferentes papéis e responsabilidades dentro da estratégia. Ao entender o papel de cada persona, é possível estruturar times mais eficientes, orientar treinamentos, definir indicadores e acelerar a maturidade da prática.

Conheça os principais envolvidos:

FinOps Practitioner: governança, visibilidade e cultura

O FinOps Practitioner é o ponto de conexão entre áreas técnicas, financeiras e de negócio. Sua principal missão é garantir a aplicação dos princípios de FinOps na organização, apoiando times com ferramentas, processos e dados para que tomem decisões com base no consumo real da nuvem.

Além de definir práticas de gestão de custos e construir previsões, esse profissional é responsável por promover uma cultura FinOps escalável. Isso envolve desde o alinhamento de KPIs e controle de tags até a definição de modelos de compra eficientes, como reservas ou savings plans.

Para uma atuação bem-sucedida, o profissional que ocupa essa posição deve superar alguns desafios comuns nas organizações. Por exemplo, o acesso limitado a dados, a dependência de ferramentas pouco integradas e a necessidade de engajamento transversal.

Para superá-los, o Practitioner deve dominar ferramentas como consoles nativos dos provedores, plataformas de dados agregados e soluções de terceiros especializadas em FinOps. Além disso, o desempenho deve ser monitorado por meio de métricas-chave para permitir ajustes de curso, se necessário. As métricas essenciais englobam orçamentos e previsões exatos, a cobertura de recursos com tags obrigatórias e a economia de custo por unidade.

Executivos: alinhando estratégias de cloud à visão de negócio

A participação ativa de líderes de tecnologia, operações e centros de excelência, como CTOs e CIOs, é decisiva para o sucesso do FinOps. Esses executivos têm a responsabilidade de garantir que os investimentos em nuvem estejam alinhados aos objetivos estratégicos da empresa, criando vantagem competitiva e assegurando responsabilidade orçamentária.

O maior obstáculo nesse nível é a ausência de visibilidade clara entre o uso técnico da nuvem e os resultados de negócio. Ferramentas como dashboards executivos de plataformas FinOps e relatórios customizados permitem superar esse desafio, possibilitando uma leitura estratégica da relação entre receita, margem e consumo de infraestrutura.

Métricas como transações por custo de infraestrutura, margem bruta e custo por produto são essenciais para esse público.

Product Owner: inovação com controle financeiro

Para os Product Owners (POs), a responsabilidade vai além do backlog. Em um ambiente FinOps, eles precisam garantir previsibilidade de custos desde o planejamento até o lançamento de novos produtos ou funcionalidades. Com o suporte dos Practitioners e dos executivos, sua meta é entregar valor ao mercado com agilidade, inovação e eficiência.

Um dos maiores desafios reside na imprevisibilidade dos custos e na dificuldade em estimar o impacto financeiro da expansão de produtos para novas regiões. A integração de ferramentas nativas e plataformas FinOps capacita o PO a monitorar os custos por produto e a tomar decisões estratégicas baseadas na relação custo-benefício.

Decisões são guiadas por métricas como custo por cliente, custo por funcionalidade e crescimento da receita em relação ao investimento em nuvem.

Engenharia e Operações: eficiência e accountability

Com foco técnico, as equipes de Engenharia e Operações são as principais responsáveis pela execução das estratégias de eficiência. Sua atuação inclui dimensionamento de recursos, uso de instâncias spot, eliminação de desperdícios e manutenção da performance dos serviços.

Nessa área, um desafio recorrente é o desalinhamento entre inovação técnica e impacto orçamentário. A prática de FinOps busca inverter essa lógica, promovendo a responsabilização dos times de engenharia pelo custo do que constroem e mantêm.

Ferramentas nativas, especializadas e customizadas (como scripts para alertas de desperdício) são essenciais. Métricas como custo por serviço, utilização de recursos e práticas de showback/chargeback ajudam a consolidar uma cultura de accountability.

→ Sabia que você pode usar Machine Learning para Detectar Anomalias em Custos na Nuvem (FinOps) ?

Finanças: previsões, conformidade e transparência

O time financeiro ocupa um papel de coautoria na estratégia FinOps. Trabalhando lado a lado com o Practitioner, seu foco está na reconciliação de dados de consumo, previsões assertivas e apoio ao planejamento orçamentário.

Os desafios incluem lidar com gastos imprevisíveis, redefinir modelos legados de capex (investimentos em longo prazo) versus opex (despesas ordinárias) e distribuir a responsabilidade orçamentária de forma equilibrada.

As ferramentas recomendadas para essa persona são plataformas FinOps com foco em análise histórica, modelos preditivos e dashboards de variação orçamentária. Métricas como conformidade com políticas, precisão orçamentária e custo unitário são determinantes.

Aquisição: controle de contratos e relacionamento com fornecedores

O setor de Aquisição passa por uma transformação profunda com a adoção da nuvem. O modelo tradicional dá lugar a uma abordagem contínua, na qual o consumo é dinâmico e contratos precisam ser otimizados com frequência.

Nesse novo contexto, essa persona lidera a negociação com provedores, analisa planos de compromisso e garante a eficiência de licenças e descontos aplicáveis.

Desafios comuns para a área incluem baixa visibilidade de dados e ausência de centralização de compromissos. Ferramentas especializadas para análise de contratos, plataformas nativas e relatórios multi-fornecedor ajudam a controlar custos e identificar oportunidades de renegociação.

Métricas como custo por fornecedor, utilização de licenças e custo por licença ajudam a guiar decisões.

→Saiba Como avaliar a maturidade na adoção de FinOps

Mapeando personas por fase do FinOps Framework

O FinOps Framework é composto por três fases contínuas: Informar (visibilidade e alocação), Otimizar (otimização de uso e custo) e Operação (governança e cultura). Cada persona atua de forma distinta em cada uma delas:

Informar: O Practitioner lidera a coleta e análise de dados; Finanças valida previsões; Engenharia e PO trazem o contexto técnico; Executivos e Aquisição ajudam a definir metas e prioridades.
Otimizar: Engenharia executa ajustes; PO prioriza com base em custo; Practitioner propõe ações; Finanças e Aquisição revisam contratos; Executivos aprovam mudanças.
Operação: Practitioner estrutura governança; Engenharia automatiza políticas; Finanças acompanha variações; Aquisição renegocia contratos; PO e Executivos analisam valor entregue.

Coleta e análises

de custo; definição

de KPIs e forecast

Lidera otimização e governança de modelos; educação interna

Automatização, showback, cultura FinOps contínua

FinOps

Practitioner

Fornecem dados de consumo e workloads

Executam ajustes técnicos

e reduzem desperdício

Operam automações e mantêm tagging e eficiência

Engenharia

 e Ops

Reconciliam faturas

e validam forecast

Participam de decisões de custo e investimento

É responsável por relatórios financeiros regulares

Finanças

Apoia levantamento de uso e custos por produto

Considera custo-eficiência no delivery

Avalia impacto econômico de produtos lançados

Product

 Owner

Apoia com dados de contratos e fornecedores

Negocia compromissos

e descontos

Monitora acordos e otimiza contratos ativos

Aquisição

Define metas estratégicas e prioridades de cloud

Aprova iniciativas

de otimização

Avalia resultados de ROI

e valor operacional

Executivos

Personas de FinOps: guiando KPIs e políticas internas

Ao entender o papel de cada persona, é possível direcionar treinamentos, definir KPIs personalizados e implementar práticas como showback e chargeback. A clareza sobre restrições, objetivos e expectativas permite uma avaliação precisa das ferramentas, com base nas necessidades reais da organização.

Um planejamento eficaz também facilita a construção de casos de negócio para justificar investimentos em plataformas ou customizações. Como reforçado pela FinOps Foundation, “não existe ferramenta perfeita para todos os casos”. A chave está na integração entre pessoas, processos e tecnologia.

→ Conheça Os 6 princípios que guiam o sucesso em FinOps

FinOps vai além da tecnologia

Colaboração é o pilar da estratégia FinOps. O sucesso depende de uma cultura que compartilhe responsabilidades, priorize visibilidade e promova decisões ágeis baseadas em dados. A compreensão profunda das personas de FinOps e suas funções é o caminho para desbloquear esse potencial e conectar áreas que, historicamente, operam em silos.

Com papéis bem definidos, práticas consistentes e ferramentas adequadas, as empresas aceleram sua maturidade em FinOps e ampliam o retorno sobre seus investimentos em nuvem.

A e-Core pode apoiar sua empresa nessa jornada estratégica. Fale com nossos especialistas e eleve sua estratégia de nuvem a um novo patamar.

e-Core

Isso pode te interessar:

How to prepare your support structure for enterprise customers

Fri, 03 Oct 2025 17:33:22 GMT

How to prepare your support structure for enterprise customers

Learn what changes when enterprise clients come in and adapt your support model before the pressure hits.

When a SaaS company shifts its focus to the enterprise market, a few things change. Not always in the type of ticket that comes in, but definitely in how those tickets need to be handled. The expectations, pressure, and visibility all increase—and your support operation needs to be ready for that.

If your company is growing and starting to bring in enterprise clients, it’s worth taking a moment to think about how your support team is set up to respond. Because what works for SMBs doesn’t always scale when bigger names enter the picture.

Same tickets, different pressure

Support tickets from enterprise clients aren’t always technically more difficult. What changes is the pressure behind them. A bug or a performance issue can show up anywhere. But when that issue affects an enterprise client, a lot more people are watching.

The SLA might say you have 30 minutes to respond to a P1.Your first response needs to show progress, direction, and confidence. And if the issue isn’t handled with care, things escalate fast. The customer success team gets involved. Sales might be looped in. Senior leaders could start asking questions.

This level of visibility adds stress to the team and raises the bar on how support is delivered.

→ Want better product support insights? Start with your tagging system

The role of the escalation manager

In these situations, one role has proven critical: the escalation manager. This isn’t just someone who routes tickets. It’s someone who takes ownership when things go sideways, who can make decisions quickly, and who knows when to involve others and when to hold off.

Escalation is rarely black and white. You need someone with the judgment to decide if the situation requires waking up an engineer or if it can wait until morning. You need someone who knows how to align expectations with the client, get the right people into a call, and keep the team focused on solving the issue instead of getting lost in the process.

This role is still new in many support structures, but it’s becoming essential. Especially in environments where engineering teams are small and deeply specialized, having someone to lead the response, coordinate communication, and track progress from start to finish makes a measurable difference.

What makes enterprise support different

In practice, the main difference is not just the content of the tickets, but the way they are prioritized and escalated .

When a P1 comes from an enterprise client, the default is to act. Fast. And if engineering needs to step in, the expectation is that it happens right away.

Another difference is in follow-through. It’s not enough to suggest a workaround and move on. Enterprise clients expect resolution, not just response. There’s often a customer success manager involved, tracking the issue to make sure it’s fully solved and reported back.

And because enterprise clients deal with larger environments and more complex setups, performance-related tickets tend to appear more often. That also requires more advanced troubleshooting and coordination across teams.

The value of showing up

One of the most effective things a support team can do is simply be present. We’ve seen situations where a client is clearly frustrated in a ticket. But once we suggest jumping on a call, the tone shifts completely.

It’s hard to overstate how much it matters to have someone say, “We’re here, we’re working on it, and we’ll figure this out together.” That presence builds trust. It changes how the client perceives your company. And it often turns a negative experience into one that reinforces the relationship.

Automation is useful, but there’s no substitute for the human element when things get serious.

What to do next: steps to strengthen your support structure for enterprise customers

1. Reassess what “support” means for enterprise accounts

Supporting enterprise clients isn't just about solving tickets. It requires managing pressure, visibility, and multiple internal and external stakeholders. Review your current support workflows and identify where higher-touch, proactive service is needed.

2. Establish clear escalation paths and roles

In enterprise scenarios, speed and ownership matter. Introduce or formalize an escalation manager role to lead decision-making when things go wrong. This person should know how to coordinate across teams, manage urgency, and communicate clearly with clients.

3. Adapt your SLAs and prioritization logic

Define different levels of priority and escalation based on customer tier. Ensure enterprise clients have access to high-priority ticket channels, and that your team is trained to respond accordingly, with meaningful and timely updates—not just acknowledgments.

4. Prepare for growth with both large and small customers

Don’t rely solely on enterprise deals. Balance your structure with scalable onboarding and support for smaller clients who may grow fast. Make sure your support team can flex across both models without burning out.

5. Train for communication under pressure

Support is no longer just technical. Teach your team how to handle tense interactions, lead live troubleshooting calls, and de-escalate emotionally charged conversations. The human element can be the difference between retention and churn.

6. Evaluate tooling and metrics

Make sure your platform supports multi-channel communication, fast routing, and visibility across all stakeholders. Review how you measure support performance: what matters for SMBs may not be enough for enterprises.

→ Discover where your support structure stands with a free, online support maturity assessment

Ready to scale your support operation?

Talk to one of our experts and explore how e-Core can help you build the structure, resilience, and responsiveness needed to support enterprise clients without losing focus on growth.

Author

Matheus Azevedo

Request our contact and

let’s find the right model for your team.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Como a TI pode alinhar objetivos de negócio e soluções empresariais?

Fri, 03 Oct 2025 00:04:59 GMT

Unidos em um objetivo!

Whitepaper | Estratégias de TI integradas: alinhando soluções empresariais com objetivos de negócio

Garantir a sintonia com objetivos e metas de longo prazo é essencial para o sucesso de uma empresa.

As equipes precisam estar focadas em um propósito em comum e nesse cenário o time de TI pode desempenhar um papel fundamental .

Alinhar as soluções do setor de tecnologia com o s objetivos de negócio podem ser cruciais para a empresa impulsionar a inovação, aumentar a eficiência, diminuir custos e melhorar o desempenho geral da organização.

Baixe este whitepaper para entender como isso pode ser aplicado na sua empresa.

CONHEÇA A E-CORE

Por que contar com a e-Core?

Somos Platinum Solution Partner com foco em inovação digital e transformação de negócios.

Parceiro Atlassian desde 2005

Expertise comprovada

+85 certificações

Profissionais capacitados para apoiar o seu negócio

+350 especialistas Atlassian

+1.5k projetos Atlassian entregues

Experiência consolidada em diversos cenários

Sobre a e-Core

Nossos números

Em pouco mais de duas décadas de atuação, a e-Core conseguiu revolucionar negócios e otimizar operações em vários setores.

+780

especialistas

+300

Clientes ativos

+30

Segmentos atendidos

+26

anos de mercado

Quem já confia em nossos serviços

e-Core

Isso pode te interessar:

Postman Webinar

Mon, 29 Sep 2025 18:36:21 GMT

A Postman é hoje uma das plataformas mais utilizadas no mundo para desenvolvimento de APIs, oferecendo um conjunto completo de ferramentas para design, documentação, testes automatizados, monitoramento e colaboração em escala.

Neste webinar, você vai ver mais sobre uma estratégia API-first , centralizando APIs consumíveis e reduzindo retrabalho de engenheiros.

O que vamos abordar:

API-First na prática: como centralizar APIs consumíveis e reduzir retrabalho;
Colaboração em escala: como equipes podem acelerar desenvolvimento com workspaces e automação;
Como utilizar Postbot, Collection Runner e Flows;
APIs + IA: criando fluxos mais inteligentes e automatizados;
Segurança e governança de APIs: boas práticas e como a Postman ajuda a manter controle centralizado.

Veja como transformar sua estratégia de APIs em uma vantagem competitiva com o poder da Postman e da IA.

Preenche o formulário para assistir

Sobre a e-Core

A e-Core é agora parceira exclusivo da Postman no Brasil.

Somos uma empresa de consultoria que ajuda empresas a utilizar a tecnologia de forma estratégica para impulsionar seus resultados e crescer com mais eficiência. Com mais de 26 anos de experiência e presentes no Brasil, México e Estados Unidos, oferecemos serviços em nuvem, inteligência artificial, estratégia de dados, APIs, modernização de sistemas, ITSM e Agilidade.

Nossa atuação é apoiada por +19 anos com as parcerias Atlassian e +10 anos com a AWS, além de mais de 700 profissionais qualificados, que trabalham para garantir que os investimentos em tecnologia realmente tragam resultados.

Na e-Core, conectamos pessoas e tecnologia para construirmos juntos um futuro melhor.

e-Core conquista a competência DevOps da AWS

Mon, 29 Sep 2025 17:31:27 GMT

Sua entrega de software é ágil, mas segura? A excelência em DevOps agora tem um selo.

O DevOps se consolidou como uma prática fundamental para reduzir riscos, aprimorar a segurança, acelerar lançamentos e entregas e garantir inovação contínua em um ambiente em constante mudança.

A competência DevOps da AWS é um selo oficial concedido apenas a parceiros que comprovam excelência nessa jornada.

Além de um reconhecimento, o selo é uma garantia de confiança para organizações que buscam parceiros especializados em DevOps na nuvem AWS .

Uma transformação cultural

A adoção do DevOps representa uma transformação cultural profunda, promovendo um novo mindset que elimina silos e incentiva a colaboração entre equipes de desenvolvimento de software e operações. Essa cultura valoriza a experimentação contínua, o aprendizado ágil e a responsabilidade compartilhada, criando um ambiente propício para inovação rápida, resposta eficiente a problemas e entrega constante de valor.

Estabelecer e nutrir essa cultura DevOps é essencial para empresas que desejam competir e se adaptar rapidamente aos desafios do mercado atual, tornando a mudança sustentável.

Ecossistema AWS e inovação

A parceria e proximidade com o ecossistema AWS oferece acesso antecipado a tecnologias avançadas como serverless, inteligência artificial, machine learning e automação, além de suporte dedicado. Essa combinação potencializa práticas DevOps eficazes, permitindo que as equipes acelerem ciclos de entrega, automatizem processos, e inovem continuamente.

O que é a competência DevOps da AWS?

A competência DevOps representa da AWS e que valida se a empresa possui:

Equipes comprovadamente qualificadas e com certificações relevantes.
Casos de sucesso comprovados , por meio de resultados obtidos em clientes.
Adoção consistente de boas práticas como CI/CD, automação de infraestrutura, monitoramento e segurança integrada.

Esse selo representa um padrão global de excelência , emitido exclusivamente pela AWS para parceiros que realmente dominam o ciclo de vida de aplicações em nuvem .

Além de um reconhecimento técnico, a Competência DevOps AWS representa nosso compromisso diário com a inovação, segurança e entrega contínua de valor para nossos clientes.

Por que a competência DevOps é importante para a minha empresa?

A experiência prática da e-Core, validada por casos de sucesso tangíveis, mostra que DevOps vai além de pipelines automatizados e é estratégia para acelerar crescimento e inovação. Entre outros, esta competência destaca:

Diferenciação na escolha de parceiros no mercado : o selo é a comprovação que a empresa é uma especialista reconhecida em DevOps pela própria AWS.
Confiabilidade : assegura que os processos adotados irão seguir padrões globais de qualidade.
Redução de riscos , evitando falhas ou práticas inadequadas.
Entrega ágil e eficiente , com pipelines maduros que aceleram o time-to-market.
Foco em resultados mensuráveis, como reduções significativas no tempo de processamento, aumento da resiliência do sistema e velocidade de entrega.
Inovação contínua , permitindo rápida adoção de novas tecnologias e escalabilidade.
Suporte especializado , com equipes experientes e acesso direto ao ecossistema AWS.

Casos de Sucesso na e-Core

Tempo – Migração para AWS

No case da Tempo, a e-Core apoiou a migração para a AWS, garantindo escalabilidade, segurança e automação com práticas DevOps. O resultado foi uma infraestrutura mais ágil, resiliente e pronta para suportar o crescimento do negócio.

Já a Uffa conseguiu reduzir em 30 vezes o tempo de processamento de suas operações utilizando soluções serverless na AWS . Essa conquista só foi possível graças a práticas DevOps maduras, que alinharam automação, observabilidade e inovação contínua.

Uffa – Soluções Serverless AWS

Porque optar por um parceiro com competência DevOps?

Optar por um parceiro com a Competência DevOps da AWS é escolher por mais segurança, agilidade e inovação em cada etapa da sua jornada na nuvem.

Esse selo conquistado pela e-Core garante que as empresas não apenas adotem o DevOps, mas o façam com excelência reconhecida pela própria AWS.

A e-Core tem orgulho em ser parceira reconhecida pela AWS, unindo experiência prática, resultados comprovados e o mais alto padrão de confiança do mercado. Avançamos juntos para entregar aos nossos clientes as práticas e ferramentas DevOps mais modernas, respaldados por um selo de excelência global.

Se sua organização busca acelerar o time-to-market, reduzir riscos e inovar continuamente, o momento de acelerar sua jornada DevOps na AWS é agora .

�� Fale com a e-Core e descubra como podemos transformar sua jornada em nuvem.

Drive business value with cloud modernization on AWS

Wed, 24 Sep 2025 14:51:05 GMT

Why do customers seek cloud modernization?

Cloud modernization is the process of transforming legacy applications and infrastructure into cloud-native services, enabling teams to deliver value to customers faster, more frequently, intelligently, and reliably.

With the rapid pace of digital transformation, companies that adopt this strategy not only meet current demands but also lay a foundation for the future. In fact, it is estimated that the global value generated by the cloud could reach $3 trillion for companies that go beyond simple adoption and leverage the full potential of modernization.

AWS offers various modernization strategies that accelerate the journey to the cloud , fully leveraging the potential of its services. Some of the key approaches include:

Facilitating your cloud journey with modernization paths

Businesses seek cloud modernization for several reasons. Here we list some of them:

1. Agility, Speed, and Innovation

The cloud provides the ability to experiment and innovate quickly. This translates into greater flexibility to adjust solutions and meet market changes or new customer needs

2. Performance and Resilience

Modernized infrastructures ensure high performance and increased resilience, even in scenarios of variable demand or system failures. The cloud offers the capacity to scale dynamically and rapidly implement recovery solutions.

3. Efficiency and Cost Optimization

Modernization brings efficiency, whether through process automation or the use of cloud solutions that eliminate unnecessary hardware and maintenance costs. This results in better resource utilization and significant savings.

4. Migration to Containers

Containers enable the rapid deployment of applications, facilitating efficient operation in various environments. Using AWS-managed services for containers ensures that applications are deployed reliably and operate at scale with less manual intervention.

5. Migration to Managed Databases

Companies can benefit from highly scalable, purpose-built databases that support increasing data volumes. AWS offers a variety of open-source and managed solutions that allow for easy scaling and high availability.

6. Adoption of Open-Source Technologies

By migrating to open-source solutions, companies gain freedom from proprietary platforms, avoiding licensing costs while gaining flexibility to customize their solutions based on their needs.

7. Managed Analytics

Modernizing data infrastructure involves implementing data lake initiatives, supporting everything from data warehousing to big data processing and real-time analytics. Modern analytical tools allow data to be transformed into insights quickly and effectively.

8. Modern DevOps

Modern DevOps brings developers and operations teams closer together, sharing responsibilities from the early stages of projects. By integrating Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML) into operations, repetitive tasks can be automated and the software development lifecycle optimized.

Why choose cloud modernization on AWS

Cloud modernization on AW S is essential for companies that seek to remain competitive, innovative, and efficient in an increasingly dynamic global landscape. By adopting modernization paths , organizations can unlock new levels of agility, performance, and cost optimization, while preparing their operations for the future.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Como Justificar Investimentos em Ferramentas de Colaboração

Mon, 22 Sep 2025 20:17:50 GMT

Por muito tempo, “implantar uma nova ferramenta” virou sinônimo de transformação. Mas sejamos diretos: implementar ferramenta, por si só, não significa nada.

Você não implanta um ERP — você automatiza sua cadeia de suprimentos .
Você não adota um CRM — você transforma o relacionamento com seus clientes .

E da mesma forma, você não investe em ferramentas de colaboração , mas sim em potencializar a colaboração como uma capacidade estratégica e organizacional.

O valor real vem da engrenagem formada por três forças que são a base de toda jornada de evolução organizacional:

Pessoas e cultura: Porque sem protagonismo humano, nenhuma transformação se sustenta .
Processos e práticas: Porque a governança deve permanecer — e o caos não pode escalar .
Ferramentas e tecnologia: Porque eficiência, produtividade e colaboração precisam de suporte concreto .

Colaboração: o motor invisível da transformação

Colaboração não é só um valor bonito na parede. É um diferencial competitivo poderoso. Mas ela só funciona quando existe ambiente certo, cultura certa, ferramentas certas .

A colaboração em organizações é frequentemente prejudicada por desafios como a falta de alinhamento entre estratégia e execução, complexidade operacional, débito tecnológico e ausência de governança de dados. A diversidade excessiva de ferramentas e ambientes desconectados, juntamente com processos manuais e despadronizados, contribuem para esse cenário.

Além disso, o déficit de capacitação das equipes, a existência de ambientes isolados e silos de conhecimento, e a resistência à mudança são fatores cruciais que impedem uma colaboração eficaz. Dados que reforçam o desafio:

Apenas 7% dos executivos sentem que suas equipes apoiam os objetivos estratégicos
74% culpam a má comunicação por atrasos e perda de qualidade
25% da semana é perdida procurando informações
E 98% se preocupam com o uso ineficaz da IA para eliminar silos

→ Veja também o Whitepaper: O impacto da IA na colaboração entre as equipes

A métrica certa para os impactos certos

Justificar investimentos em ferramentas que apoiam a colaboração não é apenas uma questão técnica ou de software ; é sobre recuperar tempo, evitar retrabalho e garantir que a estratégia realmente aconteça .

Perguntas-chave (e o que elas revelam):

O que queremos alcançar com essa mudança?
Toda iniciativa precisa de propósito. Sem uma visão clara de valor, o investimento em ferramentas vira custo. A pergunta certa alinha todos à mesma direção: estamos resolvendo o problema certo?

Como encurtamos ciclos e aumentamos a entrega com qualidade?
Não se trata apenas de fazer mais, mas de fazer melhor e com mais frequência. Ciclos mais curtos, entregas incrementais e feedback contínuo aumentam a previsibilidade e aceleram o aprendizado.

Como medimos satisfação, engajamento e eficiência real?
A percepção dos colaboradores e clientes importa. Métricas subjetivas (como NPS e eNPS) precisam andar de mãos dadas com dados operacionais — afinal, o que não é medido, não é melhorado .

Como isso funciona na prática?

Em um cenário sem previsibilidade, rastreabilidade e visibilidade sobre o trabalho em andamento, a colaboração e a produtividade tornam-se limitadas. Sem clareza sobre gargalos e entraves, é impossível agir de forma estratégica para melhorar a performance das equipes.

A solução passa por um projeto estruturado de implementação de ferramentas que unifiquem processos e aumentem a eficiência mudando a forma que as equipes entregam seu trabalho sustentado por pessoas, processos e ferramentas. Por exemplo, um investimento de R$ 150.000 (CAPEX) em um projeto de seis meses, sustentado pelo Teamwork Collection, possibilitando um aumento de 5% na eficiência de uma equipe de 100 colaboradores.

Para viabilizar a aprovação desse investimento, é fundamental apresentar à alta gestão um Estudo de Viabilidade Econômico-Financeiro, contendo indicadores como período de payback, TIR mensal e ROI. Esses dados não apenas comprovam a viabilidade do projeto, mas também demonstram como ferramentas de colaboração adequadas impulsionam resultados concretos para o negócio.

Ao integrar equipes em uma plataforma única, é possível acelerar o time-to-marketl, a produtividade das equipes e garantir a consistência na entrega de valor. Investir em colaboração é investir na conexão entre cultura, processos e tecnologia, assegurando que a estratégia se converta em resultados tangíveis.

Quer fazer esse calculo para o seu negócio?

Quem paga a conta do futuro é o presente e a forma como você colabora hoje define a competitividade de amanhã .

Investir em ferramentas de colaboração é investir em cultura, processo e tecnologia conectados a um propósito É garantir que a estratégia aconteça de verdade.

Está pronto para essa conversa? Entre em contato conosco!

Quer fazer esse calculo para o seu negócio?

Quem paga a conta do futuro é o presente e a forma como você colabora hoje define a competitividade de amanhã .

Investir em ferramentas de colaboração é investir em cultura, processo e tecnologia conectados a um propósito É garantir que a estratégia aconteça de verdade.

Está pronto para essa conversa? Entre em contato conosco!

Enhance Efficiency with AI in AWS Migration

Mon, 15 Sep 2025 20:42:07 GMT

In today’s digital era, cloud migration has become a strategic necessity for companies looking not only to scale operations but also to innovate and optimize their IT infrastructure.

However, many migration projects face complex challenges such as lack of visibility, hard-to-map dependencies, significant manual effort, and high operational risks.

In this scenario, Artificial Intelligence (AI) emerges as a transformative tool, providing a faster, safer, and more efficient path to AWS migration, overcoming the traditional obstacles.

At e-Core, with our extensive cloud expertise and AWS partnership, we integrate AI innovation to simplify and accelerate the migration journey.

This article explores how we leverage AI technologies across every phase of AWS migration, reshaping how companies transition to the cloud and making these operations smarter, faster, and more efficient.

Modernizing Migration with AI

Cloud migration isn’t just about moving workloads to a new environment; it’s a complete transformation of IT architecture to leverage native cloud services, eliminate technical debt, and integrate automation for better management.

AI plays a key role in each migration phase, delivering clear benefits.

1. Automated Assessment

Migration begins with a detailed assessment of the current IT environment. Here, AI provides valuable insights essential for accurate planning.

How it works: Using machine learning models, AI collects infrastructure data via tools like AWS Application Discovery Service. It identifies hidden dependencies, legacy systems, and critical applications, mapping IT resource usage patterns.

Benefit: AI generates a detailed infrastructure inventory and prioritizes which workloads should migrate first, based on complexity, potential impact, and performance requirements.

Practical example: For an e-commerce client, AI analysis revealed deep integration between its inventory system and CRM, allowing both to be migrated simultaneously. This minimized downtime risks and improved efficiency.

2. AI-Powered Automation in Migration Execution

Execution is one of the most challenging phases, involving data transfer, infrastructure reconfiguration, and system synchronization.

Here, AI-driven automation reduces human error, minimizes disruption, and accelerates the process.

How it works: Automated systems adjust migration tasks in real time using technologies such as AWS Database Migration Service. AI optimizes data replication, infrastructure configuration, and system synchronization to ensure smooth transitions with minimal downtime.

Benefit: Automation reduces manual workload and shortens migration time, guaranteeing seamless transitions with minimal business impact.

3. Post-Migration Optimization

AI doesn’t disappear once migration ends it becomes essential for ongoing optimization.

How it works: Post-migration, AI continuously monitors infrastructure using services like AWS Compute Optimizer. Machine learning models analyze resource usage (e.g., EC2 instances) and suggest rightsizing or migration to more cost-efficient options like spot instances.

Benefit: AI prevents over- or underutilization of resources, ensuring optimal cloud allocation. This lowers costs while enhancing performance.

Practical example: A large-scale client discovered oversized EC2 instances. By applying AWS Compute Optimizer insights, they adjusted configurations and cut operational costs by up to 30%.

AI Tools and AWS Technologies in Practice

To deliver long-term migration benefits, we integrate AI-driven tools with AWS services. Together, they accelerate and smarten the process:

AWS Migration Hub: Centralized migration management with real-time visibility.
Terraform: Automated infrastructure provisioning based on AI recommendations for consistency and scalability.
Amazon CloudWatch: Monitors critical post-migration metrics, feeding AI models for predictive analysis and adjustments.
AWS Compute Optimizer: AI-based rightsizing recommendations for EC2 instances.
AWS Database Migration Service (DMS): AI-supported data transfer and synchronization with minimal downtime.

e-Core’s Role in the Migration Journey

As a strategic AWS partner, e-Core designs customized solutions that integrate AI across all migration phases, adapting to each client’s challenges.

Accurate diagnostics: Combining advanced AI tools with our cloud expertise, we map infrastructure automatically, identifying migration and modernization priorities.
Structured planning: Using predictive analysis and industry benchmarks, AI helps us design detailed roadmaps that prioritize workloads with the highest impact.
Seamless execution: Automation ensures fast, disruption-free migrations while maintaining business continuity.
Continuous optimization : AI enables ongoing post-migration tuning, from resource allocation to performance improvements, keeping infrastructure aligned with business needs.

Conclusion

By integrating AI into AWS migration, we transform a traditionally complex and risky process into an agile, intelligent, and efficient experience.

As an AWS partner, e-Core combines AI innovation with deep cloud expertise to deliver migrations that exceed client expectations.

AI not only accelerates migration but ensures continuous optimization, building a solid foundation for innovation and sustainable growth.

With this intelligent approach, businesses can focus on what matters most: delivering customer value and driving the future of their operations.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Transformando as cotações na Gimba com IA Generativa

Mon, 08 Sep 2025 19:44:00 GMT

Sobre o Gimba

O Gimba é uma das maiores empresas do Brasil no fornecimento B2B de suprimentos, operando tanto com vendedores

diretos quanto por e-commerce. Seu extenso catálogo atende uma variedade de clientes com perfis e necessidades

específicas por meio de vários canais.

Apesar do seu porte e experiência, o Gimba enfrentava um desafio operacional: seu processo de cotação era manual e

elaborado, envolvendo e-mails com planilhas, PDFs ou imagens, exigindo que os vendedores interpretassem cada pedido

individualmente e buscassem os produtos no catálogo para montar suas propostas.

Isso estava comprometendo a escalabilidade de atendimento, a assertividade na seleção dos produtos e a velocidade de

resposta — fatores críticos para a competitividade no setor.

O Desafio

Para solucionar esse gargalo, o Gimba precisava automatizar e escalar seu processo de cotação, tendo como maiores

objetivos:

● Reduzir o tempo de resposta a cada cliente;

● Aumentar a produtividade do time comercial;

● Evitar a perda de oportunidades para concorrentes;

● Gerar tempo para foco em atividades de maior valor, como relacionamento e negociação.

Com mais de 60 mil registros acumulados de pesquisas de clientes e uma operação ainda muito conectada a planilhas e

ações manuais, o potencial de ganho era imenso — mas seria necessário uma abordagem tecnológica inovadora, robusta e

personalizada.

A Solução

A parceria com a e-Core começou após um evento sobre soluções em nuvem, evoluindo rapidamente para uma POC em

conjunto com a AWS. A prova de conceito mostrou o potencial no uso da IA Generativa na automatização do processo de

cotação, o que daí levou ao desenvolvimento de uma solução completa estruturada com:

● Automação inteligente com IA Generativa (Amazon Bedrock) para interpretar pedidos em formatos variados e

gerar automaticamente propostas comerciais conectadas ao catálogo Gimba;

● Infraestrutura em nuvem escalável, com uso de serviços como AWS Lambda, S3, Step Functions, SES e API

Gateway para orquestrar e integrar processos;

● Chatbot inteligente e APIs para integrar o processo ao site do Gimba ou ao e-mail dos vendedores;

● Padronização do fluxo de cotação, reestruturado da seguinte forma:

1. O pedido é enviado por e-mail ou via API;

2. A IA extrai os itens solicitados, com descrições e quantidades;

3. A solução faz matching entre os pedidos e o catálogo da Gimba, com seleção de SKU ideal;

A cotação gerada é devolvida com códigos, descrições e preços — pronta para ser enviada ao cliente.

Além dos Números: Como a IA Foi Aplicada

A aplicação da IA generativa se deu em duas etapas principais:

1. Extração inteligente: a IA interpreta diferentes tipos de input (texto, planilha, imagem, PDF), padroniza as descrições

dos produtos e identifica quantidades.

2. Correspondência com o catálogo: por meio de técnicas de IA combinadas, a solução gera uma lista reduzida de

produtos semelhantes e utiliza IA generativa para selecionar o SKU mais adequado.

A estrutura do projeto segue um workflow inteligente e estável, que poderá facilmente evoluir para agentes

autônomos com maior capacidade de diálogo, correção e refinamento em tempo real com o cliente final.

Resultados Práticos

Com a solução em operação, diversos ganhos tangíveis foram observados:

�� Velocidade

Processamento de listas com centenas de itens em menos de 1 minuto, onde antes poderiam ser necessárias horas. Isso permitiu ao time comercial responder cotações com muito mais agilidade.

�� Escalabilidade

O processo automatizado reduziu drasticamente o esforço humano necessário, tornando a equipe mais eficiente e liberando os vendedores para tarefas estratégicas.

�� Precisão

A solução atingiu 84% de assertividade nos melhores ciclos, com média operacional de 70%. Isso gerou propostas mais corretas, padronizadas e reduz o retrabalho.

�� Cultura de inovação

A adesão ao projeto trouxe um salto na transformação digital interna, preparando a empresa para novos ciclos de modernização e análise de dados orientada por IA.

�� Experiência do cliente

O novo processo entregou mais autonomia e personalização, com sugestões baseadas em histórico de compra e destaque para produtos com melhor margem — incluindo produtos da marca própria Gimba..

Evolução e Futuro A próxima etapa do projeto prevê:

● Integração direta com e-commerce e canais como WhatsApp, para que o próprio cliente possa iniciar e concluir uma cotação com total autonomia;

● Evolução para agentes de IA, com habilidade de lidar com exceções, preferências e refinamento de sugestões, escalando ainda mais o processo;

● Inteligência comercial preditiva, com insights acionáveis sobre comportamento de consumo, produtos de alta margem e oportunidades de fidelização.

“Com essas diretrizes, o Gimba planeja atingir um nível de acurácia de pelo menos 90% para possibilitar a automatização completa, eliminando a necessidade de intervenção humana nas cotações e priorizar a autonomia e experiência personalizada do usuário.”

Levi Ramaldes Santos

Account Manager do projeto

Conclusão

O Gimba transformou um processo tradicional e manual em uma jornada automatizada, inteligente e escalável. A IA generativa não apenas otimizou o tempo e a precisão das cotações, mas pavimentou o caminho para um futuro mais inovador e orientado por dados.

Esse case exemplifica como a tecnologia aplicada com propósito claro pode gerar impactos significativos no negócio — promovendo mais eficiência, satisfação do cliente e posicionamento estratégico no mercado.

Veja o que a e-Core pode construir junto com você!

Tags: Genai, aws, ia generativa, varejo, b2b

Isso pode te interessar:

Cloud cost optimization with Lambda Power Tuning

Fri, 05 Sep 2025 14:58:16 GMT

AWS Lambda Power Tuning is a serverless computing tool that helps you optimize the balance between cost and performance for your specific workloads, without the need to provision or manage servers. Those workloads can come from various AWS services like S3, API Gateway, DynamoDB, or custom applications.

This article can help you drive cost reductions and achieve optimal performance for your Lambda use case. Following the strategies outlined, you can make informed decisions about memory allocation and execution time, ensuring your applications run efficiently without overspending.

How Lambda Power Tuning impacts on Lambda costs

Lambda charges based on the amount of memory allocated and the milliseconds of execution time. The range of memory you can configure for a Lambda function is between 128 MB and 10,240 MB.

As your Lambda function processes larger amounts of data, you will need to allocate more memory. The amount of memory also determines the allocation of the virtual CPU to the Lambda function. This means that increasing the memory not only enhances the available CPU but also improves the overall performance.

The table below shows the pricing per 1 million requests in North Virginia (us-east-1):

Selecting the optimal memory configuration can be challenging. While increasing memory typically raises costs, it also tends to reduce processing time . In the following sections, you’ll learn how Lambda Power Tuning can assist in this analysis.

What is Lambda Power Tuning?

According to the AWS official documentation, “AWS Lambda Power Tuning is a state machine powered by AWS Step Functions that helps you optimize your Lambda functions for cost and/or performance in a data-driven way.” In summary, Lambda Power Tuning is a tool that helps you identify and visualize the optimal memory size for your specific Lambda function.

This solution utilizes AWS Step Functions , a service that allows you to orchestrate complex, scalable, and resilient workflows.

The image below illustrates how the Step Functions work within the solution:

To use the tool, you must provide the ARN (Amazon Resource Name) of your Lambda function along with a range of memory configurations, from 128 MB to 10 GB. Once the execution is complete, you’ll receive analytics and a recommendation for the best memory configuration.

How to use Lambda Power Tuning to improve your cost optimization

In this section, we’ll walk you through how to use the Lambda Power Tuning tool step by step. You’ll learn how to analyze your Lambda function and get a tailored recommendation for the optimal memory configuration.

First, make sure you have already logged in to AWS console, then follow the steps below:

1 - Access this link .

2 - Keep all parameters as default and simply check the box “I acknowledge that this app creates custom IAM roles.”

3 - Then click on the “Deploy” button

4 - Access the Step Function console in this link .

5 - Click on the State Machine that has the prefix “powerTuningStateMachine-” in the name.

6 - Click on the “Start execution” button

7 - Copy and paste the JSON below in “Input - optional” and then click on “Start Execution”.

{

"lambdaARN": "your-lambda-function-arn",

"powerValues": [128, 256, 512, 1024, 2048, 3008],

"num": 10,

"payload": "{}",

"parallelInvocation": true,

"strategy": "cost"

}

OBS: In "your-lambda-function-arn" replace with the ARN of your Lambda function. If your function has a payload, place the value in "{}" in the "payload" key line.

The execution should be starting. Please wait until the entire process is complete, this can take a few minutes. Once the process finishes, expand the last event in the “Events” table and copy the link indicated, like the image below:

Paste the link into a new tab to view the results as shown below:

The result shows four configuration results. The configuration with the Best Cost, Best Time, Worst Cost, and with the Worst Time. In this example, the most cost-effective memory configuration was 1024 MB. The table below shows the results from the graph:

Note that both memory configurations (128 MB and 512 MB) have the same cost, but the 512 MB solution is four times faster.

In parallel, increasing memory from 2048 MB to 3008 MB resulted in only a 3.6% reduction in time while the cost increased 41%.

To choose the best memory configuration, consider the following questions:

Do you need maximum speed regardless of cost?
Do you need the most cost-effective memory configuration?

If you answered “yes” to the first question, you can use a large memory size to achieve the best performance for your application. Suppose you answered “yes” to the second question as well. In that case, you should calculate the cost of different memory sizes and the time it takes to complete each task to determine the most cost-effective memory configuration.

When considering optimizing your AWS Lambda functions, keep in mind that you’ll need to choose a cost-effective memory allocation and execution time, which is in line with the AWS Cost Optimization pillar. The Lambda Power Tuning tool proves to be a powerful tool for this optimization process, allowing detailed and effective cost and performance analysis.

This tool permits you to analyze different memory configurations to find the optimal balance that meets your performance requirements while minimizing costs. Additionally, integrating this approach with a FinOps strategy ensures that your cloud costs are managed efficiently, promoting financial accountability within your organization.

References

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Nícolas Thieses

Cloud Architect Analyst at e-Core

SLA Automation in Jira: streamline for greater efficiency and accountability

Fri, 05 Sep 2025 14:31:02 GMT

In an era where time is synonymous with currency, prompt resolution of customer issues is not just a service goal—it's a competitive necessity. From this perspective, SLA automation represents a revolution , transforming potential service pitfalls into opportunities to demonstrate reliability and efficiency.

The crucial role of SLAs in customer satisfaction

Service Level Agreements (SLAs) are not merely contractual obligations; they are pledges of reliability and trust between service providers and their clients . As businesses grow and operations become more complex, managing these agreements manually becomes a daunting and error-prone task. SLA Automation within Jira Service Management provides a systematic and fail-proof approach to managing these crucial agreements, ensuring that service providers meet their contractual promises efficiently.

Why SLA Automation is a strategic asset

Many service management professionals identify manual SLA tracking as a major obstacle in fulfilling service commitments. Surveys and reports from industry groups highlight the challenges and inefficiencies associated with traditional methods of managing service-level agreements. Jira's dynamic capabilities for automating SLA tracking can turn this challenge into a strategic advantage by providing real-time visibility and proactive management of service commitments.

The customization of automation rules to align precisely with diverse SLA metrics—such as response times, resolution times, and uptime guarantees—requires meticulous configuration. Incorrect setups can lead to premature or delayed actions, potentially breaching the SLA and eroding client trust.

Studies in the field of service management suggest that implementing automation can significantly reduce human errors in SLA management, while also improving compliance rates dramatically. These findings reflect the broader consensus on the benefits of automating complex and repetitive tasks.

SLA Automation Rule: an illustrative example in Jira

To illustrate the advantages of an SLA automation strategy within Jira Service Management, we’ve provided the example below:

Trigger: Creation of a ticket labeled 'Critical'.
Condition: 2 hours pass without a first response.
Action: The ticket is automatically escalated to a higher-tier support team, and an urgent notification is sent to the department manager.

vLink for automation rule file: https://drive.google.com/file/d/19YBSed2ddhUw-8YJmAH30Lbsl0ivVmEs/view?usp=sharing

This automation leverages Jira’s built-in time-tracking capabilities to monitor the elapsed time from ticket creation. If the response time approaches the SLA limit, the automation triggers predefined escalation protocols, ensuring that critical issues are addressed promptly and effectively, thus adhering to the SLA.

Automating SLA management within Jira does more than streamline operations ; it redefines the benchmarks for reliability and customer service . This proactive approach not only minimizes SLA breaches but also enhances transparency with clients, illustrating a commitment to service excellence .

Step into the future of service management by implementing SLA automation in your Jira setup today. Begin with a pilot project to gauge the impact on your service delivery and client satisfaction, and gradually expand automation across all service areas.

References for Further Reading:

A. Schmietendorf, R. Dumke and D. Reitz, "SLA management - challenges in the context of Web-service-based infrastructures," Proceedings. IEEE International Conference on Web Services, 2004., San Diego, CA, USA, 2004, pp. 606-613, doi: 10.1109/ICWS.2004.1314788. keywords: {Web services;Context-aware services;Technology management;Business;Quality of service;Monitoring;Cost function;Current measurement;Pressure measurement;Web and internet services}, link to access: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1314788
Chau, Tony et al. (2008). "Automating SLA modeling." Proceedings of the 2008 Conference of the Center for Advanced Studies on Collaborative Research: Meeting of Minds. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery. DOI: 10.1145/1463788.1463802. Available at: https://doi.org/10.1145/1463788.1463802 .

You may also be interested in:

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Rodrigo Seger

I'm Rodrigo Eduardo Seger, a consultant on the US team, boasting 4 years of hands-on experience within the Atlassian ecosystem. My expertise spans various domains, including automation rule creation, system integrations—both Atlassian and non-Atlassian—and product migrations.

My passion lies in automation, programming, artificial intelligence, and exploring how technology can enhance daily life.

Tags: #JiraServiceManagement #Jira #JSM #SLA #Automation #SLAManagement

AI delivery best practices: How to avoid technical debt

Thu, 04 Sep 2025 23:40:46 GMT

AI delivery best practices hold immense promise but also carry a unique risk: they often generate more technical debt than traditional software initiatives.

AI delivery involves data pipelines, evolving models, and infrastructure that must adapt to changing inputs and business needs. Without careful planning, these systems become brittle, costly, and difficult to scale.

Why AI projects accumulate debt quickly

AI projects combine data engineering, machine learning, and software development under tight delivery timelines.

Teams often take shortcuts when building MVPs with manual processes, one-off scripts, and tightly coupled components. While these approaches can produce quick wins, they rarely support long-term growth.

One critical challenge is that these MVPs frequently remain in production far longer than intended. Instead of being temporary prototypes, they become core business systems, accumulating technical debt until a full rewrite becomes inevitable.

This mirrors the themes discussed in our article on What is Software Refactoring? , and aligns with our perspective in Reducing Technical Debt: A Pathway to Effective Digital Transformation , where we emphasize that recognizing and managing technical debt enables strategic, sustainable transformation.

Hidden debt in AI delivery

Early AI successes can mask growing issues:

One-off pipelines that fail when data changes
Models deployed without monitoring or retraining plans
Manual workflows that hinder repeatability.
Knowledge trapped in silos across data science, engineering, and ops teams.

These issues surface only when scaling leads to rework, downtime, and missed opportunities.

Common causes

Model drift : Performance degrades as data changes.
Lack of standards : Each project reinvents ingestion, training, and deployment.
MVP Longevity : Temporary solutions become permanent without proper refactoring.

Preventing debt: Best practices

Reusable ML Modules: Standardize ingestion, feature storage, and deployment components.
Observability : Built-in logging, tracing, and drift detection.
Modular architecture : Decouple workflows to enable independent evolution.
Governance : Implement policies for model approval, auditing, and lifecycle management.
Planned refactoring : Schedule technical clean-up as part of the delivery roadmap, aligned with e‑Core’s strategy of refactoring as a growth enabler.

Early actions for sustainable AI

Define success metrics beyond initial accuracy.
Invest in CI/CD for ML, data catalogs, and metadata tracking.
Create cross-functional teams bridging product, engineering, and data science.
Document architectures and decisions to close knowledge gaps.
Treat MVPs as stepping stones, not a permanent solution. Refactor or rebuild when scaling.

Final thoughts

Technical debt in AI isn’t inevitable. By designing for scalability, reusability, and governance from the start, leaders can prevent future chaos.

Recognizing when MVPs must evolve and applying disciplined refactoring ensures your AI systems remain reliable and adaptable.

Explorando o Teamwork Collection da Atlassian e seu Impacto nas Organizações 🚀

Thu, 21 Aug 2025 13:08:25 GMT

Q uanto tempo seu time perde buscando informações, explicando retrabalho ou tentando alinhar prioridades?

Nesta demonstração, você vai conhecer exemplos reais e aplicáveis de como o Teamwork Collection está ajudando líderes e equipes.

O que você vai ver na demo

Como o Rovo, o AI teammate da Atlassian, responde perguntas com base em tudo que sua empresa já documentou
Como o Loom com AI gera documentação em segundos a partir de vídeos curtos
Como a Atlassian Intelligence antecipa contextos, sugere ações e conecta fluxos de trabalho entre pessoas e metas

Preencha o formulário ao lado e dê play na próxima fase da sua estratégia organizacional.

Essa demonstração é indicada para quem deseja:

Especialistas em Data e IA

+350

Especialistas Atlassian

+1.5k

Projetos Atlassian entregues

Experiência na criação de soluções customizadas de IA generativa, desde a idealização até a execução

Especialista em AWS Data-Driven

Parceiro Atlassian desde 2005

Experiência em Big Data, Data Lakes e utilização de dados para projetos de ML/AI

+85

Certificações Atlassian

Parceiro Atlassian desde 2005

Sobre a e-Core

A e-Core é uma empresa de consultoria que ajuda empresas a utilizar a tecnologia de forma estratégica para impulsionar seus resultados e crescer com mais eficiência.

Isso pode te interessar:

e-Core

Tags: AI, Atlassian

1. Aumentar produtividade e reduzir o trabalho operacional repetitivo

2. Ganhar visibilidade sobre o que está sendo feito — e por quê

3. Adotar AI com foco em valor de negócio, não só hype tecnológico

4. Transformar a colaboração em vantagem competitiva

How a health insurer brought structure to scattered AI efforts and turned them into results

Thu, 14 Aug 2025 13:50:01 GMT

By reorganizing work through portfolio alignment, the company reduced waste, accelerated delivery, and built a stronger foundation for future AI impact.

The challenge

A leading health insurer in New York had made significant investments in data, analytics, and AI, with multiple teams focused on machine learning, reporting, and business intelligence. Across the organization, there was growing pressure to leverage these capabilities to improve customer experience and operational performance.

However, while the technical capabilities were in place, execution was proving to be difficult. AI and analytics initiatives were fragmented across departments, often developed in silos and without alignment to strategic goals. Requests for new solutions came in reactively, with each department bringing in different vendors for uncoordinated projects. Resources were allocated inconsistently, and in some cases, teams were building narrowly scoped or redundant tools.

The problem wasn’t using AI and data—it was turning them into value. What the client needed was alignment, orchestration, and a clear path from insight to impact. That’s where e-Core came in to help.

The solution

We partnered with the client to realign their data and AI functions around shared priorities, sustainable delivery practices, and measurable outcomes. Our engagement combined consulting, coaching, and technical support across four key areas:

1. Portfolio and value stream coaching

We guided the client in evaluating their initiatives not as isolated projects, but as part of broader value streams. This allowed for greater synergy across teams and ensured that priorities were aligned with long-term outcomes, rather than short-term requests.

2. From project-based delivery to product thinking

We worked with leaders to shift the mindset from creating bespoke, one-time solutions to building scalable data environments, enabling teams to answer a variety of business questions using a common, evolving platform. This reduced rework, mitigated technical debt, and accelerated time to insight.

3. Organizational design and Agile enablement

We supported the formation of cross-functional squads aligned to specific value streams. These teams operated with shared backlogs, clearly defined roles, and lightweight governance structures. Agile practices such as regular demos, backlog refinement, and retrospectives were introduced to improve transparency, speed, and responsiveness.

4. Improved visibility through structured reporting

We helped establish clearer reporting structures and data flows, making it easier to track ongoing initiatives. This provided leadership with a better understanding of where value was being created, enabling smarter investment decisions, identifying redundancies, and allowing teams to redirect their efforts when needed.

Modernizing preauthorization with AI and alignment

With new structures and practices in place, the organization was better positioned to identify and execute high-impact initiatives that aligned technical capability with business priorities.

One of the first to benefit from this new way of working was the modernization of the preauthorization process.

Previously, when customers called to ask whether a medical procedure was covered, agents had to manually search through complex provider contracts. Each provider had a separate agreement, with different rules and structures, making it difficult to quickly determine whether a procedure was authorized. This process could take up to three weeks, with responses often sent by mail. Accuracy hovered around 60%, contributing to delays, repeat inquiries, and operational inefficiencies.

Now, thanks to the organizational alignment and new delivery capabilities, the client was equipped to take on this challenge as a strategic product. Together, we:

Developed a scalable, AWS-based architecture to ingest and analyze thousands of contracts
Embedded SRE and engineering support to ensure performance and reliability
Addressed document quality issues—many were image-only PDFs that the AI could not interpret—and normalized these documents into a searchable format, enabling consistent ingestion and analysis.
Built a machine-learning-powered interface that delivers accurate decisions in 0.7 seconds

The final product increased accuracy in preauthorization decisions from approximately 60% to 95–98%, reducing the risk of miscommunication and minimizing follow-up inquiries. Turnaround time dropped from weeks to seconds, enabling agents to provide answers in real time and significantly enhancing the customer experience.

This outcome showed what was possible when teams were aligned and working toward a clear goal. With the right structure in place, existing capabilities could finally deliver results that mattered to the business.

The results

The project is still ongoing, but early results are already visible across multiple dimensions.

Internal teams gained visibility into previously opaque processes , reducing handoffs and friction across departments.
Operational inefficiencies were uncovered and addressed , including inconsistencies in provider contract documentation.
A foundation for scale was established , enabling new AI use cases to leverage the same infrastructure and delivery model.

More strategically, the organization now operates with greater clarity. By introducing a consultative approach to analytics and aligning delivery to outcomes, the client shifted away from reactive execution toward long-term business enablement. AI and data science are no longer viewed as isolated technical functions, they are becoming integrated levers of decision-making and innovation.

Summary

What we did

Conducted organizational assessment and restructured delivery around value streams
Enabled a shift from reactive, project-based AI efforts to scalable product thinking
Supported AWS infrastructure, licensing, engineering, and operations
Introduced Agile and portfolio practices to align teams, clarify priorities, and reduce delivery friction
Facilitated collaboration between business and data functions through coaching and consultative engagement

What they achieved

Improved preauthorization accuracy from 60% to 95–98%
Reduced preauthorization response times from three weeks to under a second
Gained visibility and control over AI and data initiatives
Identified and resolved systemic inefficiencies in key processes
Established a sustainable framework for data- and AI-driven innovation

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

You may also be interested in:

tags: data and AI alignment, AI in healthcare, Portfolio alignment, AI strategy

Guia de Recursos: Técnicas de Fine Tuning em GenAI

Mon, 11 Aug 2025 14:06:46 GMT

Por trás da popularização de GenAI e dos benefícios em eficiência e tomada de decisões, existe um grande trabalho ao identificar padrões em enormes volumes de dados, estabelecendo relações entre essas informações que precisa ser otimizada. Nesse e-book iremos conhecer melhor uma delas, o fine tunning.

Essa maneira de otimizar vai fundo ao reeducar um modelo pré-treinado com dados específicos, ajustando-o para lidar com tarefas particulares de um jeito cada mais eficaz. Nesse e-book você irá se aprofundar sobre o fine tunning, conhecer técnicas e práticas de antes, durante e depois de sua aplicação. Baixe-o agora!

Isso pode te interessar:

Major Brazilian energy provider boosts scalability and efficiency with AWS

Thu, 31 Jul 2025 20:48:12 GMT

With e-Core’s support, the Brazilian energy giant Energisa completed a major cloud migration project, modernizing its infrastructure and improving performance.

About Energisa

Energisa Group is the largest privately held electric power company in Brazil with 100% national capital, representing a complete energy solutions ecosystem. The group employs 16,000 people and operates across four major business fronts: Energisa Distribuidora (Distribution), Energisa Transmissora (Transmission), (re)energisa (Renewables and Innovation), and Voltz (Digital Services).

The challenge

As Energisa expanded its operations and acquired third-party companies, it became essential to establish a centralized governance structure to manage its AWS accounts. This led to the implementation of a Foundation project, which proved critical in ensuring consistent control, security, and efficiency across all accounts.

Alongside the AWS Foundation implementation, Energisa also launched a comprehensive initiative to migrate and modernize its applications. This involved moving existing applications and workloads from on-premises infrastructure to the AWS cloud environment.

One of the key drivers behind adopting the AWS Landing Zone framework was the need to simplify the management of multiple AWS accounts. With different business units operating independently — potentially using diverse services and configurations — it was crucial to establish a standardized approach. The Landing Zone allowed Energisa to centralize account management, providing greater visibility, control, and collaboration across the organization.

The solution

As part of the Foundation project, Energisa took the opportunity to modernize one of its critical front-end applications by transitioning to a serverless architecture. The application, which previously relied on traditional server-based infrastructure, underwent a significant transformation to leverage AWS Lambda and other cloud-native services.

The migration to a serverless environment was facilitated by the Foundation initiative, specifically through the use of AWS Control Tower . AWS Control Tower simplified the setup and governance of the secure multi-account environment required for the serverless architecture. It provided standardized templates and guardrails to ensure compliance with operational and security best practices, making the migration process smoother and more efficient.

As a result, Energisa experienced increased scalability, cost optimization, and operational efficiency. The team can now focus on delivering value to customers without the burden of managing infrastructure, while benefiting from centralized governance and visibility enabled by AWS Control Tower.

Results achieved

The Foundation project brought governance and compliance through continuous monitoring and remediation capabilities. It automatically assessed account compliance against established policies and provided corrective actions for any non-compliant resources or configurations. This helped Energisa maintain a proactive and consistent approach to security and compliance across all AWS accounts.

The serverless architecture delivered greater fault tolerance and high availability. AWS Lambda automatically replicates the application across multiple Availability Zones, ensuring resilience and minimizing downtime. This enhanced reliability was especially important for Energisa’s front-end application, as it ensured uninterrupted access for customers — achieving over 70% availability in the past three months, with 100% uptime in the most recent month according to Route53 health checks.

By incorporating AWS Control Tower into the project, Energisa established a robust and scalable governance model for its AWS accounts. The combination of automated provisioning, guardrail enforcement, centralized management, and continuous monitoring provided by AWS Control Tower significantly streamlined operations, strengthened security, and ensured regulatory compliance across third-party and acquired companies within the Energisa ecosystem.

Looking for more stories like this? Explore other success cases and learn how we support companies across industries on their cloud journey.

O que é System of Work e Teamwork Collection?

Tue, 29 Jul 2025 14:22:51 GMT

Com mais de 150 mil times ativos em todo o mundo e presença em mais de 200 países, a Atlassian tem se consolidado como uma referência em colaboração e produtividade empresarial. Produtos como Jira e Confluence já são parte da rotina de 80% das empresas da Fortune 500.

Agora, a companhia vai além das ferramentas e propõe uma nova maneira de trabalhar: o System of Work .

O que é o System of Work da Atlassian

Após duas décadas de pesquisa sobre trabalho em equipe, a Atlassian desenvolveu o System of Work como uma filosofia que conecta equipes técnicas e de negócio para maximizar o impacto e a colaboração dentro das empresas. O objetivo é criar uma base sólida que permita às organizações transformar a colaboração em um agente de impacto, aumentando a produtividade , pensamento estratégico e a capacidade de inovar.

Essa abordagem se sustenta em três pilares: alinhar o trabalho às metas estratégicas, planejar e acompanhar tarefas entre equipes e aproveitar o conhecimento coletivo da organização.

Por que o System of Work foi criado

A Atlassian identificou desafios recorrentes nas organizações modernas ligados à falta de visibilidade entre times. Suas pesquisas apontaram que apenas 13% dos executivos afirmam que suas equipes têm uma visão completa das prioridades e do progresso umas das outras.

O System of Work foi criado para mudar esse cenário, permitindo que cada tarefa e projeto estejam conectados diretamente aos objetivos estratégicos da empresa. Atuando como um motor de alinhamento organizacional, ele integra o desenvolvimento de software, a gestão de serviços e o gerenciamento de trabalho para quebrar silos e tornar a colaboração fluida .

Desde times de liderança, focados em estratégia e gestão de portfólios, até equipes de produto, operações, marketing, jurídico e RH: todos podem alinhar projetos, rastrear entregas e compartilhar conhecimento em um ecossistema conectado.

Benefícios tangíveis já são uma realidade. A Atlassian relata que, entre seus clientes que adotaram essa filosofia por meio do ecossistema organizacional, 86% notaram a eliminação de silos e 88% alcançaram uma economia de até 5 horas de reuniões semanais.

Teamwork Collection: a base prática do System of Work

A implementação do System of Work ganha forma com a Teamwork Collection , que combina as soluções Jira, Confluence, Loom e os agentes de IA Rovo. Juntas, essas ferramentas permitem alinhar o trabalho, avançar em equipe e liberar o conhecimento coletivo.

O Jira oferece visibilidade sobre as dependências entre tarefas, ajudando equipes a organizar suas entregas e prever ajustes de prazos. Os agentes inteligentes do Rovo transformam anotações e ideias de whiteboards em planos de ação no Jira, atribuindo tarefas e próximos passos automaticamente. Já o Confluence, Loom e os Whiteboards criam um espaço dinâmico onde o conhecimento flui entre as equipes, fomentando uma cultura de colaboração aberta e contínua.

Além disso, com a ajuda da IA integrada por todo o ecossistema , os líderes ganham segurança para que seus times se concentrem nas atividades mais estratégicas. Por exemplo, o Rovo pode auxiliar na redação de notas de versão, mensagens para usuários e conteúdos de onboarding diretamente no Confluence ou Jira, adaptando o tom conforme o público, enquanto a equipe foca nas decisões técnicas e no roadmap de entregas.

→ Saiba mais sobre o assunto em: Teamwork Collection: a resposta da Atlassian aos desafios do trabalho moderno

Comece com o apoio de um parceiro Atlassian estratégico

Adotar o System of Work pode ser um divisor de águas na forma como sua empresa planeja, entrega e colabora. Com o suporte da e-Core, um Atlassian Platinum Solution Partner , é possível estruturar essa transformação com segurança, configurando as ferramentas certas para potencializar cada equipe e acelerar resultados.

Fale com um dos nossos consultores e comece sua jornada para transformar seu sistema de trabalho em vantagem competitiva.

Isso pode te interessar:

e-Core

O impacto da IA na colaboração entre as equipes

Mon, 28 Jul 2025 14:56:24 GMT

Você já percebeu como o excesso de ferramentas, a falta de visibilidade entre áreas e a sobrecarga de informações dificultam a colaboração entre os times — mesmo quando a empresa investe em tecnologia?

Esse cenário é mais comum do que parece e tem impacto direto nos resultados. A ineficiência colaborativa gera retrabalho, decisões lentas, perda de engajamento e até rotatividade de talentos. Para os líderes, isso se traduz em falta de previsibilidade, baixa produtividade e desafios na execução da estratégia.

Neste conteúdo exclusivo, mostramos como a inteligência artificial está mudando esse jogo, sendo ela um dos pilares da transformação operacional.

Preencha o formulário e acesse esse whitepaper exclusivo da e-Core!

O que você vai entender

Sobre a e-Core

A e-Core é uma empresa de consultoria que ajuda empresas a utilizar a tecnologia de forma estratégica para impulsionar seus resultados e crescer com mais eficiência.

Parceiro Atlassian desde 2005

Especialistas em Data e IA

Experiência na criação de soluções customizadas de IA generativa, desde a idealização até a execução

Experiência em Big Data, Data Lakes e utilização de dados para projetos de ML/AI

Especialista em AWS Data-Driven

+350

Especialistas Atlassian

+1.5k

Projetos Atlassian entregues

+85

Certificações Atlassian

12 sinais de que a colaboração da sua equipe está falhando

As principais tendências para um ambiente de trabalho moderno

Como a IA pode atuar como um "colaborador digital"

Exemplos de automação, integração e melhoria nos fluxos de trabalho

Benefícios comprovados por quem já adotou a IA no dia a dia

e-Core

Isso pode te interessar:

Inteligência Artificial aplicada a negócios: estratégias de implementação e casos de uso

Thu, 24 Jul 2025 19:30:19 GMT

A evolução da inteligência artificia l vem remodelando silenciosamente o mundo corporativo. Representando uma mudança de paradigma nos sistemas de trabalho, a IA inova a forma como colaboramos, tomamos decisões e entendemos eficiência nos negócios.

Em setores criativos, como design e arte, profissionais utilizam IA para explorar ideias com maior velocidade e profundidade, ganhando tempo para se dedicarem às etapas mais analíticas e conceituais de seus projetos. No desenvolvimento de software, algoritmos generativos aceleram a escrita de código e liberam os times para desafios mais complexos e personalizados. A eficiência, no entanto, é apenas uma das pontas desse ecossistema em expansão.

A IA também vem democratizando o acesso à informação e ao poder de decisão dentro das organizações. Soluções que antes dependiam de análises demoradas agora estão ao alcance de profissionais de marketing, gestão de projetos e finanças, permitindo a antecipação de demandas e a formulação de estratégias baseadas em dados confiáveis. Um estudo da InfoMoney em parceria com a Fundação Dom Cabral, que mapeou o índice de transformação digital (DXi) no Brasil, confirma essa tendência: cada vez mais empresas brasileiras estão adotando agentes de IA para melhorar a eficiência operacional, acelerar processos e gerar insights preditivos.

Essa tecnologia deixou de ser apenas uma ferramenta e se tornou um motor de transformação empresarial. Veja como:

O uso da IA generativa no ambiente corporativo

No universo empresarial, a inteligência artificial compreende um espectro de soluções que vai de sistemas automatizados simples a redes neurais sofisticadas. O foco recente na IA generativa, porém, destaca um novo patamar de aplicação: a criação de conteúdo original e personalizado com base em aprendizado de máquina.

A inteligência artificial generativa , que também é chamada simplesmente gen AI, é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos e ideias a partir de comandos de texto. A tecnologia tem a capacidade de aprender linguagem humana, linguagens de programação, arte, química, biologia ou qualquer assunto complexo e reutilizar esse conhecimento para resolver novos problemas.

No contexto empresarial, a IA abrange desde sistemas de automação simples até algoritmos complexos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Essas tecnologias estão transformando a maneira como as empresas operam, permitindo-lhes analisar grandes volumes de dados, otimizar operações e oferecer experiências personalizadas aos clientes.

Em empresas de marketing, por exemplo, é possível produzir campanhas mais alinhadas ao comportamento e às preferências dos clientes, ajustando mensagens em tempo real para máxima efetividade.

No design de produtos , a tecnologia permite a análise de tendências e feedbacks para sugerir soluções alinhadas às expectativas dos consumidores. Até mesmo no e-commerce, a IA é capaz de gerar descrições únicas para cada produto e recomendar itens com base em comportamentos de compra, transformando a jornada do cliente em uma experiência personalizada e fluida.

→ Veja também sobre: Governança de IA: Como equilibrar inovação e responsabilidade

Agentes de IA: a nova força de trabalho digital

Dentro das inovações possibilitadas pela IA generativa, a evolução dos agentes de IA ilustra bem como a tecnologia deixou de apenas automatizar interações para assumir funções decisivas. Esses sistemas inteligentes, impulsionados pelos sistemas generativos, são capazes de executar tarefas complexas, tomar decisões baseadas em conhecimento acumulado e interagir autonomamente com outros sistemas e pessoas.

→ Baixe o whitepaper: Como os Agentes de IA Estão Moldando o Amanhã

Capazes de assumirem tarefas operacionais, os agentes de IA liberam tempo para que colaboradores atuem em frentes mais estratégicas e criativas. Com isso, surgem novas funções e exige-se uma cultura de aprendizado constante dentro das empresas. Projeções do Gartner indicam que, até 2028, um terço dos aplicativos corporativos contará com agentes de IA integrados, um salto significativo em relação ao 1% de 2024.

Inteligência artificial aplicada à negócios: usos práticos

A aplicação prática da IA nos negócios vem se consolidando em diversos segmentos, da indústria ao varejo, e com resultados mensuráveis para todos os times. Abaixo, destacamos os principais casos de uso que demonstram a utilidade da IA nas operações corporativas:

Agendamento de serviços em campo: IA permite planejar visitas técnicas com base em histórico de serviço, condições de trânsito e clima. Essa inteligência logística resulta em maior eficiência e menor risco de cancelamentos.
Manutenção preditiva: em ambientes industriais, sensores inteligentes e algoritmos de IA previnem falhas antes que ocorram, programando reparos de forma proativa e garantindo continuidade operacional.
Suporte técnico: atribuição automática de alertas aos times responsáveis, o que eleva a resolução de problemas e reduz o tempo de atendimento.
Experiência do cliente: a IA pode compreender linguagem natural, detectar emoções e responder de forma contextual para melhorar o atendimento ao cliente.
Vendas e marketing: automatização de modelagens analíticas, personalização do atendimento e antecipação de comportamentos de compra.
Segurança da informação: com foco na detecção de ameaças e prevenção de ataques, algoritmos inteligentes atuam de forma preditiva, aumentando a confiabilidade dos sistemas.
Inovação e novos modelos de negócio: a IA viabiliza personalização em massa, cria serviços sob demanda e promove experiências imersivas. Dados coletados podem ser monetizados, e setores tradicionais, como agronegócio e varejo, são redesenhados com novas cadeias de valor.
Redução de custos operacionais: a IA é capaz de otimizar o consumo de energia em fábricas e escritórios, automatizar processos financeiros como auditoria e análise de crédito, e elimina etapas intermediárias, permitindo estruturas mais enxutas e eficientes.

→ Você já está surfando na nova onda da IA: Os Agentes de IA

IA e o futuro do trabalho: substituição ou colaboração?

A avaliação sobre se soluções de IA são a melhor escolha para um negócio não escapa de uma inquietação crescente: a preocupação com a segurança dos empregos. No entanto, é importante ressaltar que a IA é uma ferramenta que precisa do olhar humano para que atue de forma eficiente e inovadora.

Na prática, o que se observa é uma integração colaborativa . Enquanto a IA assume tarefas repetitivas ou análises longas e trabalhosas, ela amplia o potencial dos profissionais que têm mais tempo para investir em tarefas estratégicas para o negócio.

Por exemplo, imagine um time de desenvolvimento de software que aplicou IA para a geração de códigos e detecção de bugs. Sem a necessidade de investir tempo dos colaboradores nessas tarefas, os especialistas podem ser direcionados para a criação de novas funcionalidades.

Isso é replicável em diversos setores. Este texto mesmo foi construído com apoio de IA, otimizando a pesquisa, revisando a ortografia e organizando informações. Note que a ferramenta não dispensa o trabalho do autor, que teve mais tempo para pensar na estrutura do texto, no objetivo dessa comunicação e na seleção de informações relevantes para o leitor.

Ferramentas de IA devem ser entendidas como ferramentas que oferecem a base para escolhas mais qualificadas e não substitutas do julgamento humano. O resultado é uma força de trabalho mais satisfeita, produtiva e focada em gerar valor.

→ Conheça os desafios e caminhos para o crescimento sustentável em Escalabilidade de aplicações com IA Generativa

Como a IA está mudando as empresas na prática?

Então como a IA está sendo aplicada na prática?

Na e-Core, casos reais mostram como a IA aplicada aos negócios pode gerar resultados expressivos.

Uma empresa brasileira do setor financeiro, por exemplo, enfrentava gargalos no atendimento ao cliente, com alto volume de tickets repetitivos. Com apoio da e-Core, integrou um chatbot com IA generativa baseado em AWS e Zendesk. O agente passou a resolver tickets N0 de forma autônoma, atualizando-se semanalmente com a base de conhecimento. O resultado foi uma redução de 10 vezes no tempo de resposta, que passou a ser, em média, de 15 segundos.

Outro exemplo é a Fiscontech, startup de automação fiscal, cujos contadores levavam tempo excessivo para analisar relatórios densos. A empresa desenvolveu, com a e-Core, uma solução com Claude 3 Sonnet via Amazon Bedrock. Com linguagem natural, os contadores passaram a extrair informações em menos de 20 segundos. A solução organizou dados, reduziu o esforço manual e elevou a produtividade, permitindo o foco dos times em tarefas estratégicas.

Passos para aplicar estratégias de IA no seu negócio

Iniciar a jornada de adoção da IA aplicada aos negócios exige planejamento, estrutura e uma visão de longo prazo. Confira os principais passos que podem guiar sua empresa nesse caminho:

Definir objetivos claros: identifique os problemas a resolver e em quais áreas a IA pode trazer benefícios e os resultados esperados com a automação.

Avaliar a infraestrutura atual: certifique-se de que os sistemas existentes suportam a escalabilidade e integração da tecnologia.
Escolher as ferramentas certas: analise soluções que atendam às necessidades específicas da sua operação.
Treinar a equipe: capacitar a equipe é essencial para extrair o potencial máximo das ferramentas.
Começar com um projeto piloto: testes controlados permitem ajustes antes da expansão.
Monitoramento e ajustes constantes: defina métricas para avaliar o impacto e otimizar as soluções continuamente.

Aplicar IA à sua operação pode ser a melhor decisão para impulsionar o negócio em direção aos seus objetivos. No entanto, nem todas as empresas são bem sucedidas nessa jornada. A falta de conhecimento especializado e maturidade insuficiente da operação continuam sendo um dos principais entraves.

Se sua empresa não conta com o know-how interno para aplicar a IA estrategicamente, considerar uma consultoria em inteligência artificial pode ser um caminho para garantir que o investimento não se tornará um gasto sem sentido.

Parceiros como a e-Core oferecem expertise e orientação para uma adoção eficiente e segura de soluções de IA customizadas para as necessidades e objetivos do seu negócio. Fale com nossos consultores e descubra como transformar sua operação com IA.

Isso pode te interessar:

e-Core

SyncCast – O podcast da e-Core

Thu, 24 Jul 2025 19:06:17 GMT

Histórias reais. Transformações profundas. Pessoas e tecnologia, juntas, reinventando o futuro.

O SyncCast é uma iniciativa da e-Core que conecta vozes que fazem a diferença. Sob a liderança de nosso Practice Leader, Luiz Lima , essa temporada foi criada para compartilhar conhecimento na prática , debater tendências que estão moldando o mercado e mergulhar em cases reais de empresas que estão liderando a transformação digital em diversos setores.

Ao longo dos episódios, você irá acompanhar conversas profundas com figuras chave de grandes empresas do Brasil da atualidade. Nosso objetivo é reunir organizações que estão unindo estratégia, tecnologia e cultura para escalar com inteligência, transformar com eficiência e inovar com propósito.

Então escolha seu episódio e aperte o play na sua plataforma preferida!

Inter

Os bastidores da estratégia 60-30-30 e o ponto de virada para migração para nuvem.

OdontoPrev

Como a gestão estratégica de portfólio impulsiona resultados.

Koin

Os três pilares para impulsionar resultados: produtos, portfólio e DEV

Seguros Unimed

Governança moderna, agilidade e o futuro da TI no setor de seguros.

Ifood

Como redefinir o delivery com inteligência, impacto e inovação escalável.

Genial Investimentos

Gestão moderna de serviços de TI como pilar estratégico no futuro.

Isso pode te interessar:

e-Core

Genial Investimentos – Gestão moderna de serviços de TI como pilar estratégico no futuro

Wed, 23 Jul 2025 18:57:00 GMT

This is a subtitle for your new post

Nesta edição do SyncCast, vamos entender melhor a jornada da Genial Investimentos , uma das instituições mais inovadoras do setor financeiro brasileiro da atualidade, que uniu governança, tecnologia e velocidade para entregar valor em um ambiente altamente regulado e competitivo.

Com presença global e foco em excelência operacional, a Genial está transformando sua operação de TI em um verdadeiro pilar estratégico do negócio. E, ao lado de Fernando Bonezi , gerente de operações de TI e de nossa Business Advisor Priscilla Santos , mergulhamos nos aprendizados, decisões e avanços dessa trajetória de impacto.

�� O que você vai ouvir:

Os desafios críticos do setor financeiro que impulsionaram a transformação: compliance, escala e agilidade com segurança.
A adoção da plataforma Atlassian Cloud Premium como base da nova governança de serviços de TI.
O papel da e-Core como parceira estratégica , acelerando a jornada e garantindo confiabilidade na execução.
A virada prática: como a operação com Jira Service Management, CMDB, Discovery, knowledge base e múltiplos portais está redefinindo a entrega de valor da TI.
Os resultados percebidos pelas áreas de negócio e os avanços na experiência e na fluidez operacional.
A importância de um modelo de melhoria contínua e suporte especializado , com foco em maturidade, fluidez e impacto real.
O uso emergente da Inteligência Artificial , com a Atlassian Intelligence potencializando automação e insights estratégicos.

Se você busca transformar a TI em um pilar de performance, resiliência e vantagem competitiva, este episódio é uma aula prática de como fazer isso no setor financeiro — com inteligência, foco e inovação.

Dê o play e descubra como a Genial está redesenhando o futuro da governança!

Isso pode te interessar:

e-Core

e-Core agora realiza o AWS OLA para uma migração eficiente

Wed, 23 Jul 2025 18:43:47 GMT

Sua empresa decidiu migrar workloads para a nuvem, ou já opera parte deles nesse ambiente, algo que pode alavancar resultados, aumentar produtividade e trazer mais competitividade para os negócios. Mas, sabendo que a migração é complexa, como tomar decisões seguras e eficientes , sem desperdiçar recursos com instâncias superdimensionadas ou licenças subutilizadas?

Para apoiar empresas nesse momento estratégico, a e-Core agora está habilitada para conduzir a Avaliação de Otimização e Licenciamento da AWS (AWS OLA) , uma análise focada em identificar oportunidades de economia, modelar licenças de software e dimensionar corretamente os recursos de computação com base no que a sua empresa precisa.

Voltado tanto para workloads on-premises quanto para ambientes já em nuvem, o AWS OLA permite avaliar o uso real dos recursos, licenciamento de terceiros (como Microsoft e Oracle) e dependências de aplicações. O resultado é uma visão clara sobre como otimizar custos e preparar o ambiente para crescer com escalabilidade e eficiência .

O primeiro passo para uma migração segura e bem-sucedida

A análise gerada por um OLA é também a porta de entrada para o MAP (Migration Acceleration Program) , iniciativa da AWS que estrutura, apoia e acelera projetos de migração com benefícios técnicos e financeiros. Como AWS Consulting Partner , a e-Core está apta a conduzir o MAP e apoiar sua empresa em todas as etapas, do diagnóstico ao planejamento e execução.

Ao integrar o OLA ao início do projeto, garantimos decisões mais embasadas, com ganhos de performance e redução de custos já nas fases iniciais. Entre os benefícios, destacam-se:

Identificação da melhor combinação de instâncias EC2 e RDS para cada workload;
Estratégias BYOL (Bring Your Own License) e Savings Plans sob medida;
Redução de até 60% no uso de licenças;
Modelagem de ambientes flexíveis para demandas sazonais ou experimentação.

Como a e-Core pode ajudar

Com mais de 26 anos apoiando empresas globais em suas jornadas de transformação digital, a e-Core alia expertise técnica, proximidade consultiva e profundo conhecimento da nuvem AWS para ajudar sua organização a reduzir custos, mitigar riscos e acelerar resultados.

Se sua empresa está avaliando a migração para a nuvem ou busca formas mais eficientes de operar workloads já existentes, o AWS OLA com a e-Core pode ser o ponto de virada.

Quer saber se sua infraestrutura atual está preparada para migrar?

Converse com nossos especialistas e descubra como podemos apoiar a ascensão do seu negócio.

e-Core

Isso pode te interessar:

Seguros Unimed – Governança moderna, agilidade e o futuro da TI no setor de seguros.

Wed, 23 Jul 2025 18:30:23 GMT

Neste episódio do SyncCast, vamos nos aprofundar na Seguros Unimed , uma das instituições mais respeitadas do setor, com mais de três décadas de história e o desafio constante de inovar em um ambiente regulado, complexo e em rápida evolução.

Com a liderança de Rodrigo Cabral , gerente de Governança, Processos, Qualidade e Agilidade, a companhia vem construindo um novo modelo de atuação — mais integrado, ágil e tecnológico — impulsionando a TI como vetor estratégico do negócio.

�� O que você vai ouvir:

O ponto de inflexão que levou a Seguros Unimed a repensar sua governança e a adotar novos modelos de colaboração e execução.
Como a plataforma Atlassian Cloud Premium passou a ser o pilar tecnológico da transformação da TI.
O papel da e-Core como parceira estratégica , conectando tecnologia, processos e pessoas em uma jornada de reinvenção.
O desafio e as conquistas da adoção organizacional em um ambiente diverso, regulado por ANS, SUSEP, CVM e LGPD.
Os avanços estruturantes já percebidos na operação, com equilíbrio entre agilidade, visibilidade e compliance.
As perspectivas com Inteligência Artificial , incluindo o uso da Atlassian Intelligence para automação, governança e gestão de serviços.

Se você lidera áreas de TI, governança, transformação digital ou inovação em mercados regulados — este episódio vai te trazer reflexões práticas e insights valiosos.

Dê o play e descubra como a Seguros Unimed está preparando sua TI para o futuro!

Isso pode te interessar:

e-Core

Koin – Os três pilares para impulsionar resultados: produtos, portfólio e DEV

Wed, 23 Jul 2025 18:23:11 GMT

Nesta edição do SyncCast, vamos embarcar com o Head of Product Antifraud Oto Mendes e nossa Software Consultant Fiamma Quispe na transformação da Koin , uma fintech que redefiniu o mercado de meios de pagamento no Brasil.

Sendo pioneira no Buy Now, Pay Later (BNPL) , a Koin construiu um ecossistema digital completo e vem acelerando sua evolução com ousadia, foco em eficiência e uma cultura de aprendizado contínuo.

�� O que você vai ouvir:

Os gatilhos da transformação: quais desafios estratégicos e operacionais revelaram que era hora de mudar?
Como a plataforma Atlassian, especialmente o Jira Cloud Premium , se tornou pilar tecnológico da transformação.
O papel da e-Core como parceira estratégica, garantindo velocidade, fluidez e excelência operacional.
Os impactos da adoção organizacional , com novas práticas, governança de portfólio e entregas mais alinhadas ao negócio.
A construção de uma jornada de evolução contínua , com foco em maturidade, performance e cultura de melhoria constante.
Os primeiros passos com Inteligência Artificial , incluindo o uso da Atlassian Intelligence para impulsionar automação e decisões mais inteligentes.

Se você atua com produto, tecnologia, agilidade ou quer aprender com uma fintech que está evoluindo com consistência e coragem, esse episódio é para você.

Dê o play e descubra como a Koin está impulsionando uma transformação multifacetada!

e-Core

Isso pode te interessar:

OdontoPrev – Como a gestão estratégica de portfólio impulsiona resultados.

Wed, 23 Jul 2025 18:14:36 GMT

Neste episódio, recebemos a supervisora VMO Mariana Andrade e o especialista em portfólio Eduardo Grangeiro , que juntos com nossa Consultor Business Agility Larissa Matsumoto , vão nos ajudar a descobrir como a Odontoprev , referência no mercado de saúde odontológica, está conduzindo uma transformação profunda, conectando tradição, inovação e protagonismo.

�� O que você vai ouvir:

Os sinais que mostraram quando e por que a transformação se tornou inevitável.
Como a governança estratégica e o papel do PMO vêm orquestrando a execução com excelência.
A base da mudança que sustenta a nova fase da OdontoPrev: pessoas, processos, ferramentas e parcerias.
O impacto da plataforma Atlassian e da parceria com a e-Core na construção de uma operação mais fluida, integrada e alinhada aos objetivos estratégicos.
Como a organização tem garantido adoção organizacional real , com resultados concretos e transformação cultural de verdade.
O avanço da Inteligência Artificial , incluindo IA generativa, e como isso já está sendo explorado como vantagem competitiva no dia a dia da operação.

Se você atua com transformação digital, PMO, inovação em saúde ou quer entender como empresas líderes estão se reinventando com estratégia e propósito, este episódio é pra você.

Dê o play e conheça a jornada de transformação da OdontoPrev por dentro!.

e-Core

Isso pode te interessar:

iFood – Como redefinir o delivery com inteligência, impacto e inovação escalável.

Wed, 23 Jul 2025 14:56:20 GMT

e-Core

Isso pode te interessar:

Dê o play e inspire-se com quem entrega o futuro diariamente ao redor do Brasil!

Neste episódio do SyncCast, vamos ver uma das maiores histórias de disrupção da América Latina: a jornada do iFood, que hoje movimenta mais de 120 milhões de pedidos por mês com soluções que vão de logística e marketplace a fintechs e inteligência artificial.

Com a participação de Eugenio Onofre , Senior Incident Command Center Manager & Especialista ITSM e com nosso Service Delivery Manager, Jimi Padilha , tivemos uma conversa imperdível sobre escala tecnológica, transformação cultural e visão estratégica, explorando como o iFood tem sustentado inovação contínua em uma das operações mais complexas e relevantes do país.

�� O que você vai ouvir:

A evolução do iFood em quase três décadas de transformação e reinvenção constante.
Como uma cultura nativamente digital impulsiona escala, agilidade e inovação em um ecossistema com milhões de pedidos por dia.
O papel estratégico da Atlassian como tecnologia core e da e-Core como parceira-chave na estrutura operacional do iFood.
A criação do Command Center , uma central de comando moderna que garante resiliência e estabilidade para toda a operação.
Como a empresa tem usado Inteligência Artificial e dados para transformar a experiência do usuário e otimizar a eficiência operacional — incluindo referências do livro “O Cientista e o Executivo”, escrito por líderes do próprio iFood.

Se você atua com tecnologia, produto, inovação ou transformação digital, este episódio é essencial para entender como escala, cultura e estratégia se encontram para construir uma operação de referência global.

Best service desk tool: A practical comparison for smarter IT operations

Tue, 22 Jul 2025 20:21:41 GMT

Introduction

In today’s digital economy, IT Service Management (ITSM) platforms are more than just support tools, they are strategic enablers that impact operational efficiency, user satisfaction, and business agility.

With an increasing focus on automation, AI, and user-centric service delivery, selecting the right service desk solution has become a critical decision for CIOs, IT leaders, and digital transformation teams.

Why choosing the right service desk tool matters

The service desk is the heart of IT operations. Beyond resolving tickets, it supports governance, ensures compliance, and drives consistent service experiences.

A well-chosen ITSM platform enables faster resolution, proactive problem management, better user engagement, and alignment with digital transformation goals.

On the other hand, a misaligned tool can lead to inefficiencies, user dissatisfaction, and mounting operational costs.

When to use each tool

Choosing the ideal tool depends on your organization’s size, IT maturity, integration needs, and strategic objectives:

Jira Service Management (JSM): Best suited for organizations already using the Atlassian ecosystem or looking for agility and fast ROI. Strong in DevOps integration and automation via Rovo.

ServiceNow : Preferred for large enterprises needing robust enterprise-grade features, deep AI capabilities, and high levels of customization. Ideal for those with higher budgets and complex service architectures.
Freshservice: A favorite among mid-sized companies that need a full-featured ITSM without the complexity. Known for ease of use and rapid implementation.
Zendesk: Strong contender for businesses that need multichannel support, especially customer-facing teams. Good choice for aligning IT support with customer experience.
ManageEngine ServiceDesk Plus: Ideal for organizations needing strong ITIL compliance, asset management, and on-premise or hybrid deployment options.

Comparative table: In-depth analysis of leading service desk tools

To help clarify the differences between the top solutions in the market, we’ve developed a comparative table based on Gartner’s evaluation criteria, along with our own analysis of each platform’s capabilities.

This comparison takes into account both technical and practical aspects, offering a holistic view of each solution.

Legend:

⭐⭐⭐⭐⭐ Excellent: Market leader in this criterion
⭐⭐⭐⭐ Very Good: Above market average
⭐⭐⭐ Good: Meets basic needs
⭐⭐ Fair: Some limitations
⭐ Poor: Not recommended for this use

When to use each tool

Jira Service Management stands out for its excellent cost-benefit ratio and ease of implementation, particularly in organizations already using the Atlassian ecosystem. Its integration with development tools and high-velocity service management approach makes it ideal for companies focused on operational agility.
ServiceNow leads in AI and advanced automation capabilities and is recognized by Gartner as a leader in the Magic Quadrant for AI Applications in ITSM. It is the preferred choice for large corporations that require an enterprise-grade platform and have the budget to invest in a premium solution.
Freshservice offers the best user experience in terms of simplicity and speed of implementation, making it ideal for mid-sized organizations looking for a complete solution without unnecessary complexity.
Zendesk excels in external customer support and multichannel communication, making it a natural choice for companies that need to integrate internal IT support with customer service.
ManageEngine ServiceDesk Plus offers the most complete solution in terms of ITIL compliance and asset management, ideal for organizations with strict adherence to established frameworks.

Case study: How Jira Service Management Boosted Productivity with AI

An international beverage company operating in multiple regions adopted Jira Service Management to consolidate its IT service operations.

The implementation of Rovo, Atlassian’s AI-powered assistant, allowed the company to automate classification, prioritization, and knowledge retrieval, reducing ticket resolution time by 42% and increasing agent productivity by 28% in the first quarter post-deployment.

Critical Factors for Decision-Making

Regardless of the platform, some strategic factors should guide your decision:

Strategic Alignment: Ensure the tool supports your current needs and long-term digital transformation goals.
Technology Ecosystem: Choose a platform that integrates seamlessly with your existing infrastructure.
Scalability: The solution should evolve with your organization’s growing complexity and automation demands.
Total Cost of Ownership: Consider implementation, training, maintenance, and migration—not just licensing.
User Experience: A great UX boosts adoption, reduces resistance to change, and improves ROI.

Conclusion: The future of ITSM

The ITSM landscape is evolving rapidly, with artificial intelligence, automation, and user experience emerging as key differentiators. Organizations that choose tools capable of evolving with these trends will be better positioned for long-term success.

The increasing convergence of development and operations (DevOps), the rise of Site Reliability Engineering (SRE) practices, and the growing need to support hybrid and distributed workforces are shaping the future of IT service delivery. Platforms that anticipate and adapt to these trends will offer a sustainable competitive advantage.

Ultimately, the right service desk tool is not just one that addresses today’s challenges, but one that empowers your organization to deliver value more efficiently, reduce operational costs, and significantly improve the experience of all stakeholders involved.

By making this choice based on thorough analysis and strategic alignment, you’re not simply investing in software, you’re investing in the future of your organization’s operational excellence.

Priscilla Santos

Business Advisor at e-Core

Inter – 60 x 30 x 30: A gestão moderna de serviços de TI suportando estratégia.

Tue, 22 Jul 2025 19:35:59 GMT

Neste episódio recebemos o coordenador de governança de TI Ygor Santos e o especialista de governança de TI Leonardo Negrão para mergulharmos nos bastidores da jornada de disrrupção digital do Banco Inter , um dos principais cases de inovação da atualidade.

Indo de uma financeira tradicional ao primeiro banco digital listado na Bolsa de Valores, o Inter vem redefinindo o setor com ousadia, tecnologia e uma cultura centrada no cliente.

�� O que você vai ouvir:

O que é e como a estratégia 60-30-30 impulsionou crescimento, rentabilidade e eficiência.
A decisão da migração para a nuvem e como isso transformou a governança de TI e a entrega de valor do banco.
O papel da Atlassian e como a parceria com a e-Core viabilizou uma migração crítica, sem interrupções, com ganhos reais em performance e resiliência.
Os impactos da adoção organizacional e como a nova TI do Inter está evoluindo com práticas modernas como DevSecOps, automação inteligente e observabilidade contínua.
Os primeiros passos e os aprendizados do uso de Inteligência Artificial , incluindo IA generativa , no contexto da produtividade e inovação.

Se você trabalha com tecnologia, inovação, serviços financeiros ou quer aprender com quem está liderando uma transformação real — esse episódio é pra você.

Dê o play e inspire-se com uma jornada real de transformação, eficiência e visão de futuro.

e-Core

Isso pode te interessar:

How agile done right cut WIP by 20% and doubled team delivery

Tue, 22 Jul 2025 18:48:06 GMT

Throughout my career as a Project Manager, I’ve seen many companies, even those whose core business is technology, struggle to adopt Agile project management models like Scrum and Kanban.

While many claim to use these methodologies, most actually operate under a hybrid approach, applying selected Agile practices while maintaining a traditional mindset.

Even more than 20 years after the Agile Manifesto, many organizations still have difficulty executing core Agile practices. Issues like inconsistent ceremonies , poor task prioritization , and lack of delivery planning often delay product launches and lead to team dissatisfaction.

Recently, I served as a Scrum Master for a client project where, over six months, we improved the team’s Agile processes and project management maturity.

Working in an extended team model with the client’s development team and Product Owner, I helped optimize ceremonies and workflows while the client team remained focused on strategic business efforts.

By the end of this period, the squad was operating more efficiently, with better backlog management, faster task execution, and shorter release times. This article shares the Agile improvements we implemented and the benefits they brought to the te am.

Optimizing the daily me eting

Agile frameworks recommend that the Daily Meeting (or stand-up) lasts no more than 15 minutes. When I joined the project, these meetings often exceeded 30 minutes because they had become status report sessions, reviewing each task and its delivery timeline.

To fix this, we refocused the Daily on its core purpose: having each developer share (a) what they worked on, (b) what they planned to work on next, and (c) whether they had any blockers.

To support the change, we created a shared page where team members could write their answers before the meeting. This helped them prepare concise updates. Eventually, this support wasn’t needed anymore, the team internalized the practice.

We also noticed that completed tasks weren’t advancing through the Kanban board because developers weren’t updating the workflow status. This created bottlenecks despite tasks being technically done.

To address this, we encouraged the team to update the task status daily, document the adopted solution, identify the next step, and assign the task to the next person in the execution flow . Eventually, the team became autonomous in keeping the board up to date.

Another challenge was that unrelated discussions often took place during the Daily, such as deep dives into technical solutions. To resolve this, we created a separate 15-minute daily meeting for technical discussions and a weekly refinement session for reviewing complex tasks. This kept the Daily focused and efficient.

By the end of the project, the Daily Meeting had gone from 40 to 15 minutes thanks to these adjustments .

Product backlog prioritization

One of the most common challenges in Agile teams is backlog prioritization. When everything is a priority, nothing truly is. Trying to deliver too many features at once reduces focus and often results in rework.

In our project, the Product Managers had a long list of features they wanted released as soon as possible. We worked with the PO to rank tasks based on business value, impact, and urgency , using prioritization techniques such as customer value, cost of delay, and effort-to-impact ratios.

We ensured this prioritization was clearly reflected in the Kanban board so developers would know what to tackle next without needing to ask. This increased autonomy and avoided idle time between tasks.

The prioritized backlog also became a prerequisite for Sprint Planning. Developers would estimate each task, and based on team velocity , we could forecast what was achievable in the next Sprint.

By avoiding work on lower-priority items before higher-priority ones were completed, we reduced WIP (Work in Progress) and increased delivery focus. Over six months, we reduced WIP by 20% and doubled the number of completed tasks per Sprint.

Improving task detail

Developers need well-defined tasks to execute efficiently. Yet in this project, many tasks only had a title or vague descriptions, requiring developers to chase down details, which delayed development.

We worked with the PO and the team to define a clear “ Definition of Ready ” (DoR), including criteria such as:

Task refinement completed
Dependencies identified
Estimable and actionable task description
UI/UX design finalized (if needed)

Only tasks that met the DoR could enter the Sprint.

We also defined a “ Definition of Done ” (DoD), covering:

Test completion
Deployment requirements
Documentation updates

Some tasks were too large to complete in a Sprint. We began splitting them into smaller, shippable sub-tasks. For uncertain tasks, we created “spikes” for technical investigation before implementation.

These changes improved productivity and team satisfaction . Tasks entered Sprints only when they were ready, saving time and reducing confusion during development.

Retrospective meetings

Retrospectives are essential for continuous improvement. Yet this team initially didn’t conduct them. We added this ceremony to the calendar and used it to identify what was working and what wasn’t.

We prioritized small, high-impact improvements and began tracking basic Agile metrics:

Velocity (points delivered per Sprint)
Throughput (tasks completed)
Lead time (average delivery duration)
WIP (tasks in progress)

Metrics were reviewed during Retrospectives to foster transparency.

Most importantly, we encouraged open communication so everyone felt safe to share what needed improvement. Psychological safety is critical for continuous improvement .

Practical takeaways from the project

Here’s a quick summary of the Agile practices that helped the team reduce WIP by 20% and double delivery output in just six months:

Refocused Daily Meetings on three key questions to keep updates concise and relevant
Introduced pre-meeting written updates to improve preparation and clarity
Encouraged real-time Kanban updates to avoid task bottlenecks
Separated technical discussions from the Daily to keep meetings focused
Prioritized backlog items by business value , using frameworks like effort vs. impact
Made backlog order visible to improve developer autonomy and avoid idle time
Turned backlog prioritization into a prerequisite for Sprint Planning
Reduced WIP by enforcing task order and focus , avoiding context-switching
Defined a clear Definition of Ready (DoR) to ensure tasks were truly implementable
Created spikes and sub-tasks to handle complexity and reduce delays
Established a clear Definition of Done (DoD) to align expectations on task completion
Added structured retrospective meetings for process improvement and team alignment
Began tracking agile metrics like velocity, throughput, lead time, and WIP
Fostered psychological safety , encouraging open, honest communication

These were the small changes that made a big difference, and helped the team build a more efficient, focused, and resilient Agile practice

Conclusion

This project allowed e-Core to support the client in improving Agile maturity and project delivery. With a few simple steps and a continuous improvement mindset, we optimized ceremonies, backlog management , task planning, and team dynamics.

After six months, the team became more efficient and confident, delivering features faster and with greater satisfaction. Agile success isn’t just about adopting a methodology, it’s about building processes that work for your people .

Mariangela Pinton

Service Delivery Leader

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Como a fragmentação de ferramentas está prejudicando a produtividade

Tue, 22 Jul 2025 17:59:17 GMT

A transformação digital nas empresas visa deixar os fluxos de trabalhos mais otimizados, ágeis e eficientes. Mas para muitas empresas, a realidade é outra.

Alguns dados mostram um cenário confuso, com esforços duplicados e fluxos de trabalho mais lentos devido ao uso de diversas ferramentas, fragmentando a produtividade:

De acordo com o relatório SaaS Management Index 2025 , da Zylo, empresas contam, em média, com 275 ferramentas SaaS em seus portfólios.
Uma pessoa leva cerca de 9,5 minutos para retomar o foco após trocar de aplicativo, segundo dados da Qatalog em parceria com o Ellis Idea Lab da Cornell University.
59 minutos são desperdiçados diariamente apenas para localizar informações ou reequilibrar o fluxo de trabalho após essas trocas, de acordo com estudos complementares .
Apenas 49% das licenças SaaS provisionadas são efetivamente utilizadas de acordo com o relatório Zylo, 2024 SaaS Management Index .
Funcionários gastam cerca de 1,8 hora por dia procurando informações , o que equivale a quase nove semanas de trabalho por ano , segundo a McKinsey .

O que a fragmentação de ferramentas causa nas empresas

Os sintomas são fáceis de reconhecer: cada equipe utiliza uma ferramenta diferente, gerando relatórios desencontrados. As consequências da fragmentação incluem:

Perda de tempo com trocas de contexto,
Retrabalho por desalinhamento, falhas de comunicação entre áreas,
Dificuldade em mensurar entregas e
Ausência de uma fonte confiável de informação.

Além disso, quando o feedback dos clientes e insights sobre o produto ficam dispersos em diferentes arquivos e sistemas, as equipes perdem oportunidades cruciais de melhorar a experiência do usuário e gerar receita. Um exemplo simples: se uma atualização de produto causa dúvidas e a equipe comercial não consegue localizar as respostas frequentes devido à desorganização, há atraso no atendimento e frustração do cliente.

→ Veja também: Melhores práticas para gerenciar projetos complexos no Jira

Produtividade sem ruído: colaboração fluida, conectada e inteligente

Em um cenário cada vez mais complexo, com equipes distribuídas e ferramentas desconectadas, empresas precisam de soluções que conectem equipes, aumentem a produtividade e acelerem a entrega de valor. É nesse contexto que surge uma suíte integrada de ferramentas que une execução, colaboração e inteligência artificial de forma nativa.

Um exemplo é o Teamwork Collection , que reúne ferramentas como Jira, Confluence, Loom e agentes inteligentes para conectar diferentes etapas do trabalho em um único ecossistema. Essa integração reduz a complexidade, automatiza tarefas repetitivas, diminui trocas de contexto e fornece respostas mais rápidas e contextualizadas com o apoio da IA, resultando em maior produtividade, previsibilidade e controle operacional.

Com essa abordagem unificada, as organizações ganham mais visibilidade sobre seus fluxos de trabalho, padronizam experiências entre times e constroem uma base mais resiliente para escalar com eficiência.

Com isso, dados da Atlassian mostram que essa integração é capaz de reduzir o tempo de busca por informações em até 50%. Outros ganhos comprovados incluem:

Organizações que utilizam aumentam em média em 31% sua taxa de sucesso em projetos ( ESG ).
O tempo médio para gerar valor com novos colaboradores chega a cair de 4 para 2,4 meses ( ESG ).
O estudo Forrester Total Economic Impact (TEI) aponta que uma empresa pode economizar até US$ 330 mil em três anos ao consolidar ferramentas redundantes e reduzir sobrecarga administrativa, além de cortar em 20% as despesas administrativas.
Ao melhorar a efetividade de times voltados à geração de receita, as organizações podem alcançar um crescimento adicional de 6% no faturamento até o terceiro ano ( Forrester ).

Empresas que apostam na integração desde o início colhem ganhos reais de produtividade e agilidade. A e-Core, como um parceiro Platinum da Atlassian, pode ajudar a sua empresa a trilhar essa jornada para um sistema de trabalho mais colaborativo e eficiente. Fale com um dos nosso consultores !

e-Core

Isso pode te interessar:

What is Software Refactoring?

Tue, 22 Jul 2025 13:36:46 GMT

A strategic approach to modernizing code

At e-Core, we often partner with organizations whose software technically “works” in production, but just barely.

Over time, shifting teams, competing priorities, and tight deadlines lead to codebases that are fragile, expensive to maintain, and risky to enhance.

In this context, software refactoring becomes more than a technical task. It’s a business strategy that preserves continuity while unlocking future growth.

Defining refactoring: Evolution without disruption

Software refactoring is the disciplined restructuring of existing code, improving readability, modularity, and performance, without altering its external behavior. Unlike a full rewrite, refactoring delivers incremental value by:

Accelerating feature delivery through cleaner, more modular code.
Reducing operational risk by eliminating brittleness and regressions.
Lowering total cost of ownership by making enhancements less labor-intensive.

Why refactoring matters for business

Healthy codebases have a direct business impact:

Faster Time-to-Market: Modular components support parallel development and faster releases.
Greater resilience: Decoupled services isolate failures and simplify maintenance.
Easier onboarding: Clear architecture and design patterns help new developers ramp up quickly.
Sustainable cost savings: Less firefighting, fewer regressions, and lower maintenance overhead.

What may look like a simple “cleanup” is often the first step toward digital reinvention.

Refactoring techniques

In enterprise environments built on Java, C#, or Python, we apply proven object-oriented refactoring techniques to increase cohesion and extensibility:

Class decoupling: Split monolithic classes into focused, single-responsibility components.
SOLID principles: Apply interface segregation and dependency inversion to stabilize architecture.
Composition over inheritance: Build flexible, interchangeable structures.
Testability enhancements : Isolate side effects and inject dependencies for better test coverage.

These techniques form the foundation of our incremental software refactoring roadmaps.

Beyond OO: Choosing the right tools for each paradigm

Modern languages blend programming paradigms. We help clients apply the right tools to the right problems:

Functional patterns in Python to create concise, side-effect-free data pipelines.
Kotlin/Scala hybrids that combine OO structure with expressive functional constructs.
C# LINQ and Async for declarative data queries and scalable concurrency.

This multi-paradigm approach ensures that systems remain robust, flexible, and expressive.

A refactoring story: From debt to differentiation

Case Study: Regional logistics provider

Challenge

An aging Java monolith was causing performance issues and escalating maintenance costs.

Solution

Used the Strangler Fig pattern to incrementally extract modules.
Built an automated test suite to ensure behavior consistency.
Applied dependency injection to remove global state and enable parallel work.
Introduced Python-based microservices for data-heavy workflows.

Results

Within six months, the company expanded into new regions, reduced release cycles from weeks to days, and cut incidents by 60%.

Mitigating risks with a structured refactoring approach

Refactoring requires investment, alignment, and discipline. We help mitigate risk by:

Incremental change + CI/CD: Small, reversible changes backed by continuous testing.
Data-driven prioritization: Focus refactoring where ROI is highest.
Knowledge transfer: Pair our experts with your teams to build long-term capability.

Conclusion – Building for tomorrow, not just today

At e-Core, we view software refactoring as a strategic enabler, transforming fragile codebases into resilient platforms that fuel innovation.

By engineering systems for flexibility and clarity, organizations can reduce risk, move faster, and free teams to focus on what matters most: delivering lasting business value. Ready to strengthen your software foundation? Let’s talk. Because sustainable software isn’t an accident, it’s engineered.

Estratégias para uma migração eficiente para a cloud: diagnóstico, TCO e ROI

Wed, 16 Jul 2025 16:38:39 GMT

Em um mercado cada vez mais competitivo e orientado ao cliente, a migração para a nuvem se destaca não apenas como uma opção viável, mas como uma estratégia fundamental para empresas que buscam vantagem competitiva. A flexibilidade, segurança e rentabilidade da nuvem permitem que organizações lancem produtos e serviços de forma ágil, atendendo às demandas do mercado com rapidez e eficiência.

No entanto, ainda que a adoção da nuvem permita que empresas reduzam ou mantenham despesas operacionais enquanto oferecem produtos e serviços competitivos, a decisão pela migração não deve ser tomada sem ponderação. Optar por soluções em nuvem ou on-premise dependerá de alguns fatores chave, principalmente estudos de custo e retorno de investimento a depender das necessidades do negócio e das soluções disponíveis.

Por que avaliar o Custo Total de Propriedade (TCO) para soluções em nuvem?

Um erro comum das empresas na hora de avaliar se a migração para a nuvem é uma boa ideia é não considerar todos os custos envolvidos . É preciso ir além da comparação entre o valor de subscrição de um sistema on-premise versus a assinatura de soluções em nuvem.

Segundo um whitepaper da Liferay, o custo anual para manter e gerenciar uma aplicação de software pode ser até quatro vezes maior do que o valor pago na aquisição inicial , evidenciando a necessidade de considerar despesas contínuas, como manutenção, atualizações e equipe especializada. A maioria das empresas direcionam grande parte do investimento em TI à manutenção, enquanto apenas uma parcela sobra para novos projetos e iniciativas.

As aplicações em nuvem permitem que equipes possam se ver livres das tarefas diárias de gerenciamento da infraestrutura de TI e foquem nas tarefas mais estratégicas e que realmente contribuam para alcançar seus objetivos corporativos. Mas, para isso, é fundamental uma análise detalhada do Custo Total de Propriedade (TCO) que mapeia todo o ciclo de vida da aplicação, incluindo custos operacionais e o impacto financeiro da escalabilidade e da segurança oferecidas pela nuvem e por sistemas on-premise.

→ Leia também: Como aumentar os lucros e reduzir custos na nuvem

Como fazer o TCO: custos iniciais

Os custos iniciais de uma solução envolvem três fases: a definição do projeto , a construção da infraestrutura necessária e a implementação da solução .

Projeto

Na fase de projeto, é essencial estimar o tempo e esforço necessários para definir os requisitos de negócios e projetar uma infraestrutura capaz de suportar o crescimento futuro. Dependendo dos recursos internos, pode ser necessária a consultoria de um especialista externo para garantir um design eficiente. A escalabilidade também é um fator crítico: enquanto soluções on-premise exigem planejamento prévio para expansão, a nuvem oferece flexibilidade imediata.

Além disso, métricas e benchmarks ajudam a definir servidores, armazenamento e capacidade de rede, enquanto a redundância e recuperação de desastres exigem investimentos significativos no modelo tradicional. Já na nuvem, esses aspectos são incorporados nas ofertas dos provedores, reduzindo complexidade e custos iniciais.

Construção

As estimativas definidas na fase de projeto determinam o investimento inicial necessário para a infraestrutura, incluindo servidores, rede, software e capacidade de armazenamento. Para uma comparação justa com a nuvem, o desempenho e a qualidade devem ser equivalentes. O tempo gasto na avaliação de opções e na negociação com fornecedores também deve ser considerado.

Nesse aspecto, provedores de nuvem levam vantagem , já que alcançam economias de escala significativas e conseguem melhores condições de compra com fornecedores de hardware, software e conectividade, reduzindo custos e acelerando a implementação.

Implementação

Para a fase de implementação, estimativas de tempo e esforços necessários para colocar a solução para a rodar devem incluir a configuração, a instalação, testes e tuning da estrutura física, assim como qualquer migração de dados do sistema antigo necessária.

Ademais, qualquer custo adicional referente a treinamento para o novo sistema, rede e banco de dados também devem ser considerados. A boa notícia é que, nessa fase, o investimento pode ser considerado como único e inicial.

Veja mais → Futuro da Transformação Digital: Migrando para cloud

Como fazer o TCO: custos recorrentes

A análise de custos efetiva deve ir além do necessário para a implementação de uma nova solução, considerando também os gastos contínuos.

Manutenção

A manutenção em ambientes on-premise envolve tempo e recursos para gerenciar a infraestrutura, exigindo especialistas em administração de sistemas, redes e bancos de dados. Operações rotineiras, segurança e conformidade regulatória adicionam complexidade e custos.

Já na nuvem, os provedores oferecem suporte dedicado, mas é essencial revisar os SLAs para garantir uma comparação justa. Fora isso, ao calcular as despesas de manutenção , deve-se considerar o número de funcionários necessários para ela e seus custos totais, incluindo salários, benefícios e encargos operacionais.

Atualização

Hardware e software precisam ser atualizados constantemente e geralmente contam com cerca de três a cinco anos de vida útil . Ao avaliar os custos totais, é crucial contabilizar a depreciação desses ativos e os benefícios fiscais associados.

Diferentemente dos modelos tradicionais, a nuvem geralmente oferece atualizações regulares e automáticas, com o custo destas já incluso nas ofertas de serviços. Essa característica elimina a necessidade de investimentos adicionais e garante que a infraestrutura e o software estejam sempre atualizados, otimizando o desempenho e a segurança.

Como fazer o TCO: custos intangíveis

O cálculo do TCO também deve contar com variáveis intangíveis que pesam na balança e podem redefinir o valor real da migração para a nuvem. Mitigação de riscos, segurança, flexibilidade e escalabilidade são fatores que não aparecem diretamente nas planilhas, mas impactam diretamente a operação e competitividade da empresa.

O custo de oportunidade também entra no jogo: quanto custa um tempo de inatividade inesperado? Além da perda de produtividade, há o esforço e o tempo gasto com correções, impacto financeiro pela interrupção de serviços e possíveis penalidades por quebra de SLA. Provedores de nuvem oferecem alta disponibilidade e garantias de uptime, reduzindo esses riscos e agregando previsibilidade operacional.

Como calcular o ROI na migração para a nuvem

Com a avaliação de custos em mão, o próximo passo para decidir por migrar para a nuvem ou não é saber quando – e se – o seu investimento vai se pagar. O cálculo do Retorno sobre o Investimento (ROI) é um princípio essencial para justificar a decisão e otimizar a estratégia de adoção da nuvem.

Para esse cálculo, o primeiro passo é identificar os benefícios financeiros da migração. Eles podem variar conforme as necessidades do negócio:

Eficiência operacional: sistemas em nuvem permitem lançar produtos e serviços com mais agilidade.
Segurança e conformidade: a nuvem pode garantir maior controle para atender às regulamentações.
Escalabilidade: a nuvem combina flexibilidade e segurança para adaptar-se a demandas variáveis.

Realizar uma análise de custo-benefício é crucial para encontrar a estratégia ideal que maximize o ROI.

Qual a fórmula do ROI?

Para medir o ROI, a fórmula básica é: ROI = (Lucro obtido – Custo total) ÷ Custo total × 100
Esse cálculo traduz, em percentual, o retorno financeiro gerado pelo investimento. Um ROI positivo confirma que a migração trouxe ganhos concretos, enquanto um retorno baixo ou negativo pode indicar a necessidade de ajustes na estratégia. Mais do que um número, o ROI é um termômetro para avaliar se a nuvem está realmente impulsionando a inovação e a competitividade da empresa.

4 passos para migrar para a nuvem com segurança

Uma migração bem-sucedida para a nuvem começa com um diagnóstico estratégico , alinhando as necessidades do negócio com as melhores soluções disponíveis. Para isso, é essencial considerar o modelo de implantação, as ofertas dos fornecedores e os custos envolvidos.

1. Avalie as necessidades do negócio

Pergunte-se qual a sua necessidade específica para migração:

Está relacionada com a carga de trabalho?
Sua operação exige estabilidade ou precisa lidar com picos sazonais?
É segurança e conformidade, como por exemplo, normas regulatórias, como a LGPD, que precisam ser atendidas?

2. Priorize a escalabilidade

O crescimento do negócio é uma prioridade nesse momento?
Considere modelos escaláveis, como a nuvem pública ou híbrida, que oferecem maior flexibilidade e eficiência.

3. Pense no longo prazo

Empresas com cargas de trabalho mais previsíveis podem ter vantagens financeiras na migração, especialmente em soluções privadas, enquanto empresas com cargas não tão previsíveis podem economizar ao não arcar com despesas adiantadas em hardware sem uma noção exata da utilização.

4. Aposte na flexibilidade

Para organizações que buscam um equilíbrio entre controle e custos, sistemas de nuvem híbridos permitem gerenciar dados sensíveis com segurança, enquanto mantém a eficiência.

Acelerando a migração para a nuvem

A migração para a nuvem é uma jornada estratégica que pode impulsionar a competitividade das empresas. No entanto, para obter sucesso, é essencial realizar um diagnóstico preciso, avaliar o impacto financeiro e adotar as melhores práticas para a transição.

Contar com um parceiro especialista e estratégico para a migração é a melhor forma de garantir uma solução feita sob medida para o seu negócio. Fale agora com os especialistas da e-Core e receba uma consultoria personalizada para potencializar suas operações em nuvem.

Isso pode te interessar:

e-Core

How e-Core helped Ricksoft scale global support and surpass CSAT goals

Wed, 16 Jul 2025 14:22:12 GMT

Background

Ricksoft is known for its popular work and project management apps on the Atlassian Marketplace, including WBS Gantt-Chart for Jira and Excel-like Bulk Issue Editor for Jira. Originating in Japan, the company has grown to serve over 8,000 customers worldwide through nine apps. Their tools are trusted by some of the world’s most innovative companies to boost productivity and manage complex work.

By 2019, Ricksoft was seeing growing demand from customers in the Americas and Europe, and needed to scale its support operation beyond Japan. To serve new markets effectively, they had to provide fast, high-quality service in English and across time zones, while maintaining the responsiveness and care that defined their brand. That’s when they turned to e-Core.

Our approach

We designed a support solution based on three key principles: timezone alignment, consistent high-quality service, and cultural alignment .

To get things right from the start, our analysts flew to Japan for in-depth training. They didn’t just learn the products; they learned how Ricksoft works , communicates, and supports customers.

Once training wrapped, we built the support operation around Ricksoft’s priorities: timely responses, consistency, and a thoughtful, human tone. We created detailed documentation and a clear process for hiring and onboarding, ensuring every new analyst could step into the role with confidence and alignment.

We also introduced monthly updates to the knowledge base and took responsibility for keeping existing articles relevant. That work paid off: most tickets are now resolved in just two to three exchanges , and self-service performance has improved across the board. Today, Ricksoft holds a satisfaction rate of 89 percent and a CSAT of 4.63 out of 5 , well above industry averages.

As new analysts joined over the years and support expanded to more products, the service quality remained consistent. “We place great confidence in e-Core’s hiring decisions,” says Alessandro Cristiano, Support Manager at Ricksoft. “They understand how we work, and their mission, values, and culture attract good talent. We had five different generations of agents in seven years, and the work was consistent all the time.”

Building long-term value through support.

To make support even more impactful, we set up a feedback loop between support and product. Recurring issues and feature requests are flagged and shared with product managers, turning support into a valuable channel to inform product strategy.

Tone and empathy matter, too. Ricksoft’s brand is rooted in respect, clarity, and thoughtful communication. We greet returning customers by name, tailor our closings, and have consistently met their SLA targets—with 99% first-response compliance within 12 hours or less. “What is special about e-Core is that they listen first,” Cristiano says. “They don’t try to mold things just for efficiency if it doesn’t work for you. First, they absorb your culture, and then transform it.”

To strengthen Ricksoft’s presence in the Atlassian Marketplace , we introduced a post-ticket review request process. That simple step led to more customer reviews, better app ratings, and increased visibility. “We’re now at the top search results, which helps increase our app installs, and ultimately our revenue,” says Cristiano.

We also monitor Ricksoft-related activity in the Atlassian Community. When their apps are mentioned, our team responds quickly and accurately, helping Ricksoft remain visible, helpful, and credible in the ecosystem .

“I think of support as the well-oiled engine of a car. If it’s not working, you won’t get where you want to go. But if it’s fine-tuned, you can focus on the road ahead. That is the value that e-Core delivers. They build and care for the engine so we can focus on moving forward without worrying that things are going to break.”

Alessandro Cristiano
Support Manager at Ricksoft

Solutions Delivered

Hiring and onboarding of support analysts to ensure fast, high-quality customer service
Timezone-aligned support operation covering the Americas and Europe in English
Tiered L1/L2 support structure for efficient ticket resolution
Knowledge base creation and maintenance with monthly updates
Jira workflows for tagging, bug reporting, and escalations
Support for Ricksoft’s presence in the Atlassian Community
Direct customer feedback loop to inform product development
Review request process tied to resolved tickets, improving app ratings

Results Achieved

99% SLA compliance on first-response times (within 12 hours or less)
4.63/5 CSAT, with 89% of users completely satisfied
96% ticket closure success rate, with minimal back-and-forth (2.5 interactions max)
Improved Atlassian Marketplace ratings and review volume
Freed up internal team time to focus on strategic initiatives

Turning support into a growth engine

Our work with Ricksoft shows that customer support is not just a cost center . It can drive satisfaction, loyalty, and business growth. By integrating with their workflows, reflecting their tone and values, and building scalable processes, we helped transform support into a global strength. “When you work with e-Core, it doesn’t feel like you’re working with a third party,” says Cristiano. “It’s like e-Core is part of your team. The synergy they build allows us to scale with reliability and speed.”

Today, we continue to support Ricksoft across six of their nine Atlassian apps and 100% of their international tickets, contributing directly to product feedback, knowledge base content, and sustained customer success. “I now have 50% of my time freed up to focus on more strategic initiatives, while the company continues to scale confidently—backed by stable, efficient support operations from e-Core,” says Cristiano.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Structured AWS Cloud Migration and Modernization Guide

Wed, 16 Jul 2025 13:46:57 GMT

A successful cloud migration doesn’t start with tools, it starts with the right plan . Download this guide to discover a structured, strategic approach to migrating and modernizing workloads
on AWS .

Whether you’re just starting your cloud journey or looking to optimize an existing environment, this whitepaper gives you
the clarity and framework to do it right.

What you’ll learn:

A 3-phase cloud assessment and planning framework
AWS tools that support discovery, migration, and modernization
How to reduce cloud spend, improve security, and scale
with confidence
Real-world planning strategies, including containerization, serverless, and data modernization

Complete the form to download your copy!

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Governança de Dados na Nuvem: Estruturas e Boas Práticas

Tue, 08 Jul 2025 16:32:15 GMT

A Governança de Dados traz grandes benefícios sempre que utilizamos dados, e em um ambiente de nuvem isso não é diferente. Com o aumento do uso da computação em nuvem, torna-se essencial que as empresas adotem estratégias eficazes para garantir a segurança e a gestão adequada de seus dados. Nesse cenário, estudar e aplicar a Governança de Dados é fundamental para assegurar a conformidade, a proteção das informações e a eficiência dos pipelines de dados.

Uma governança bem implementada reduz problemas como acesso não autorizado a dados confidenciais, inconsistências e duplicidades nos dados, ao mesmo tempo facilitando a rastreabilidade e aumentando a conformidade com normas e regulamentações, reduzindo riscos legais e evitando penalidades. Por fim, melhora a eficiência operacional ao otimizar o acesso e o gerenciamento dos dados, tornando os processos mais ágeis e estratégicos.

Quem é responsável pela governança de dados?

Uma estratégia eficaz de governança de dados exige que os papéis e responsabilidades estejam bem definidos e adaptáveis à realidade de cada organização. O envolvimento de diferentes partes interessadas é essencial para garantir que os dados sejam gerenciados de forma coordenada e eficiente.

Os Papéis na Governança de Dados

Os papéis na governança de dados são fundamentais para garantir que os dados sejam geridos de maneira eficaz. No modelo do DAMA-DMBOK , alguns dos principais papéis incluem:

Consumidores e Produtores de Dados : Representam as áreas que consomem e produzem dados. Eles garantem que as necessidades da empresa sejam atendidas e que as estratégias de governança de dados sejam promovidas.
Data Stewards : São responsáveis pela qualidade e segurança dos dados. Eles asseguram que as diretrizes da organização sejam seguidas.
Data Owners : Figura central na governança de dados, sendo responsável pela integridade, segurança e utilização dos dados na organização.

A definição desses papéis não só estabelece uma estrutura clara de responsabilidades, mas também permite que os times de tecnologia e as áreas de negócio colaborem de forma mais eficiente, aumentando a confiabilidade e o uso estratégico das informações.

Benefícios de Seguir um Modelo de Papéis e Responsabilidades

Adotar esses papéis definidos pelo DAMA-DMBOK oferece diversos ganhos. Primeiramente, facilita a colaboração entre as diferentes áreas da organização, garantindo que todos compreendam suas responsabilidades na governança. Além disso, esse modelo promove a transparência, melhora a qualidade dos dados e facilita a conformidade com regulamentações, como a LGPD e o GDPR. Ao adotar esses papéis, a governança de dados torna-se mais estruturada, promovendo a confiança e a utilização eficaz dos dados em decisões estratégicas.

Governança de Dados na Nuvem: Estruturas Fundamentais

Agora, para implementar uma governança de dados eficaz, é preciso construir uma base sólida em quatro áreas-chave, que funcionam como os pilares dessa governança:

1. Gestão de Políticas e Procedimentos

Uma governança eficaz começa com o estabelecimento de políticas claras que garantam a conformidade com regulamentações, como a LGPD e a GDPR . Também é importante definir procedimentos para lidar com exceções e incidentes. Para isso, serviços como o AWS IAM (Identity and Access Management) são fundamentais para controlar o acesso a recursos sensíveis, garantindo que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados, conforme as regulamentações.

2. Arquitetura Informacional

A arquitetura informacional envolve a centralização dos dados e o planejamento de uma estrutura robusta e escalável para armazená-los. Isso inclui a criação de Data Lakes e Data Warehouses . Para centralizar dados de diversas fontes e garantir um acesso eficiente e controlado, ferramentas como o AWS Lake Formation podem ser usadas. Já o Amazon Redshift oferece uma plataforma robusta para armazenar e analisar dados, permitindo que as empresas transformem dados brutos em insights valiosos e construam arquiteturas analíticas escaláveis.

3. Gestão de Catálogos e Metadados

Manter um catálogo de dados bem estruturado é essencial para garantir rastreabilidade e acessibilidade. Com isso, as empresas podem facilmente organizar seus dados e metadados, facilitando a análise e auditoria. O AWS Glue Data Catalog é uma solução eficaz para centralizar a catalogação de dados e metadados, tornando-os acessíveis e rastreáveis, além de facilitar a integração com outras ferramentas da AWS.

4. Captação e Qualidade de Dados

Manter a qualidade dos dados é essencial. A governança de dados deve garantir a coleta precisa e livre de duplicidades, e o monitoramento contínuo da qualidade deve ser feito com ferramentas de automação. O Amazon Kinesis Data Firehose permite ingestão de dados em tempo real, ajudando a evitar duplicidade e melhorar a qualidade dos dados. Já o AWS Glue é uma ferramenta que realiza transformações e validações automáticas, garantindo que apenas dados de qualidade sejam processados e armazenados.

Boas Práticas para Implementar Governança de Dados na Nuvem

Para que a governança de dados na nuvem seja bem-sucedida, além da estrutura definida, é necessário adotar algumas boas práticas:

Definir Domínios e Subdomínios de Dados

Identificar e classificar os dados críticos para os objetivos de negócios é o primeiro passo. Organizar esses dados em domínios e subdomínios facilita a governança, permitindo que a organização avance de forma estruturada. O AWS DataZone facilita a organização, descoberta e compartilhamento de dados dentro de domínios, promovendo uma governança de dados eficiente.

O que é Governança de dados?

Segundo Kevin Lewis , Global Practice Principal para Dados & Analytics na AWS: “Governança de dados é garantir que os dados da sua organização estejam na condição certa para ter sucesso com iniciativas e operações de negócios.”

Em outras palavras, trata-se de assegurar que os dados sejam organizados para garantir sua exatidão e consistência, compreendidos para que tenham contexto e significado claro, e protegidos para manter sua segurança e conformidade. Isso permite que os dados impulsionem decisões estratégicas e gerem valor para a organização através de insights mais confiáveis, maior eficiência operacional e inovação.

Contudo, alcançar um modelo de governança de dados eficaz vai além da implementação de ferramentas ou soluções genéricas. Ela exige estruturas robustas, papéis claramente definidos e, acima de tudo, pessoas capacitadas e uma cultura organizacional que valorize a governança de dados.

Por que é importante?

Os processos de governança de dados proporcionam aos usuários segurança e confiança na utilização dos dados por meio da implementação de controles rígidos de acesso e protocolos de segurança. Com regras claras sobre quem pode acessar, modificar e compartilhar os dados, a governança assegura que apenas usuários autorizados possam manipular informações sensíveis. Além disso, promove a acessibilidade e o compartilhamento responsável das informações, incentivando uma cultura de uso ético e estratégico dos dados dentro da organização.

As práticas de governança de dados reduzem o risco de vazamentos, erros e, principalmente, o uso indevido dos dados, garantindo que eles sejam organizados, consistentes e seguros. Isso aumenta a confiança na qualidade e conformidade das informações, permitindo que sejam utilizadas de forma estratégica para apoiar a tomada de decisões e impulsionar a eficiência operacional. Sem uma governança adequada, os dados podem se tornar desorganizados e inseguros, comprometendo não apenas a gestão interna, mas também a aderência às regulamentações e normas do setor.

Como isso se aplica na Nuvem?

A AWS adota o modelo compartilhado de responsabilidade, no qual a segurança da nuvem é responsabilidade do provedor, enquanto a governança e a segurança no uso da nuvem ficam a cargo do cliente. Nesse contexto, a AWS protege a infraestrutura física, a rede e os serviços fundamentais, garantindo a disponibilidade e a integridade da nuvem. No entanto, cabe ao cliente estabelecer uma sólida Governança de Dados para assegurar o controle adequado sobre acessos, conformidade regulatória e a gestão eficiente das informações.

Para apoiar essa governança, a e-Core oferece suporte especializado, auxiliando na definição de políticas de acesso, monitoramento contínuo, gerenciamento de identidades e implementação de boas práticas, como controle de versões, auditoria de logs e criptografia de dados. Com isso, as empresas podem não apenas fortalecer a segurança de seus ambientes na nuvem, mas também otimizar a governança, garantindo transparência, conformidade e eficiência no uso dos dados.

→ Veja também: Desafios da Migração de Banco de Dados para a Nuvem

Criar um Catálogo de Dados Centralizado

A centralização dos dados e a rastreabilidade são fundamentais para o sucesso da governança. O catálogo centralizado garante a organização e acessibilidade dos dados, além de facilitar a consulta e auditoria. O AWS Glue Data Catalog centraliza os metadados, proporcionando visibilidade e rastreabilidade e facilitando a consulta de dados por todos os stakeholders.

Avaliar e Implementar Controles de Segurança

Implementar medidas de segurança robustas é fundamental para proteger dados sensíveis. Isso inclui criptografia, restrição de acesso e o uso do princípio do menor privilégio. O AWS KMS (Key Management Service) facilita a criptografia de dados, protegendo-os tanto em trânsito quanto em repouso.

Estabelecer Governança de Acesso

O acesso aos dados deve ser controlado de acordo com a função de cada usuário. Realizar auditorias periódicas e aplicar o princípio do menor privilégio são práticas essenciais. O AWS Lake Formation permite configurar permissões detalhadas de acesso a dados, oferecendo controle granular sobre quem pode visualizar e modificar dados.

Automatizar Processos

A automação melhora a eficiência operacional, permitindo o monitoramento contínuo da conformidade e a execução de tarefas repetitivas de forma ágil. O AWS Lambda pode ser utilizado para automatizar processos, como integração de dados e verificações de conformidade, reduzindo esforços manuais.

Monitorar Métricas de Desempenho

O acompanhamento de métricas de desempenho, como a qualidade e acessibilidade dos dados, é vital para otimizar a governança de dados. O Amazon QuickSight oferece dashboards interativos que auxiliam na visualização e análise de métricas de governança de dados.

→ Você conhece Linhagem de Dados, um pilar da Observabilidade de Dados ?

Conclusão

A governança de dados na nuvem vai além de uma abordagem técnica; é um esforço estratégico que exige uma estrutura bem definida e a adoção de boas práticas. Estruturas de governança, como gestão de políticas, arquitetura informacional, catálogos de dados e garantia de qualidade, são fundamentais para construir um ecossistema sólido.

Aliado a isso, priorizar a definição de papéis e responsabilidades, investir na segurança e conformidade, e aproveitar as ferramentas oferecidas pela AWS para automação e monitoramento são passos essenciais para o sucesso. Combinando processos, pessoas e tecnologias, podemos nos preparar para transformar dados em um ativo estratégico e alcançar seus objetivos de negócios.

A e-Core é um parceiro AWS especializado em Data Analytics preparado para ajudar o seu negócio com soluções personalizadas para sua jornada de dados.

Entre em contato conosco e veja como podemos apoiar o seu negócio!

 Lucas de Souza Tonin

Engenheiro de Dados na e-Core

Isso pode te interessar:

e-Core

Teamwork Collection: a resposta da Atlassian aos desafios do trabalho moderno

Fri, 04 Jul 2025 15:52:54 GMT

A Atlassian está investindo em uma visão arrojada para o futuro do trabalho moderno, especialmente para grandes empresas. No Team ‘25, evento que reuniu líderes e especialistas do setor, a empresa líder em software fortaleceu sua proposta de valor para o mercado enterprise com soluções que alinham conhecimento, colaboração e produtividade.

No centro desse movimento está a Teamwork Collection, uma suíte integrada que une Jira, Confluence, Loom e os inovadores Rovo Agents, criada para ajudar grandes organizações a enfrentar seus principais desafios, como o enorme volume de dados, a necessidade de segurança robusta e a escalabilidade operacional.

Como definiu Matt DeVincentis, Head de Product Marketing da Atlassian, “o trabalho nas organizações às vezes parece um jogo de beisebol infantil, com os jogadores correndo sem direção.” A proposta da Atlassian é transformar esse cenário caótico em um sistema de trabalho estruturado, eficiente e integrado. Veja como ela propõe fazer isso.

Trabalho moderno e personalizado

Atualmente, as grandes corporações enfrentam desafios únicos. Como destacou DeVincentis, um dos maiores problemas é o volume desorganizado de trabalho: “Tarefas chegam por todos os lados. E-mails, mensagens, documentos, e muitas vezes se perde ou, quando são vistas, muitas vezes deixam de fora requisitos, contexto e informações importantes necessárias para resolvê-las”. Para ele, isso é o principal fator para o vaivém de mensagens improdutivas que impedem o avanço do trabalho nas empresas.

Para a Atlassian, trabalho moderno significa integração tecnológica, colaboração eficiente e agilidade para enfrentar esses desafios em um mundo em constante mudança. É sair do modelo tradicional de silos e adotar um ecossistema digital em que todos os times – de marketing a engenharia – compartilham uma base comum para planejar, executar e evoluir projetos.

A Teamwork Collection oferece um pacote completo para isso, incluindo onboarding, treinamento de usuários finais, consolidação de ferramentas e até a construção de conectores personalizados. Esse nível de personalização é fundamental para grandes empresas, onde o contexto interno importa tanto quanto a tecnologia.

Jira e Confluence: o núcleo da gestão moderna de projetos

No coração da Teamwork Collection estão Jira e Confluence, agora mais poderosos e integrados do que nunca. Enquanto o Jira evolui de uma ferramenta de desenvolvedores para um hub completo de gestão de trabalho, o Confluence se consolida como um espaço de documentação colaborativa com IA, promovendo alinhamento entre times.

A nova experiência do Jira, com um formato reformulado de “work items”, facilita o entendimento das tarefas e acelera a tomada de ação. Agora, itens podem ser gerados automaticamente a partir de mensagens do Slack ou e-mails, preenchidos com detalhes contextuais por meio de IA, reduzindo o vai-e-volta improdutivo.

Além disso, com novos recursos de intake e formulários públicos, permite que qualquer pessoa envie solicitações que são automaticamente priorizadas e acompanhadas em tempo real — até mesmo clientes ou parceiros sem licença Jira . A IA cuida de capturar requisitos e contexto, algo que geralmente consome tempo precioso dos times.

Do outro lado, o Confluence ganhou melhorias substanciais: um editor modernizado, navegação mais intuitiva, comentários unificados e integração com ferramentas como Google Sheets, Figma e Tableau via smartlinks.

Outro ponto crítico é a onipresença do conhecimento. Com o Confluence reestruturado, as empresas ganham um repositório vivo, fácil de navegar e sempre atualizado. E, com os Rovo Agents, é possível transformar esse conhecimento em ação: responder dúvidas, montar planos, sugerir melhorias.

Os benefícios de um sistema de trabalho moderno para grandes empresas

Segundo o Relatório Atlassian State of Teams 2025, 89% dos executivos dizem que suas organizações precisam se mover mais rápido do que nunca para acompanhar a concorrência.

A velocidade de entrega é uma vantagem competitiva, mas empresas encontram obstáculos para isso logo no início de projetos. De acordo com a apresentação da Atlassian, um dos momentos em que as equipes mais desaceleram é justamente durante o kickoff, quando todos precisam entender seus papéis, responsabilidades e objetivos. “O problema é que esse processo costuma ser muito manual e passa a sensação de que se está começando do zero”, afirmou Alison Huselid, Head de Produto System of Work Transformation da Atlassian.

Para enfrentar esse desafio de frente, a integração entre os apps da Atlassian dentro do Teamwork Collection promete automatizar etapas importantes, reunir os documentos relevantes, notificar a equipe sobre cada mudança e ainda criar integrados ao Jira, Confluence e outras ferramentas automaticamente.

A abordagem do sistema de trabalho moderno da Atlassian busca possibilitar:

Velocidade para o mercado : com o uso de ferramentas como Jira Plans, as empresas conseguem visualizar em um só lugar as dependências e riscos entre projetos de diferentes áreas.
Comunicação clara em meio a mudanças : pivôs de estratégia são inevitáveis. Com o Loom, um líder pode gravar um vídeo explicando o novo direcionamento diretamente no Jira, garantindo que toda a equipe entenda o contexto.
Colaboração facilitada por IA : um Rovo Agent como o Brainstorm Facilitator pode revisar uma nova estratégia, sugerir ideias em um quadro interativo e permitir votação rápida entre os membros.

Esses elementos eliminam gargalos clássicos do mundo corporativo, como reuniões improdutivas e falta de visibilidade entre times. De acordo com a Atlassian, só em 2024, clientes da empresa de software eliminaram mais de 200 milhões de reuniões utilizando o Loom, agora com IA que captura e resume reuniões automaticamente.

“Assim, é possível formar uma equipe multifuncional desde o início, todos na mesma plataforma e alinhados aos mesmos objetivos. Essa colaboração é o que realmente acelera a velocidade de entrega em organizações movidas por tecnologia”, afirmou Huselid.

Preparando empresas para o futuro trabalho

O Atlassian Team ’25 mostrou que a empresa está olhando além do desenvolvimento de software. Ela quer ser o sistema operacional do trabalho moderno, entregando soluções escaláveis, seguras e altamente personalizadas para todos os times, independentemente do setor.

Ao combinar ferramentas consagradas como Jira e Confluence, novas integrações como o Loom com IA, e a inteligência contextual dos Rovo Agents, a Atlassian oferece não apenas uma suíte de produtividade, mas uma plataforma estratégica para o crescimento e a inovação.

Se o futuro do trabalho moderno exige adaptabilidade, inteligência e conexão entre times, a Atlassian parece estar liderando esse caminho.

Quer saber como a sua empresa pode se beneficiar dos produtos Atlassian? Como Atlassian Platinum Partner, a e-Core pode te ajudar a alcançar o próximo nível do trabalho moderno. Saiba como conversando com um dos nossos consultores .

Isso pode te interessar:

e-Core

AI customer support in 2025: answers to the most pressing questions

Fri, 04 Jul 2025 14:49:08 GMT

AI customer support has moved beyond simple automation; it’s now a critical driver of efficiency, cost reduction, and customer satisfaction.

However, many organizations still struggle with implementation, especially when it comes to balancing AI-driven automation with human expertise.

This article brings together key insights and market observations to answer some of the most pressing questions about AI customer support, highlighting practical ways teams are using AI to enhance operations.

How can AI improve efficiency in customer support?

AI is transforming customer support far beyond the realm of simple chatbots. By automating repetitive tasks, optimizing workflows, and delivering actionable insights, AI enables support teams to resolve tickets faster, reduce costs, and enhance customer satisfaction.

AI-driven models have already improved ticket severity assessment, escalation management, and automated first responses, allowing teams to operate more efficiently and focus on high-value interactions.

What are the most impactful AI-based use cases in support?

Many companies are moving beyond basic automation to adopt high-impact solutions in AI customer support. Examples include:

Chatbot Agents : When integrated with knowledge bases, modern AI chatbots now reach over 85% accuracy in self-service scenarios ( Gartner, 2024 ), easing the load on support teams.

Predictive Analytics : By analyzing historical interactions, predictive models help anticipate and prevent issues before they escalate, cutting resolution times by up to 30%.

Sentiment Analysis : AI detects emotional tone in customer messages, enabling timely interventions and improving loyalty.
Smart Ticket Distribution : Assigning tickets based on agent expertise and customer sentiment ensures faster resolutions and fewer escalations.

Organizations testing AI-driven models have seen manual effort on routine tickets reduced by as much as 70–80%, demonstrating AI’s value in scaling support efficiently.

How do you ensure high-quality chatbots in AI customer support?

The evolution of AI chatbots has made them far more capable than their rule-based predecessors. Success with AI customer support chatbots hinges on:

Up-to-date knowledge bases
Seamless handoffs to humans
Sentiment-aware, context-driven responses

Combining chatbots with analytics and automated ticket handling can help turn them into proactive enablers of support, rather than just reactive tools.

What’s the ROI of GenAI in AI customer support?

Many organizations implementing AI customer support solutions are already seeing measurable ROI: reduced resolution times, lower operational costs, and increased agent productivity.

GenAI-powered tools contribute to more accurate ticket handling, proactive insights, and the ability to scale operations, turning support into a strategic function that goes beyond issue resolution.

Is AI replacing human agents in support?

Not at all. The real story of AI customer support is empowerment, not replacement.

75% of leaders using AI in support report that their teams have taken on more strategic responsibilities ( Gartner, 2024 ). By offloading repetitive tasks, AI allows agents to focus on empathy, complex resolutions, and innovation.

Why is knowledge management essential for AI customer support?

A strong knowledge base is the backbone of successful AI customer support.

Structured, searchable, and regularly updated repositories ensure that AI solutions, from chatbots to sentiment analysis tools, can deliver accurate and reliable assistance. Consolidating documentation, feedback, and ticket insights in a single platform enables both human agents and AI to perform at their best.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Acelerando a migração para a nuvem e impulsionando a transformação digital com Atlassian e AWS

Thu, 03 Jul 2025 15:02:04 GMT

Em um cenário dinâmico, empresas estão sempre buscando novas soluções de tecnologia com o objetivo de superar concorrentes, permanecer lucrativas e expandir os negócios de maneira sustentável.

Nesse contexto, a migração para a nuvem surge como um pilar da transformação digital. Uma estratégia que permite às companhias ampliarem sua capacidade de armazenamento e processamento de dados, ao mesmo tempo garantindo maior flexibilidade, eficiência e redução de custos operacionais.

A tendência é generalizada. Um relatório da Gartner de 2024 indica que, até 2027, 90% das empresas terão Cloud Computing como um fator “Indispensável” ou “ Extremamente Impactante” em seus negócios.

Já ouviu falar nos 7 R’s da migração para nuvem ?

Parceria estratégica para colaboração de equipes e segurança na nuvem

Diante dessa movimentação das empresas, a Atlassian e a Amazon Web Services contam com uma colaboração estratégica para acelerar a migração para a nuvem das e aprimorar as capacidades de IA. A parceria tem como objetivo migrar milhões de usuários do Data Center da Atlassian para o Atlassian Cloud .

A colaboração visa reduzir o tempo de migrações empresariais em 50% a partir do estabelecimento de um Cloud Center of Excellence (Centro de Excelência em Nuvem), incluindo tecnologias de IA generativa , como o Amazon Bedrock, para o desenvolvimento de aplicativos.

As duas empresas são líderes em capacitar a forma como as equipes trabalham e esse novo passo demonstra evolução para atender às necessidades das empresas modernas. A solução combinada permite utilizar as ferramentas avançadas de IA da AWS integradas ao Atlassian Cloud para aumentar a produtividade com insights e automação.

Você saberia dizer: Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI?

O valor da colaboração Atlassian e AWS para os usuários de nuvem

A colaboração entre a Atlassian e a AWS oferece uma combinação poderosa de recursos e benefícios. Mas quais as vantagens práticas para os usuários?

Primeiramente, a AWS é líder global em infraestrutura de nuvem, sendo reconhecida por sua segurança, confiabilidade e abrangência. Com soluções avançadas em inteligência artificial e análise de dados , a AWS capacita as empresas a inovar e operar com agilidade, consolidando sua posição como escolha preferencial para organizações que buscam robustez e escalabilidade.

Por sua vez, a Atlassian se destaca por suas ferramentas de colaboração e produtividade, fundamentais para o gerenciamento de projetos e desenvolvimento de software.

Sendo assim, a integração do Atlassian Cloud com a infraestrutura segura da AWS oferece soluções escaláveis e inovadoras, aproveitando os serviços avançados da AWS para atender às crescentes demandas das empresas modernas. Essa sinergia pode promover um ecossistema robusto que une colaboração e tecnologia de ponta, potencializando resultados empresariais.

Veja porque a cloud é a principal tendência em TI !

Benefícios da parceria Atlassian e AWS para os usuários

Escalabilidade e Desempenho : Os produtos em nuvem da Atlassian na AWS garantem que as empresas possam crescer sem comprometer a eficiência.
Segurança e Conformidade : A robusta infraestrutura de segurança da AWS apoia o compromisso da Atlassian com segurança e conformidade de nível empresarial.
Inovação e Flexibilidade : Os serviços avançados em nuvem da AWS permitem soluções inovadoras da Atlassian, oferecendo flexibilidade para atender às diversas necessidades dos clientes.
Cost Efficiency : O modelo de pagamento por uso e a redução da necessidade de infraestrutura local resultam em economia de custos e otimização dos gastos em TI.
Integração Fluida : Atlassian e AWS oferecem integrações contínuas, melhorando a produtividade e os fluxos de trabalho operacionais para clientes conjuntos.
Parceria e Inovação : A Atlassian utiliza poderosos serviços da AWS como OpenSearch e Amazon SageMaker, permitindo a entrega de soluções de IA.
Tomada de Decisão Baseada em Dados : O gráfico de trabalho em equipe melhora a colaboração por meio de contexto. O Atlassian Data Lake e o Atlassian Analytics oferecem uma ferramenta poderosa para visualizar dados e exportá-los para ferramentas de BI para impulsionar insights.
Consolidação de Dados : Os dados dos produtos Atlassian são consolidados no Atlassian Data Lake.
Integração de Dados : Integre dados de fontes tanto de primeira parte (1P) quanto de terceira parte (3P), transformando dados complexos em insights acionáveis que impulsionam o trabalho da equipe.
Migração para Forge : Mova-se do Connect para o Forge para suportar a maioria dos aplicativos de forma nativa, reduzindo a gestão de infraestrutura e aprimorando a conformidade de segurança.

O parceiro certo para a migração para cloud

De acordo com o relatório da Nextgov sobre o tema, uma em cada duas migrações para a nuvem falha. E isso porque o planejamento e a execução de uma mudança ampla e estratégica para a nuvem é um grande desafio para muitas organizações .

Nem todas as jornadas para a nuvem são iguais, mas existem semelhanças importantes. Uma estratégia orientada por negócios, aliada a um plano pragmático de adoção e migração, é essencial para o sucesso.

Por isso, torna-se evidente a necessidade de um parceiro estratégico no processo de migração. Um parceiro experiente pode fornecer a orientação necessária para implementar uma estratégia eficaz para garantir uma transição suave que maximize o valor e minimize riscos.

A e-Core é o parceiro ideal para que a migração da sua empresa seja um sucesso. Clique aqui e saiba mais como nossos especialistas podem impulsionar sua transformação digital.

Isso pode te interessar:

e-Core

Como uma fintech utiliza a Inteligência Artificial Generativa para melhorar o engajamento dos clientes

Wed, 02 Jul 2025 14:55:57 GMT

Sobre o cliente

A primeira fintech especializada em importação para empresas no Brasil e América Latina oferece soluções financeiras de crédito, financiamento e câmbio, assim como soluções tecnológicas que facilitam, simplificam e unificam em uma única plataforma. A empresa se destaca por três pilares fundamentais:

Tecnologia: Equipe de programadores especializados em soluções inovadoras.
Financeiro: Expertise em finanças para identificar os melhores produtos e potencializar resultados.
Importação: Origem no comércio exterior com uma longa história em uma das principais tradings do Brasil.

O desafio

A atuação da empresa acontece através de Sales Development Representative (SDRs) que geram oportunidades de negócio através de diversos contatos com clientes, incluindo ligações telefônicas diretas com os leads. O desafio de negócio era extrair métricas de qualidade dessas ligações e garantir a melhor utilização do pitch, aumentando a qualidade da operação dos SDRs e a conversão de mais oportunidades de negócio.

Anteriormente, todo o processo de análise das ligações para identificar pontos de melhoria no atendimento, adaptações do pitch e avaliação da qualidade dos atendimentos era realizado manualmente pelo gestor, que ouvia o áudio de cada ligação e fazia as análises. Para conseguir gerar relatórios automatizados para auxiliar o gestor na análises dessas ligações, a e-Core apoiou a fintech com uma solução personalizada de inteligência artificial utilizando os recursos da AWS.

A solução

A solução começa com a utilização das gravações das ligações telefônicas dos SDRs com os leads. O primeiro passo foi criar um pipeline de processamento para transformar as gravações em texto. Com a transcrição da gravação, utilizamos IA Generativa para realizar a avaliação da ligação. Desenvolvemos um prompt para avaliar o diálogo entre o SDR e um lead, analisando pontos como aderência ao pitch de vendas, habilidades de comunicação, apresentação do produto e serviço oferecido pela empresa.

O resultado final dessa análise consiste em um feedback construtivo voltado aos pontos de melhoria, desenvolvimento e motivação para o SDR. Utilizamos um modelo de IA generativa para transformar automaticamente as transcrições das chamadas em dados estruturados com o uso do Amazon Bedrock, extraindo e organizando campos essenciais, e gerando feedback construtivo para melhorar a atuação do SDR. O arquivo resultante é armazenado em um bucket AWS S3 e também enviado para a área do gestor na plataforma da companhia através de uma fila AWS SQS. Abaixo, você confere a arquitetura da solução personalizada criada pela e-Core:

O resultado

O processo de análise das ligações, que antes demandava tempo e esforço considerável do gestor, agora é automatizado, permitindo feedback imediato tanto para o SDR quanto para o gestor logo após a ligação. A escalabilidade da solução possibilita o processamento de 200 áudios em apenas 2 minutos, algo impossível de ser alcançado manualmente.

Além disso, o custo da solução automatizada é menor do que o custo de uma pessoa realizando a mesma tarefa manualmente. A automação não só reduziu o tempo médio de análise das ligações, como também proporcionou o levantamento de métricas detalhadas para todas as ligações realizadas, como tempo médio de ligação, qualidade da ligação e produtividade dos SDRs.

Com o feedback de todas as ligações, foi possível aumentar o tempo médio de ligação em 50%, indicando assim maior engajamento do cliente, e a efetividade das ligações em 20%. Essas melhorias refletem diretamente na qualidade do atendimento e na conversão de oportunidades de negócio, solidificando a empresa como uma fintech inovadora e eficiente no setor de importação.

Isso pode te interessar:

e-Core

Empresa do setor financeiro migra e moderniza sua infraestrutura para AWS e diminui custos em 10%

Tue, 01 Jul 2025 21:32:32 GMT

Sobre o cliente

Com 1 milhão de CPFs registrados, com expectativa de crescimento para pelo menos 60 milhões, a empresa do setor financeiro atua com o objetivo de diminuir a inadimplência, reduzir custos e manter uma boa relação com os clientes. Para tanto, oferece uma solução de gerenciamento de recebíveis, automatizando processos e fluxos de mensagem, sendo a Via Varejo um dos seus principais clientes.

Desafio

Após a migração para a solução DaaS, a empresa enfrentou desafios em sua infraestrutura legada, que revelou-se inadequada e onerosa devido às altas despesas com licenças de servidores SQL e o custo de infraestrutura necessário para executar a solução. Posteriormente, a empresa reconheceu a urgência de ajustar sua arquitetura para otimizar a satisfação dos clientes, incluindo a implementação de processamento de mensagens em lotes e a criação de ambientes segregados para clientes específicos.

A Solução

A companhia optou por migrar sua infraestrutura da Azure para a AWS com apoio da e-Core, visando uma migração seguindo o modelo de Replatform, porém com ajustes planejados para otimizar o desempenho e a eficiência operacional durante as 2 primeiras fases do projeto. Esses ajustes incluem:

Processamento de disparos de mensagens em lote, em vez de individualmente, para melhorar a eficiência e reduzir o tempo de processamento.
Criação de ambientes com IaC (Infrastructure as Code) separados para clientes específicos, garantindo maior segurança e flexibilidade na gestão dos dados.
Atualização do pipeline para implantação da infraestrutura e construção de um novo pipeline para deploy.

O processamento feito em lote foi modernizado para uma função AWS Lambda, antes estava alocado em uma máquina virtual na Azure. Como o AWS Lambda é um serviço de computação serverless, somente quando uma mensagem chegar na fila esse recurso será executado. Isso reduziu o tempo de ociosidade que ocorria no modelo anterior, que era de aproximadamente 12 horas por dia. Como o tempo ocioso gera desperdício de recursos, o pagamento por utilização gerou também uma economia de custo.

Anteriormente, a criação de recursos era pensada para ser feita de forma manual, podendo trazer inconsistência entre os ambientes e risco de falha humana. Após a migração para AWS, foi criado um template em IaC utilizando Terraform para onboarding de novos clientes que precisassem de uma ambiente de processamento dedicado. Com os templates de ambiente desenvolvido, foi possível garantir que todos os clientes possam ter a mesma configuração de infraestrutura já desenhada para atender a demanda e diminuição do tempo de provisionamento do novo ambiente.

Devido a restrição de tempo do projeto foi decidido manter o Azure DevOps como pipeline de implantação das aplicações durante a primeira e segunda fase do projeto, mudando a configuração do pipeline para que fosse o invocador dos serviços AWS que a solução utiliza. O Elasticbeanstalk é o serviço principal usado nas aplicações e, como ele já oferece a possibilidade de rollback e versionamento das aplicações e outras funcionalidades relacionadas a CI/CD, o Azure DevOps ficou responsável somente pelo armazenamento do código, acionamento do Beanstalk e execução dos templates em Terraform desenvolvido, com o objetivo de nas próximas fases do projeto migrar o Azure DevOps para uma solução de terceiros ou para o CodeCommit com CodePipeline

Resultados

Com o uso de templates IaC desenvolvido em Terraform, o provisionamento de ambiente para novos clientes que poderia levar até 2 dias em média caiu para menos de 4 horas e todo o deploy das aplicações podem ser controlado de forma centralizada com o uso do ElasticBeanstalk como serviço de orquestração de computação.

A migração da infraestrutura da Azure para AWS com o apoio da e-Core resultou em uma operação mais eficiente e econômica. A transformação arquitetural dos processos de disparos (E-mail, SMS, Whatsapp e URA) e geração dos boletos diminuiu o tempo de execução de mais de 5 horas para pouco menos de 10 minutos, gerando um retorno de investimento aprimorado das campanhas para os clientes e criando uma estrutura escalável. Além disso, a modernização desses dois processos resultou numa diminuição de custos totais de cloud chegando na casa de mais de 10%.

Isso pode te interessar:

e-Core

Human-centered leadership in the age of AI – Fireside Chat with Nicole Bruno

Tue, 01 Jul 2025 16:03:15 GMT

For this episode of e-Core’s Fireside Chat, we explore how trusted advisor relationships help organizations unlock the true potential of human-AI collaboration. Host Dan Teixeira, NA Managing Director at e-Core, sits down with Nicole Bruno, Head of Client Strategy and Success at e-Core, to reflect on the importance of empathy and human connection in tech-enabled environments.

While AI and frameworks can optimize our processes, it’s people who bring creativity, problem-solving, and transformation to life. From navigating strategic pivots to supporting executive teams, the conversation dives into how building trust and truly listening to clients leads to smarter collaboration and better outcomes, with or without AI.

As Nicole puts it, “people are the work.” And in a world of increasing automation, this episode reminds us why putting humans first is what makes change sustainable.

Join us as we explore ways of leveraging team collaboration in an AI era with a human-centered mindset.

Key moments:

00:37 Introductions
02:07 From Subject Matter Expert to Trusted Advisor
03:56 Connecting teams, building bridges
06:40 Having the right culture fit
08:43 Human touch: people are the work
10:21 Dealing with AI in the workplace
12:38 Personalized approach
14:26 How AI builds a holistic view
15:52 How to leverage AI use for increased collaboration

17:48 The key to human-AI collaboration success

You may also listen to this episode on Spotify:

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Reduzindo custos e tempo de inatividade na indústria de papel com inteligência artificial Negócios

Thu, 26 Jun 2025 18:07:51 GMT

Descubra como um dos 10 maiores produtores de papel do mundo reduziu custos e tempo de inatividade por meio da manutenção preditiva de máquinas com a ajuda da Orbit AI

O desafio

Um dos 10 maiores produtores de papel do mundo não estava aproveitando completamente seu potencial de produção devido aos altos custos e à imprevisibilidade da manutenção de máquinas . A cada seis anos, a empresa costumava realizar manutenção leve, com um custo aproximado de $3,4 milhões. A manutenção mais significativa, que custava cerca de $7 milhões, ocorria a cada 12 anos. Além disso, o cliente precisava interromper as operações por 10 dias a cada ano devido a requisitos regulatórios.

Como não podiam prever antecipadamente qual máquina precisaria de manutenção, o cliente precisava solicitar serviços de manutenção urgentes (e consequentemente mais caros), levando a um tempo de inatividade inesperado e comprometendo a eficiência operacional. Eles já haviam tentado resolver o problema adotando uma solução gerenciada por terceiros para algumas de suas máquinas, mas os altos custos impediam sua escalabilidade em toda a fábrica.

Com a Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) ganhando destaque na agenda dos CIOs da indústria de manufatura ( Gartner, 2023 ), fazia sentido buscar uma consultoria e serviços de TI confiável e experiente para ajudá-los a enfrentar esse grande desafio com novas tecnologias. Eles se associaram à e-Core com o objetivo de identificar anomalias menores nos equipamentos e realizar uma manutenção mais precisa durante o fechamento anual obrigatório de 10 dias, estendendo assim o intervalo para manutenções mais significativas.

Let's talk!

Nossas soluções podem transformar e acelerar o crescimento do seu negócio.

Preencha o formulário para receber o contato de um de nossos especialistas!

Os resultados

Os benefícios da manutenção preditiva são verdadeiramente transformadores. Imagine as máquinas em sua instalação funcionando sem interrupções e com economia de custos que impulsionam seus resultados financeiros .

A primeira vantagem está na melhoria da eficiência operacional , onde o tempo de inatividade se torna uma ocorrência rara. Ao criar previsões a partir dos dados dos sensores, a manutenção das máquinas atinge um novo patamar e concede um benefício valioso: uma vida útil estendida para as máquinas. Isso resultou em uma redução notável no tempo de inatividade, um aumento na produtividade e economias substanciais a longo prazo . Se a manutenção a cada seis anos for estendida para oito anos e a manutenção a cada 12 anos puder ser estendida para 15 anos, as economias podem chegar a quase $260.000 para um único equipamento.

A impressionante precisão alcançada – 80% ou mais – na antecipação das necessidades de manutenção resultou em uma redução significativa no tempo de inatividade não planejado, estimado em cerca de 20% a 40%. O impacto financeiro é igualmente impressionante, com um atrativo retorno sobre o investimento do projeto: a empresa prevê economias de quase $850.000 por ano para as unidades de negócios que adotaram a manutenção preditiva. O projeto tem um custo de aproximadamente $70.000, com um retorno do investimento esperado em 6 a 8 meses.

A solução

Com a ajuda das soluções de Orbit AI da e-Core , o projeto começou com uma exploração minuciosa dos dados. Aproveitando o AWS SageMaker , criamos uma solução altamente escalável para atender a várias máquinas da fábrica, permitindo modelos preditivos personalizados para cada uma delas. Essa abordagem melhorou a eficiência de custos, uma vez que o cliente só precisa pagar pelos momentos de previsão e uso de instâncias de computação associados, eliminando a necessidade de contratos caros e não escalonáveis com terceiros.

O pré-processamento dos dados foi realizado para prepará-los para o modelo DeepAR. A seleção do modelo baseou-se na métrica de erro absoluto médio, resultando na escolha da configuração com melhor desempenho. Um modelo de aprendizado profundo usando o algoritmo de previsão DeepAR foi implementado para prever várias séries temporais, utilizando dados de 92 séries distintas obtidos de vários sensores da fábrica. Para otimizar o desempenho do modelo, um processo de ajuste fino explorou sistematicamente diferentes hiperparâmetros.

Após o treinamento, desenvolvemos um pipeline flexível para facilitar a criação futura de modelos para diferentes sensores e máquinas. Embora a conexão e a automação de cada etapa do processo tenham sido complexas, nossa equipe conseguiu projetar com sucesso um sistema escalonável para previsões futuras. Além disso, a estrutura oferece a capacidade de retreinar o modelo, melhorando significativamente a precisão das previsões ao longo do tempo.

A e-Core reconhece que os modelos de aprendizado de máquina podem se beneficiar de melhorias contínuas, e o pipeline implementado está equipado para suportar esse processo iterativo.

Saiba mais sobre Orbit AI da e-Core

Isso pode te interessar:

e-Core

Atlassian anuncia inteligência artificial generativa em todos os produtos (e outras novidades!)

Thu, 26 Jun 2025 13:21:32 GMT

O “Atlassian Intelligence” será um assistente virtual presente em todos os produtos de Atlassian Cloud

O segundo dia de Atlassian Team ’23 foi marcado por grandes anúncios da Atlassian, incluindo o tão aguardado uso de inteligência artificial generativa nas ferramentas Atlassian. A apresentação do co-fundador e co-CEO Mike Cannon-Brookes sobre o chamado “Atlassian Intelligence” foi a que mais empolgou o público presente no The Venetian, em Las Vegas, mas foi precedida de outras grandes novidades, incluindo um novo produto exclusivo para a criação de novos produtos.

Confira os principais anúncios do segundo dia de Atlassian Team ’23!

“Atlassian Intelligence”, a IA generativa da Atlassian

Mike Cannon-Brookes, co-fundador e co-CEO da Atlassian, anunciou o Atlassian Intelligence , a inteligência artificial generativa que será incorporada a todos os produtos da Atlassian Cloud nos próximos meses.

O novo “colega de trabalho virtual” terá interface com linguagem natural e será construído a partir dos recursos de machine learning já disponíveis nos produtos Atlassian para interpretar as bases de conhecimento de cada empresa e também da internet. Entre as funcionalidades apresentadas na keynote estão:

Atendimento de solicitações com um assistente virtual utilizando linguagem natural via Slack ;
Possibilidade de escolher a entonação de respostas a tickets no Jira Service Management;
Criação de textos ricos como tabelas, emojis, checklists , etc em todos os produtos Atlassian Cloud;
Sumarização e delegação de tarefas entre times com base em conteúdos não estruturados no Confluence;
Respostas rápidas a perguntas relacionadas à base de conhecimento de sua empresas;
Criação de JQL e SQL a partir de solicitações feitas com linguagem natural – na prática, isso significa que será possível rapidamente desenvolver uma visão no Analytics cruzando dados entre diferentes produtos a partir de uma query (é realmente impressionante!).

O Atlassian Intelligence ainda não tem uma data definida de lançamento, mas será disponibilizado nos próximos meses de forma automática para todos os clientes de Atlassian Cloud ( Se você ainda não fez a migração para a nuvem, aproveite para iniciá-la antes que o suporte para Server acabe ).

Até lá, as features serão liberadas em versão de teste para usuários selecionados. Você pode solicitar acesso antecipando por meio do site do Atlassian Intelligence (Jira admins terão prioridade!).

Confluence Whiteboards: conectando ideia à execução

O Confluence vai ter um canvas próprio! O co-fundador e co-CEO da Atlassian Scott Farquhar foi o responsável pelo anúncio do Confluence Whiteboards, uma ferramenta criada para oferecer mais flexibilidade no trabalho em equipe, facilitando a visualização e organização das iniciativas.

O grande diferencial do Confluence Whiteboards é a sua integração nativa com outros produtos Atlassian, o que permitirá transformar com facilidade ideias em tarefas com a criação automática de tasks no Jira a partir de um clique.

O caminho inverso também é possível por meio da incorporação de elementos externos ao Whiteboard , como issues do Jira ou designs do Figma, para ter uma visualização menos estruturada de itens de um projeto.

Também será possível criar seções no canvas do Whiteboard com automações específicas , como criar rótulos ou mudança de status. Saiba mais no site do Confluence Whiteboards .

Novo produto Atlassian: Jira Product Discovery

Vem aí um novo produto para a família Atlassian, criado para auxiliar no desenvolvimento de produtos: o Jira Product Discovery .

A proposta é oferecer a Product Managers, Business Analysts e seus times uma plataforma para idealizar, priorizar e se comunicar em todo o processo de desenvolvimento de novos produtos.

Entre as funcionalidades apresentadas, estão:

Ideas e insights: um local para reunir ideias em um lugar só utilizando diversas plataformas como fonte, como o Google Docs, Slack, Zendesk, Confluence ou qualquer lugar da internet.
Impact assessment: interface criada para comparar rapidamente critérios-chave no processo de ideação, como risco e esforço.
Product roadmap: interface para organizar e compartilhar o roadmap de produto com outros stakeholders, sejam internos ou externos.
Timeline de produto: ações ligadas ao desenvolvimento de produto em uma visão de timeline integrada ao Jira Software.

Beacon ganha destaque como reforço à segurança

O recém-lançado Beacon ganhou destaque na keynote da presidente da Atlassian Anu Bharadwaj. A solução, que está em beta desde o início do ano, oferece uma detecção inteligente de riscos à segurança em produtos da Atlassian Cloud.

Com o Beacon, as equipes podem monitorar e gerenciar facilmente suas aplicações e infraestrutura em nuvem, obter informações sobre desempenho e segurança, e receber alertas e notificações em tempo real para possíveis problemas.

A solução se integra com provedores de nuvem populares, como AWS, Azure e Google Cloud, e fornece um painel centralizado para todos os recursos em nuvem. O Beacon também suporta automação por meio de integração de API e fluxos de trabalho personalizáveis, permitindo que as equipes simplifiquem seus processos de gerenciamento em nuvem.

Com essa nova solução, a Atlassian continua demonstrando seu compromisso em ajudar equipes a colaborar e trabalhar de forma mais eficiente, independentemente de sua localização. Hoje, todos os clientes da Atlassian podem se inscrever para o programa de acesso antecipado!

Gostou das novidades da Atlassian para 2023?

Conte com o apoio da e- Core , parceira Platinum Solution da Atlassian , para saber como você pode implementar essas e outras funcionalidades dos produtos Atlassian para transformar o seu negócio.

Fale conosco preenchendo o formulário a seguir!

Isso pode te interessar:

e-Core

ITSM vs ITIL: a path to a modern business with Jira Service Management

Wed, 25 Jun 2025 14:46:32 GMT

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

You may also be interested in:

Regarding IT management, terms like ITIL and ITSM are often discussed together. But have you ever wondered why?

Companies looking to enhance the quality of their technology services frequently turn to these concepts to guide their strategies. And it makes sense! ITIL has led the ITSM industry for over 30 years, and the two concepts complement each other powerfully.

However, while ITIL and ITSM go hand in hand , it’s important to remember that they have differences. Combining them to implement efficient processes is an excellent idea for modern businesses aiming to enhance their technology strategies and focus on delivering business value .

That’s why it’s essential to integrate these practices within a broader organizational management model. This is where the concept of a System of Work (SoW) becomes relevant. SoW provides a structured approach to aligning activities and deliverables with business objectives, streamlining processes, and boosting efficiency.

In this article, we’ll explore the key differences between ITIL and ITSM, highlight their main benefits, and show how Jira Service Management can be used as a powerful tool to unlock their full potential.

ITSM and ITIL: a quick overview

To put it simply, ITSM is the umbrella covering all aspects of IT management. It involves the activities, policies, and processes necessary to plan, deliver, manage, and improve IT services . In contrast, ITIL serves as a best-practice guide for managing these services, always aiming to create value for the business and its customers.

In summary, ITSM covers the full spectrum of IT management, from planning to support, while ITIL provides a structured set of practices to manage these services effectively.

Moving beyond traditional textbook concepts and bringing it into real-world application, here’s a practical way to look at it: to implement efficient IT Service Management (ITSM), ITIL can be your foundation.

Adaptability and flexibility: the key to IT success

One major advantage of ITSM is its adaptability . It’s not limited to a single framework and can incorporate ITIL, COBIT, ISO 20000, and others. This flexibility allows organizations to shape practices to fit their specific needs.

Meanwhile, ITIL applied through a blend of processes, technology, and people ensures that IT services are delivered efficiently and aligned with business goals. Integrating these frameworks with a System of Work approach can drive even better outcomes, as SoW consistently connects these practices to strategic objectives in a structured way.

ITIL vs ITSM: real benefits of implementation

Recent studies have shown that companies adopting ITSM practices, particularly when combined with ITIL, report numerous benefits.

Some of the most notable include:

Stronger strategic alignment : SoW enhances this benefit by linking operational outputs directly to organizational goals.
Fewer service disruptions : Process standardization, enabled by ITIL and SoW, reduces operational failures.
Improved productivity : SoW’s emphasis on operational efficiency amplifies ITSM benefits.

It’s important to note that ITIL is not a magic bullet: to succeed with ITSM implementation, the focus must remain on the business’s needs . Following processes strictly “by the book” isn’t necessary.

ITIL is a guide, and the latest version emphasizes this vision through its guiding principles:

“The idea behind these principles is that they embody the core messages of ITIL and service management in general, supporting sound decision-making and successful actions of all kinds at all levels during the adoption and adaptation of management practices.” — Based on the ITIL 4 framework, published by AXELOS.

ITIL provides a roadmap, a logical structure tested by organizations worldwide. But to apply it successfully, you must understand the business it’s supporting, including its needs, specific context, and regulatory or audit requirements, so you can tailor a strategy that fits.

Is Jira Service Management ITSM or ITIL?

Built on ITIL best practices, Jira Service Management is one of today’s leading ITSM platforms . By supporting ITIL-aligned processes, it gives modern organizations a robust solution to manage their IT services in a collaborative, efficient, and agile way.

As a highly customizable tool, Jira Service Management allows you to build smart, integrated, and optimized processes that align with your operations . This means you can design workflows tailored to your specific needs, leveraging powerful capabilities such as automation and AI to deliver ITSM that is fast, reliable, and high quality.

ITSM based on ITIL with Jira: best of both worlds

Although closely related, ITIL and ITSM serve different purposes in IT service management. ITIL provides a detailed framework for improving specific processes, while ITSM offers a broader, more flexible approach to IT service delivery.

By incorporating the System of Work concept, you can take these practices to the next level. SoW enables organizations to connect day-to-day tasks with long-term objectives, driving stronger strategic alignment, operational efficiency, and cross-team collaboration.

With Jira Service Management, modern organizations can implement these practices in an integrated way, maximizing IT outcomes and consistently delivering business value. By designing smart processes to optimize IT operations, you’ll ensure faster, more traceable, and audit-compliant service management, with strong data privacy and governance.

Ready to transform your IT operations? At e-Core, we help teams elevate their technology services to new levels of efficiency and agility. Reach out today to learn how we can customize solutions to meet your business’s unique needs!

Priscilla dos Santos

ITSM & ESM Business Advisor at e-Core

Webinar recap: How to make AI work for support teams

Fri, 20 Jun 2025 15:02:54 GMT

Earlier this month, our team hosted a live session discussing how customer support leaders can prepare their operations for AI. Whether you’re running a mature support org or a startup in “founders mode,” the core message was the same: AI will amplify whatever structure you already have, whether it’s working or not .

Below are the main highlights and takeaways from the conversation, led by Adriele Radmann, IT Support Leader at e-Core, and Bernardo Costa, Service Delivery Manager.

Key support challenges and how AI helps

Adriele started the session by pointing out a pattern that’s been seen across organizations of all sizes: rising ticket volume, more technical escalations, and customers expecting faster, more accurate answers.

Although it’s tempting to throw AI at these problems right away, she highlighted that AI is only as good as the structure behind it. If the foundation is broken, AI will only scale that dysfunction.

Still, AI has tremendous potential when applied with the right strategy. Bernardo’s section of the webinar focused on six common challenges it can help solve:

High ticket volume and repetitive inquiries
AI can reduce response times by up to 70% by handling repetitive cases with your company’s own data and workflows.

Poor ticket prioritization
When everything feels urgent, it’s hard to focus. AI can automatically learn from past tickets to flag what really matters, and act accordingly.

The image below illustrates the ideal process to address this challenge.

Misdirected escalations
Instead of wasting time bouncing between teams, AI can route tickets accurately and even resolve some on its own, using your documentation and playbooks.

Lack of sentiment analysis
AI can detect tone and emotion in customer messages in real-time, helping deliver more empathetic support and escalate to humans when needed. This helps uncover unspoken customer needs and prioritize accordingly.

Outdated documentation
Let AI detect patterns in closed tickets, generate root cause analyses, and proactively update knowledge base articles .

The image below illustrates how this cycle is truly meant to function, with each stage closely connected to the next.

Balancing cost and quality
Yes, AI reduces costs, but it also unlocks opportunities for better support and upsell. In one of our client cases , a tailored AI solution led to:

50% longer sales calls (more engagement)
20% more effective calls
Instant feedback for sellers

What AI needs to deliver results
According to Adriele, before jumping into implementation, there are three things you absolutely need to get right:

1. Data quality

Start by collecting all your historical customer interactions: tickets, chats, emails, etc. Clean up your knowledge base and make it easy to find, use, and update.

Don’t underestimate the power of internal comments and contextual notes; they can serve as the training ground for your AI assistant. Assign ownership for content, and treat documentation as a living part of your support system.

Plus, we included a tip that might make this process easier for you:

Knowledge Base

Tip: Well documented tickets can be source of knowledge for both AI and
human agents and drive continuous improvement

2. Clear processes

AI depends on well-defined workflows for ticket triage, escalation, prioritization, and resolution.

Map your entire ticket journey, from first contact to resolution. Regularly review and adjust your support tiers, SLAs, and internal handoffs. If your Tier 2 can now handle Tier 3 issues, that should be reflected in your processes. AI will only follow what it’s trained on.

3. Integrated tools

Your ticketing platform should centralize all contact channels and workflows. That’s where AI will live, learn, and act. If the setup is fragmented, AI will be too.

And don’t forget your metrics: monitor not only FRT and CSAT, but also how AI is performing on resolution accuracy and escalation rates. Combine these with qualitative feedback to get the full picture.

The human-AI balance in customer support

To close the session, Adriele took on one of the most pressing questions support leaders face today: Is AI replacing human agents? In her view, AI isn’t here to replace human agents, it’s here to empower them.

Let AI handle:

High-volume repetitive inquiries
Ticket routing and classification
Self-service documentation updates

Let humans handle:

Empathetic conversations
Edge cases
Strategic decision-making
Training and fine-tuning the AI

As Adriele said during the session, “Put the right player in the right position.”

By taking the time to structure your support team, your data, your workflows, and your tools, you’ll be setting up both your people and your AI for long-term success.

If your team is exploring how to apply these strategies in a real environment, our Product Support Services are designed to help.

From structuring your support layers to implementing AI and automation, we work as an extension of your team to turn every interaction into an opportunity to grow.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Ana Quaresma

Marketing Analyst at e-Core

Conquering digital transformation with Atlassian’s System of Work

Mon, 16 Jun 2025 15:11:36 GMT

Digital transformation is no longer optional—it’s necessary for businesses across all industries. In today’s fast-evolving landscape, organizations that fail to adapt their systems of work risk losing relevance and competitiveness.

However, digital transformation isn’t just about adopting new technologies. It requires a continuous structural and cultural evolution that reshapes how work happens today and drives future success.

Many organizations face a critical challenge: implementing technology without addressing process inefficiencies, cultural shifts, and organizational structures. This often leads to misalignment, data silos, and poor collaboration, directly impacting business outcomes.

Companies need a structured, systematic, and business-aligned approach to achieve true digital transformation. This is where Atlassian’s System of Work comes in—providing an integrated set of solutions and best practices that empower organizations to streamline their transformation journey and maximize results.

The four pillars of digital transformation

Digital transformation only succeeds when combined with organizational, agile, and cultural changes. Simply digitizing inefficient processes or investing in technology without preparing teams for a new way of working limits success. Atlassian’s System of Work supports this essential shift, often overlooked by organizations.

These four interconnected pillars lay the foundation for long-term success:

Digital transformation: leveraging digital technologies to optimize processes, enhance operations, and create new business models.
Example: implementing AI and analytics to automate workflows.
Organizational transformation: structural and cultural changes that improve efficiency and competitiveness.
Example: breaking down silos and reorganizing teams for agility.
Agile transformation: adopting agile principles to create faster, more adaptive processes.
Example: implementing scalable agile frameworks across the enterprise.
Cultural transformation: shifting mindsets and values to foster collaboration and innovation.
Example: encouraging experimentation and continuous learning in the workplace.

What is Atlassian’s System of Work?

Atlassian’s System of Work is a comprehensive approach to work management, built around a portfolio of powerful tools, including Jira Software, Jira Align, Confluence, Trello, Bitbucket, and Jira Service Management.

This approach eliminates silos, enhances collaboration, and ensures transparency and efficiency across the organization—leading to greater predictability and agility in workflows.

Why was the System of Work created?

Atlassian’s System of Work was developed to address a critical business need: integrating all aspects of work so that diverse and distributed teams can collaborate effectively and transparently.

It helps organizations overcome common challenges such as:

Lack of alignment between strategy and execution
Poor visibility into project progress
Difficulty synchronizing different departments and functions
Low predictability and complex change management

With this structured approach, companies can align teams more effectively, eliminate inefficiencies, and accelerate value delivery to the market.

Business impact: what’s in for companies?

Adopting Atlassian’s System of Work drives tangible business benefits, including increased organizational scalability, data-driven decision-making, and improved operational efficiency.

By reducing manual work and streamlining workflows, productivity rises while fostering a more collaborative culture. Additionally, optimized resource allocation reduces costs and accelerates time to market.

Market data indicate that companies utilizing this approach experience significant benefits, including productivity increases of 25% to 30% and reductions in delivery times of up to 40%.

Atlassian’s ability to seamlessly connect tools, processes, and data across teams drives this success.

This interconnectedness — referred to as “network extension” in the System of Work framework — creates a more fluid and efficient digital ecosystem.

How to use Atlassian’s Network Extension practically

�� Tool Integration: the System of Work connects tools like Jira, Confluence, and Trello into a unified platform, ensuring centralized data access.

�� Team Connectivity: it fosters collaboration across distributed teams, breaking down functional silos.

�� Automation & Workflow Optimization: Atlassian enables cross-functional workflow automation, eliminating bottlenecks and boosting efficiency.

�� Visibility & Transparency: from C-level executives to individual contributors, everyone has access to a single source of truth, ensuring real-time progress tracking.

�� Unified Communication: Platforms like Confluence and Slack integrations help centralize information, preventing data loss and fragmentation.

How to implement Atlassian’s System of Work successfully

Atlassian’s System of Work redefines organizations’ way of operating, connecting strategy, execution, and collaboration to fuel digital transformation.

As a Platinum Partner, e-Core specializes in digital transformation, System of Work optimization, and Atlassian solutions implementation across enterprise environments.

If your organization seeks greater strategic alignment, efficiency, productivity, and collaboration, reach out to us to accelerate your transformation journey.

How ITSM transformation reduced costs by 45% for a healthcare technology provider

Fri, 13 Jun 2025 14:52:15 GMT

Our Work

Migrated ITSM tickets and project work from ServiceNow, VersionOne, and SharePoint to Jira Service Management (JSM) and Jira Software, creating a unified platform for managing IT services and project tasks
Simplified change management by replacing multiple forms with a single change request issue type in JSM
Set up automation rules for ticket prioritization, comment synchronization, and SLA tracking
Implemented Insight Asset Management integrated with JSM for real-time visibility and streamlined asset management
Provided comprehensive training for JSM agents and administrators

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

The Results

The migration to JSM and Jira Software delivered significant benefits:

Enhanced operational efficiency

By consolidating the management of IT services and project tasks into a unified platform, the complexity of these operations was significantly reduced, leading to more efficient workflows and faster issue resolution.

Improved team communication and collaboration

The integration between JSM and Jira Software provided better visibility into development tasks and their impact on ITSM tickets, improving communication and collaboration between teams.

Streamlined change management process

The new Change Request process reduced task redundancy to zero and streamlined the approval workflow. We implemented logic to require certain fields in the Change Request intake process, based on the change request criteria. This optimization made the change management process more efficient and reduced the likelihood of errors.

Better asset management

The implementation of Insight Asset Management provided real-time visibility into network assets, enhancing the IT team’s ability to manage and maintain the infrastructure effectively.

Achieved cost savings

By migrating away from ServiceNow before the license expiration, the client avoided the costs associated with renewing the ServiceNow license and optimized their investment in JSM and Jira Software. The switch from VersionOne to Jira resulted in additional savings. Overall, the company realized estimated cost reductions of approximately 45% by moving to Jira Software and JSM, resulting in savings of over $100K per year .

Empowered teams for future success

Comprehensive training ensured that the client’s team could effectively manage and configure their new platform, driving ongoing improvements and adapting to future needs.

Looking Ahead

The transition to JSM and Jira Software enabled the client to overcome its ITSM and project management challenges, resulting in a more efficient, integrated, and cost-effective solution that supports its mission of delivering high-quality healthcare technology solutions.

We continue to support the company by providing services that enhance efficiency across strategy and operations alignment by conducting comprehensive business analyses and optimizing their processes.

The Solution

Our strategy targeted the client’s main issue: the lack of integration between ServiceNow, SharePoint, and VersionOne, which limited visibility into development tasks for bug fixes and incidents.

Because the client was already moving from VersionOne to Jira, we replaced ServiceNow with JSM to unify IT services and project work, leveraging Atlassian’s built-in integration capabilities.

We migrated ITSM tickets and project tasks from ServiceNow and SharePoint to JSM and Jira Software, making collaboration between IT and development teams smoother and more efficient.

To simplify change management, we replaced two separate SharePoint forms with a single Change Request issue type in JSM. We also built in logic that prompted requestors to fill in specific fields based on criteria. This cut down on the back-and-forth, reduced errors, and saved time.

To further improve efficiency and responsiveness to critical issues, we set up automation rules for ticket prioritization, comment synchronization, and SLA tracking. For example, the “Set Incident Priority” automation was executed 30 times per day, ensuring incidents were prioritized efficiently and resolved more quickly. Previously, managing incidents, problems, service requests, and maintenance tasks across multiple systems created complex workflows. The new automation rules ensured efficient handling of critical issues and timely responses, reducing downtime and improving service quality.

The automations for low-environment change requests drastically reduced manual effort and improved processing times for non-critical changes. For example, the “Auto-approve low environments CRs” automation executed 20 times per day, and the “Auto-close low environments CRs” automation executed 18 times per day, minimizing errors and enhancing the overall efficiency of the change management process.

We also implemented Insight Asset Management, integrated with JSM, to replace spreadsheets and Access databases. This gave the team real-time visibility into assets and improved decision-making.

Finally, we trained both JSM agents and admins to make sure the team could manage and configure the platform on their own. The transition ran smoothly, with no disruption to ongoing operations.

A provider of medical cost management solutions for the workers’ compensation industry was struggling with a complex and fragmented IT environment. Multiple platforms were used to manage projects, service tickets, and incidents.

The IT services team used ServiceNow, while the development team was migrating from VersionOne to Jira Software. Service requests were submitted via SharePoint, which then generated tickets in ServiceNow. This disjointed system created visibility gaps and communication issues, delaying resolutions.

Change management and release processes relied on several SharePoint forms. SharePoint also served as a document repository and reporting tool—though some documents lived in ServiceNow. Asset tracking was split between a spreadsheet and an Access database. This patchwork of tools increased the risk of errors and made automation difficult.

When their ServiceNow license was nearing expiration, the company saw an opportunity to simplify and improve their IT operations. They chose to move their processes to a single platform using Jira and Jira Service Management (JSM), aiming to better connect business and DevOps at a lower cost.

Results

Reduced task redundancy to zero and streamlined the approval workflow
Enhanced operational efficiency with more effective workflows and faster issue resolution
Improved team communication and collaboration with better visibility into development tasks
Achieved real-time visibility into network assets, enhancing the IT team’s management capabilities
Achieved significant cost savings, realizing an estimated 45% cost reduction and saving over $100K in licenses
Empowered teams with the ability to effectively manage and configure the new platform, driving ongoing improvements and adapting to future needs

Odontoprev Redesenha Seus Fluxos Operacionais para Ganhar Mais Eficiência com apoio da e-Core

Thu, 12 Jun 2025 15:58:48 GMT

Tecnologia

Para ser líder de mercado e com crescimento constante, é imprescindível que a estratégia da companhia seja bem definida e desdobre em projetos, inovações e operações. E a tecnologia por sua vez tem um papel fundamental nessa jornada.

Alguns exemplos foram: o evidente aumento do CapEx e os mais de 90% dos investimentos da companhia são destinados a tecnologia.

Tamanha importância, viu-se a necessidade da criação de um Escritório de Gerenciamento de Projetos.

Para entender ainda melhor essa parceria, veja o episódio do SyncCast, o podcast da e-Core com Mariana Andrade e Eduardo Grangeiro, da Odontoprev!

Sobre a Odontoprev

A Odontoprev é a maior operadora de planos odontológicos da América Latina. É líder em planos odontológicos no Brasil, com cerca de 9 milhões de beneficiários e conta com uma rede de cirurgiões-dentistas especializada, com aproximadamente 27 mil credenciados.

Com 37 anos de atuação e listada na B3 desde 2006, a empresa mantém seu compromisso com inovação e excelência.

Com o crescimento contínuo, a Odontoprev sempre levou muito a sério questões fundamentais como previsibilidade, rastreabilidade e governança

Governança

Por atuar em um setor regulado e competitivo, a Odontoprev precisava evoluir e materializar sua estratégia. E em um mundo cada vez mais rápido, a busca por eficiência fez ainda mais parte do DNA da empresa.

No ponto de vista de Gestão de Projetos, o desafio era evoluir a governança em relação à gestão do portfólio de programas e projetos estratégicos. E apesar da utilização do JIRA , ainda não existia uma otimização para a gestão do todo: o uso de múltiplas ferramentas, dados fragmentados, iniciativas sem padronização e baixa visibilidade dificultavam a priorização, execução e gestão estratégica.

A questão central era: como orquestrar, do ponto de vista de pessoas, processos e ferramentas, uma estrutura que sustentasse a execução da estratégia da organização ?

A estrutura existente possibilitava diversas oportunidades à agilidade organizacional, a conexão entre os níveis estratégico, tático e operacional, a integração e a topologia dos times, além das próprias questões que envolviam tecnologias.

A oportunidade

No processo de renovação do licenciamento da plataforma Atlassian, a Odontoprev participou de um evento da e-Core e identificou que ainda havia muitas oportunidades de refinar sua estratégia, governança e orquestração de portfólio , aproveitando melhor as ferramentas que já possuía.

Junto à e-Core, a empresa embarcou em uma jornada de transformação que visou reposicionar o papel do PMO como orquestrador estratégico , estruturando práticas modernas de gestão de portfólio e agilidade organizacional. As principais iniciativas incluíram:

● Governança Estratégica e Ways of Working

Criação de um modelo escalável de governança, incluindo definição de fluxos de priorização, integração entre níveis estratégicos e táticos, e adoção, adaptação e combinação de práticas, métodos e frameworks adaptados ao contexto e cultura da empresa. A estratégia contemplou aspectos como esteiras de desenvolvimento, topologia de times, cadências de entrega e rituais de alinhamento.

● Integração entre Pessoas, Processos e Ferramentas

Alinhamento entre áreas estratégicas, produtos, tecnologia e operação por meio de um modelo unificado de gestão, com foco em colaboração fluida, rastreabilidade de dados e decisões orientadas a valor.

● Benchmarking e Melhores Práticas Atlassian

Aplicação de benchmarks de mercado e melhores práticas na utilização do JIRA, com foco na consolidação da plataforma como centro de orquestração da estratégia, reduzindo a fragmentação de sistemas e potencializando a governança sobre os dados.

Resultado

Com o apoio da e-Core, a Odontoprev conquistou avanços significativos na forma como conduz sua estratégia de portfólio. Entre os principais resultados:

Reposicionamento do PMO como orquestrador estratégico, atuando com foco em valor e visibilidade do portfólio;
Aprimoramento da governança e integração dos processos, com rastreabilidade de ponta a ponta das iniciativas de 100%;
Ganhos de eficiência operacional com a maior previsibilidade na execução dos projetos;
Estruturação de dados confiáveis e dashboards gerenciais, promovendo decisões mais rápidas e qualificadas;
Adoção consolidada dos novos Ways of Working , com maior alinhamento entre áreas e aumento de desempenho dos times.

O Futuro

O Futuro
A transformação realizada criou bases sólidas para os próximos passos da Odontoprev, que incluem automação de processos, inteligência analítica aplicada à gestão de portfólio e integração ainda mais robusta entre áreas estratégicas .
Os próximos passos serão a ampliação da automação, a implementação da inteligência analítica e governança avançada, que garantirão decisões ainda mais ágeis e estratégicas. Além disso, a maximização da sinergia organizacional segue reforçada pela integração entre as áreas de negócio, tecnologia e operação.
Com uma estrutura moderna, ágil e orientada a dados, a empresa está ainda mais habilitada para capturar novas oportunidades de mercado, acelerando sua transformação digital e fortalecendo seu papel como referência em gestão estratégica no setor de saúde.

Conclusão

Mais do que implementar uma ferramenta, a Odontoprev reestruturou sua estratégia de gestão, tornando o VMO ainda mais protagonista em seu papel, viabilizando a estratégia da companhia, a execução de sua visão de futuro com mais alinhamento, de forma cada vez mais ágil e impactante.

A parceria com a e-Core tornou possível essa virada estratégica, consolidando seu Ways of Working e a preparando ainda mais para os desafios atuais — e os próximos.

“A necessidade da centralização dos dados e padronização do nosso fluxo de trabalho era gigante. A e-Core como parceira foi fundamental nesse processo, trazendo boas práticas de mercado. Além de uma excelente consultoria sobre processos, do que realmente fazia sentido e do que poderíamos e deveríamos desapegar. Às vezes acreditamos estar no caminho, mas contar com a expertise de parceiros faz a gente sair da caixinha e potencializar os resultados.”

Mariana Andrade

Supervisora VMO na Odontoprev

Confira mais soluções como que a e-Core criou junto a Odontoprev →

e-Core

Isso pode te interessar:

Unspoken customer needs: Why valuable insights aren’t directly stated

Wed, 11 Jun 2025 16:16:08 GMT

When deciding which product to buy or service to subscribe to, we implicitly go through two stages of comparison. The first stage is more objective, and tends to focus on what the product or service offers in a binary sense.

A product either offers something or it doesn’t. A given streaming service either has a specific piece of content (such as the complete Star Wars catalogue) or feature (such as supporting offline viewing) or it doesn’t. This is often an eliminatory stage, as options which don’t provide required features are removed from the comparison.

The second stage however, is when we focus on the “hows” . This is when we compare the subjective experience of using the product or engaging with the service.

This stage is where quality tends to shine. Most streaming services will probably have an app for your phone, but some of them run a lot smoother than others.

It’s somewhat curious that whenever we make recommendations, it’s often in regards to how well a given product or service does something, and rarely about the actual objective functionalities it offers.

Funny enough, we frequently leverage adverbs to stress those recommendations: efficiently, seamlessly, effortlessly, smoothly, etc.

While actual functionalities are objective , one either has a given feature or doesn’t, it’s often the subjective traits that stick with us the most, and allow us to distinguish between an average product or service and an amazing one.

In a similar fashion, we, as customers, tend to use the same mindset when requesting or ordering things.

We often prioritize requesting objective features over subjective traits. What this means is that while it is simple and straightforward to request for additional Star Wars movies in a streaming catalogue, it is often confusing to phrase a request for a better overall experience on the existing app.

Objective feature requests are also much simpler to implement, so they become easier targets for prioritization, while subjective capabilities are often locked behind extensive debate over how they can be achieved and how to measure the actual benefits of their rollout.

Being harder to formulate can also lead to subjective requests being either misunderstood or outright skipped as being too generic or unclear.

Alright, so it is somewhat tricky for customers to directly provide us with valuable insights regarding things we’re doing well and ones we can improve. How can we obtain these insights then?

The answer is through knowledge and understanding of our own offerings and customers .

Why context is the missing piece

It should come as no surprise that the more we understand a given problem, the better the solution we can implement for it.

This often translates directly to products and services, with greater knowledge of a product and its users, comes a greater ability to evolve said product in a meaningful way that retains customers and satisfies their needs.

To this understanding of the reality surrounding a product, feature, service or issue, we give the name of context.

Context is something of a group puzzle. What this means is that beyond just managing to put all the pieces in the right places, the challenge is that we, alone, seldom have all the pieces.

We therefore need to identify which people can provide the missing pieces so we can complete the puzzle.

When it comes to context, a very important information to keep in mind is that it tends to grow in silos.

Normally each team, area or department will have a silo of information of its own. This is completely natural, and happens across all organizations to varying degrees. It is not necessarily something we want to avoid by definition.

A member of the legal team would potentially find little benefit in having a deep understanding of the exact implementation of the software tool being maintained by the company.

There could be benefits? Yes, of course there could. But the effort necessary to share such deep knowledge across such distinct areas might be more trouble than it is worth.

In most cases, a shallow understanding of the bottom line of each of these silos is often enough for the other silos.

There are however cases in which a deeper understanding between different areas can generate great benefits. Specifically when talking about tech companies, there is a very special case, and that is the formation of silos between product teams and support teams.

On one side we have product development teams, which often hold the most in-depth knowledge about product capabilities and features. On the other side we have support teams, which tend to hold an extensive knowledge regarding how the product is used by customers, whether it be as intended or not.

The remainder of this article goes through manners in which leadership can help enable this dissemination of knowledge across the teams, to mitigate the challenge provided by the natural formation of silos of knowledge.

We’ve drawn the suggestions below from a forum conversation regarding this effort of better connecting product and support teams in order to enable the transmission of this deep knowledge across the borders of their silos.

Creating space for sharing “interesting” observations

One of the key components of brainstorming is the notion of bringing ideas and thoughts forward.

This comes from the understanding that ideation is more of a process than a single event in time, and ideas often shift and transform, as they interact with other people and other ideas, before reaching their mature form.

A powerful resource in this sense are the observations and comments from customers about your product or service.

Through their extensive contact with customers, it is often support teams that have the largest knowledge base of these observations. This is mostly simple and straightforward information, things that frequently even sound somewhat obvious when said out loud.

Another key trait is that these are not the usual complaints about problems. Those obviously need to be addressed in accordance, but focusing only on individual problems often means paying less attention to the wider scope.

The form this can take will obviously vary based on your organization, but a simple Confluence page or shared Wiki-style page can go a long way in preserving and disseminating this type of information .

This way, whenever the product team starts ideating over features or priorities, they can leverage these observations to expand their brainstorming process.

Remember, these might not represent much individually, but once combined with other ideas and suggestions, they can quickly point towards effective and beneficial traits for your bottom-line.

End-of-Day/Week Support Summaries

Another interesting resource that can be used to connect product and support teams are support summaries.

Whether this is a daily, weekly or even a monthly effort would depend on the size of the organization and the amount of customers.

But the idea remains the same, at each given interval, a lead figure of the support team can compile a brief summary of what took place during that interval.

Which is then filed and documented alongside the reports for other intervals.

This type of report can provide great insight into trends and peaks of certain types of issues or requests, which in turn can be used to glimpse into existing points of friction or zones for potential improvement .

Finding unexpected use cases

The ability to recognize and identify emergent usage in a given space can be a very powerful tool to drive decisions about product backlog.

The word emergent in this case is used to describe usage that is developing in a somewhat unexpected or unintended way.

Identifying early on that your product is being used with a specific purpose that differs from the original design can allow for companies to leverage this emergent usage and benefit from what customers are actually leaning towards , or viewing your product as exceptional at.

This can sometimes open up broad new horizons of demands your customers have but were never able to express.

To serve as an example of what emergent usage can be, a product that helps people perform a given activity, such as track expenses might end up being used by parents to teach their children how to track and control their spending.

This discovery enables a team to provide additional features or tailor the user experience to welcome this emergent use and incentivize its adoption.

In a similar fashion, adjacent use cases can be perceived and explored upon, such as Duolingo including Math and Music lessons besides its traditional catalogue of language courses.

Creating a framework for capturing context

Often when running insight research over data and reports from user interactions, one of the main challenges is glimpsing at the complete context of the actual conversations they relate to.

Documenting the actual complaints or requests is obviously fundamental, but by documenting additional contextual details, support teams can enable a much faster extraction of product insights.

A thorough report can go a long way towards providing insight, but the thoroughness itself can present challenges. The goal is then always to find a balance between what is too much information and what is too little.

Naturally there is no silver bullet or magic formula here, the key parts of the context to be captured will vary based not only on the product or service being worked on, but also by the maturity level of it, as well as its customers.

Regardless of what exactly is being documented, it’s very important that these resources are forwarded to the product and research teams so the actual insights can be extracted.

Validating research through support conversations

While earlier we talked about the value of documenting the context of customer exchanges in order to facilitate research, there is an additional way in which the two can intertwine.

By quickly running findings and features by support teams , it allows us to leverage their extensive context of the topic for validation.

The support team’s positive reception of a proposal, be it a fix, an enhancement or an entirely new feature, can work as a form of green flag that the proposal is sound and viable .

Likewise, hesitation and concern might serve as a signal that a new feature might generate confusion or clash with other existing flows, and might need further workshopping before it can be rolled out.

This can also go far beyond a simple approval signal, and support teams can be included to a degree in the process of ideation for new features , enabling them to contribute with their extensive knowledge of customer behavior in order to guide the decision process.

Closing thoughts

As we’ve explored earlier, it is often challenging for customers to talk directly about the more subjective elements of products and services, even though these are often the driving force behind our preferences and experiences.

In order to be able to identify what customers are not explicitly requesting , we need to understand them.

Connecting the deep technical understanding of the product teams with the extensive knowledge of user behaviors and needs of the support teams , while no simple feat to accomplish, presents itself as a powerful opportunity for driving the development of better products or services.

A key notion to keep in mind is that although our short-term objectives might differ across teams, in the end, our objective is often one, which is to provide the best experience we can to our end-customers.

Real estate data startup cuts web scraping AI time from 40 to 3 days

Wed, 11 Jun 2025 14:40:58 GMT

By Gabriel Marchelli, Startup Solutions Architect at AWS; Bruno Vilardi, Solutions Architect at e-Core and AWS Community Builder; Matheus Gonçalves, Data Engineer; and Ricardo Johnny, Cloud Architect at EEmovel.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

The Challenge

EEmovel performs extensive web scraping across a wide variety of real estate websites to obtain constantly updated property information (such as price, area, location, and other key attributes). The company scrapes data from approximately 11,000 real estate websites, resulting in 20 million listings per day.

Despite the broad reach and relevance of the collected data, the current process faces major challenges. The scraping methodology is largely manual and requires ongoing script maintenance, as frequent changes to real estate websites demand constant adjustments. This makes the process not only time-consuming but also costly and error-prone.

One of the biggest issues EEmovel faces is the high failure rate of its scripts. On average, 100 scripts break daily, far exceeding the capacity of the team responsible for fixing them. This issue is especially pronounced with websites from larger agencies, which often use custom designs and unique structures, making automation harder and requiring tailored code for each one. On average, a team member takes around 8 hours to fix a broken script, including identifying the error, implementing the fix, and validating the updated code.

Although the company has been successful in automating processes for simpler websites, more complex ones still require the involvement of multiple team members, significantly increasing operational costs. Maintaining these custom automations, coupled with the constant need for adaptation, makes the data collection process highly challenging and financially burdensome.

This scenario highlights the urgent need for significant improvements to the web scraping process, whether by building more robust and automated solutions or by adopting new technologies that can reduce human intervention and boost both efficiency and scalability.

Solution

To address this challenge, EEmovel partnered with e-Core, an AWS Advanced Tier Services Partner , alongside the AWS team and EEmovel’s internal staff to develop the solution. An intelligent, automated architecture was built using AWS technologies and specialized scraping tools like Playwright and Scrapy . The goal was to optimize data collection and reduce manual maintenance by combining AWS services such as AWS Lambda (for running functions), Amazon Bedrock (a fully managed generative AI service offering multiple foundation model options), and supporting services like AWS Step Functions (for serverless orchestration of modern applications) and Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) for object storage.

Results

EEmovel achieved outstanding results with the implementation of the new architecture developed with the support of e-Core and AWS.

The architecture enables the simultaneous creation and correction of multiple scripts, speeding up the adaptation process to site changes. Previously, expanding into a new city with 200 real estate websites required a five-person team developing five scripts per day, taking about 40 days to complete all 200 scripts. With the new solution, the same team can now develop 80 scripts per day, completing the same task in just 2.5 days. This allowed for much faster expansion while maintaining delivery quality.

In terms of operational cost, expanding into a city with 200 sites, previously costing $3,600, can now be done for just $800 using the new architecture.

The solution also drastically reduced script correction time, from 8 hours to just 30 minutes using Amazon Bedrock. The optimized process now generates new code in 10 minutes and completes human validation in 20 minutes, allowing a single professional to fix up to 16 scripts per day. The cost per script dropped from $18 to $4—a 78% reduction.

You may also be interested in:

A key innovation in the architecture is the use of Amazon Bedrock (leveraging Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet model) to accelerate the creation and correction of Python-based spider scripts. The Large Language Model (LLM) receives a prompt, generated in a previous step, using pre-defined code templates. After the LLM creates or corrects the code, it’s passed to a human reviewer for validation and any necessary adjustments before being deployed. In essence, Amazon Bedrock can adapt to website changes by learning new patterns and adjusting scraping logic as needed, reducing broken scripts and improving overall efficiency.

Additionally, the use of AWS Lambda functions enables the system to scale automatically and handle massive volumes of data , processing up to 15 million listings per day as needed. These functions are orchestrated using AWS Step Functions.

The architecture, as illustrated in the solution diagram, begins with capturing HTTP requests directly from real estate websites, simulating pagination using Playwright. This simulation is critical because many modern websites use dynamically loaded content that requires JavaScript interaction to retrieve complete data.

After capturing the requests, the solution takes two main paths, depending on whether the site is static or dynamic:

For static websites, pagination structures can be inferred directly from the HTML source code. Once the pattern is identified, the data is collected directly, simplifying the extraction process.
For non-static sites, the system learns the pagination logic from the captured requests. If the site returns HTML, the page code is parsed to identify property data. Otherwise, if the response is in JSON, the system extracts the relevant details from it.

Regardless of the path, the solution automatically generates spider scripts using the Scrapy framework combined with Python. This approach produces customized code for each site, eliminating most of the need for manual intervention .

With this new approach, EEmovel significantly reduced the manual effort and cost associated with script maintenance. Additionally, the response time to website changes has improved, as the automated architecture can detect and resolve scraping issues much more quickly.

The ability to scale the process to accommodate the diversity of websites, without manually adjusting each script, ensures a smoother, more efficient operation . Ultimately, this allows EEmovel to focus on analyzing collected data and developing valuable insights rather than allocating resources to repetitive script maintenance.

This transformation of EEmovel’s scraping process, powered by cutting-edge technologies like Playwright, Scrapy, Lambda, and Amazon Bedrock, has introduced a new level of automation and efficiency . With the ability to generate adaptive spiders and automatically learn from website changes, the development team can focus on higher-value tasks while the system adjusts in real-time, ensuring accurate and up-to-date data collection.

The Client

EEmovel is a technology startup founded in 2014. It offers data-driven solutions for the real estate market. Its tools are designed to support decision-making for a range of business sectors, including real estate agencies, financial institutions, large retailers, construction firms, developers, and agribusiness companies.

The startup stands out for supporting the urban real estate market through a SaaS platform called EEmovel Brokers. With a lightweight, intuitive interface, the platform allows brokers and agencies to locate properties for acquisition, perform valuations, and manage their portfolio of assets. The startup leverages massive datasets , featuring over 30 million active listings that are constantly updated.

Another key area for the startup is agribusiness with EEmovel Agro, a Market Intelligence platform that maps more than 7.5 million rural properties. The platform provides detailed information on crops, planting history, technical soil data, elevation, slope, and more. Additionally, it offers insights into property owners and potential leaseholders for agribusiness clients.

The company also offers valuations for rural and urban properties, as well as tools to determine ideal locations for new businesses, especially in the retail sector.

How e-Core optimized data extraction for a Real Estate client with AWS

Wed, 11 Jun 2025 14:30:18 GMT

About the Client

This e-Core client is a technology company focused on the real estate sector. Its web platform provides real-time data, such as insights, market reports, search tools, property appraisals, and investment feasibility analysis for real estate professionals, brokers, and asset managers.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

The Challenge

The company was facing challenges in extracting property registry data for one of its property appraisal solutions. These registries are official documents containing essential information about a property and were being manually extracted by engineers, resulting in significant costs for the company. Additionally, with manual extraction, approximately 450 processes were carried out per month, despite high demand.

Manual analysis of property registries is critical to properly evaluating real estate assets. However, with the growing use of properties as collateral for credit, the company faced an unsustainable scenario, needing to process over 1,000 documents per month, more than double its current capacity. Manual extraction also increased operational costs and made it difficult to access information efficiently , limiting the company’s growth potential.

As a result, the company sought an automated and efficient method for extracting data from property registries to improve operational efficiency .

The e-Core Solution

e-Core conducted an in-depth study to design an appropriate architecture that would allow the extraction of relevant information from property registry documents accurately and quickly, aligned with the company’s requirements. The client defined specific criteria, including: key fields to be extracted, total number of pages per registry, and the ability to manually trigger the process.

To meet the requirement for manual initiation, we recommended using AWS Step Functions for orchestration, allowing the registry data extraction process to be started manually or automatically. The extraction was divided into two key phases: extracting text from the property registry documents, and extracting relevant information from that text.

In the first phase, an AWS Step Function checks the document to ensure it’s in PDF format and within the expected page limit. After verification, raw data is extracted from the registry using Amazon Textract and stored in an Amazon S3 bucket.

In the second phase, another Step Function identifies the relevant fields from the raw text using Amazon Bedrock , AWS’s generative AI service. At the end of this process, results are consolidated in a structured and formal format.

This approach ensures accurate extraction and efficient workflow execution . It eliminates unnecessary document reprocessing, saving resources and time. Dividing the process into two steps also enables more precise management of the workflow in an orderly execution. This makes the client’s business more reliable in extracting property registry data, ensuring data integrity, and avoiding waste.

Benefits

The partnership with e-Core enabled scalable property registry extraction, supporting over 1,000 documents per month smoothly, meeting the client’s current objective. Previously, engineers could manually process only 15 to 30 registries per day. The average extraction time was reduced by approximately 60%, from 5 minutes to an automated 2-minute process.

As a result, the client achieved a scalable architecture for extracting property registry data and improved operational excellence through an automated workflow.

O futuro da gestão de serviços com Jira Service Management e IA

Mon, 09 Jun 2025 15:48:30 GMT

A Atlassian colocou o Jira Service Management (JSM) no centra das atenção mostrando como ele está integrando IA de forma estratégica. O objetivo é quebrar silos, acelerar respostas e melhorar a experiência das equipes para além do TI, mostrando o poer da inteligência artificial aplicadada à gestão de serviços e das operações.

Neste artigo, falamos das novas funcionalidades do JSM que estão impulsionando a produtividade, conectando times e redefinindo o que significa oferecer suporte em ambientes corporativos complexos.

AIOps, triagem inteligente e agentes virtuais: a tríade que está revolucionando o Service Management

A Atlassian mostrou durante o Atlassian Team 25′ a robustez da IA embutida no Jira Service Management. Na prática, estamos falando de uma suíte de agentes virtuais e ferramentas AIOps que fazem muito mais do que responder tickets.

Ao integrar IA à base do suporte corporativo, a Atlassian está eliminando o que chama de Bad Service Management (gerenciamento de serviços ruim, na tradução livre). Um cenário em que clientes e equipes enfrentam longos tempos de espera, informações desconexas e a repetição de problemas, gerando frustração para todos os envolvidos e perda de valor para as empresas.

Segundo o State of AI in Service Management Report 2024 da própria Atlassian, 78% dos usuários de ITSM afirmaram que a adoção de IA impactou positivamente na eficiência das equipes. Ao conectar times de Dev, TI e negócios em uma plataforma unificada de atendimento, o JSM garante que cada solicitação receba a atenção certa, no momento certo, com o contexto adequado.

Para apoiar as equipes a gerenciar seus serviços de forma adequada, o Rovo, produto de IA generativa da Atlassian, que foi incluído sem custo adicional nas versões Premium e Enterprise do Jira Service Management. Suas funcionalidades são acessadas a partir de agentes especializados. Um deles, por exemplo, é consegue de automatizar o processo de triagem de tickets. Entre suas funcionalidades, ele executa automaticamente etapas de tarefas nos bastidores, reescreve os títulos dos tickets para exibir informações mais precisas sobre o problema do usuário, define a prioridade dos chamados e permite que as equipes lidem primeiro com os mais urgentes. Além disso, atualiza os diferentes tipos de solicitação para garantir que cada pedido seja encaminhado para a fila correta.

Exemplos concretos já existem. Durante o Team ‘25, a Atlassian apresentou um case de um cliente do setor de apostas que relatou uma redução de 85% nos tickets que exigem intervenção humana após a adoção do agente virtual do JSM.

Como a IA está otimizando a gestão de incidentes no Jira Service Management

Além disso, os agentes virtuais integrados ao Jira Service Management podem receber tasks e atuar proativamente para resolvê-las, pedindo informações adicionais ao usuário, identificando o sistema operacional em uso e até executando atualizações de software automaticamente.

Essa atuação não se restringe ao portal interno, podendo ser integrado a plataformas externas, como o Slack, Microsoft Teams ou e-mail. Em forma de widget, também é possível incorporar o agente a sites externos.

Outro agente apresentado pela Atlassian é o RCA Agent, responsável por melhorar o processo de análise de causa raiz (RCA) de incidentes. Dentro do Jira, o agente investiga incidentes e sugere explicações prováveis, reunindo todas as informações relevantes sobre determinado problema, incluindo casos similares, artigos úteis da knowledge base e indicações de pessoas do time que podem ajudar na resolução. Com isso, os times ganham mais autonomia e precisão para responder problemas críticos.

Em paralelo, a IA do JSM também passou a identificar lacunas da knowledge base para resolução de problemas, sugerindo — e até redigindo — novos artigos, economizando tempo e ampliando a capacidade de resposta.

Mais do que isso, a plataforma oferece métricas inteligentes que vão além da resolução: mostra a taxa de satisfação dos usuários, os principais pontos de atrito e os temas mais recorrentes. Tudo com base em interações reais, com insights extraídos por algoritmos treinados em fontes internas e, em breve, também externas como Google Drive e SharePoint.

RH na era da IA: o uso do Jira Service Management no ciclo de vida do colaborador

Quando o assunto é integrar timer para além do TI, a Atlassian não ficou apenas na teoria. Um dos melhores exemplos práticos veio do próprio uso interno do Jir Service Management pela equipe de Recursos Humanos da empresa.

A Chief People Officer, Avani Prabhakar, destacou como o JSM está no coração da jornada dos colaboradores, desde o envio do contrato até o primeiro dia de trabalho. Em sua apresentação, a executiva exemplificou como o JSM possibilita o acompanhamento de tarefas essenciais para o onboarding de novos funcionários, como configuração de notebooks, concessão de acesso ao prédio, formulários de benefícios, tudo orquestrado por múltiplas equipes (RH, TI, Facilities e Financeiro), mas operando de forma fluida em uma única plataforma.

Com o suporte da IA, o RH da Atlassian conseguiu responder automaticamente a 30% das consultas dos colaboradores, economizando o equivalente a 1,5 a 2 funcionários em tempo integral (FTEs). Essa automação liberou a equipe para se concentrar em iniciativas estratégicas, sem comprometer a experiência dos colaboradores, resultando em um índice de satisfação de 95%.

O JSM também está sendo usado para processos sensíveis como promoções, movimentações internas e revisões de performance, com controles de privacidade robustos e quase nenhuma dependência das equipes de TI.

Para esse fim, entre as novidades anunciadas no evento, destacam-se os novos painéis de RH, os portais customizáveis, mais de 30 templates prontos para processos de suporte e um construtor de jornadas do colaborador, conectando diferentes áreas em experiências integradas. O sistema ainda trará integração com plataformas como Workday, Okta e DocuSign, otimizando a entrada de dados e automatizando formulários.

Jira Service Management com IA: o serviço como diferencial competitivo

Na visão da Atlassian, oferecer um serviço de qualidade excepcional é uma estratégia de negócio. O Jira Service Management está provando que a IA aplicada ao atendimento vai muito além de um chatbot. Trata-se de uma nova forma de pensar a colaboração e a entrega de valor, com base em dados, contexto e automação.

Empresas que buscam escalar seus serviços, aumentar a produtividade e oferecer experiências consistentes não podem mais ignorar o poder do Jira Service Management com IA. “Em 20 anos de atuação, nunca imaginei ver a IA sendo adotada de forma tão rápida e valiosa no service management”, resumiu Bruce Randall, Head of Product Marketing JSM da Atlassian.

Quer fazer parte dessa revolução? Como Atlassian Platinum Partner, a e-Core pode ser a parceira ideal para alcançar o próximo nível na gestão de serviços da sua empresa. Fale com nossos consultores.

Isso pode te interessar:

e-Core

Atlassian transformando o ciclo de vida empresarial: Rovo e Focus no centro da estratégia

Mon, 09 Jun 2025 15:33:25 GMT

A Atlassian tem deixado um recado alto e claro desde o Atlassian Team 25′: a inteligência artificial não é mais um acessório, é o motor que impulsiona a transformação digital nas empresas.

Com uma combinação de novas ferramentas, atualizações estratégicas e integração profunda de IA, a Atlassian está reimaginando como empresas pensam, planejam e executam suas metas. Essa transformação gira em torno de um novo System of Work — abordagem integrada que conectar pessoas, ferramentas, metas e execução em uma mesma estrutura lógica e operacional. Dentro dessa estrutura, o Rovo emerge como parte da nova estratégia, enquanto ferramentas como o Focus se destacam como facilitadores objetivos de organização e visibilidade.

A seguir, exploramos como essa revolução está se desenrolando nas áreas-chave do ciclo de vida empresarial.

Rovo como motor de inteligência estratégica

A Atlassian deu um passo decisivo rumo à automatização dos processos estratégicos ao tornar o Rovo amplamente disponível para todos os usuários pagos de suas ferramentas, sem custo adicional. Com integração profunda a Jira, Confluence, Google Drive, SharePoint e outras plataformas, o Rovo oferece funcionalidades como busca inteligente (Rovo Search), interação com dados (Rovo Chat) e automação de tarefas com os Rovo Agents.

Contudo, sua atuação é fortalecida dentro do System of Work, não como fim, mas como meio para transformar dados dispersos em ações inteligentes e coordenadas.

Já disponível, o Focus foi desenvolvido como um hub central onde líderes podem conectar metas, equipes, investimentos e prioridades estratégicas. Com visualizações em tempo real, notificações integradas e compatibilidade com frameworks como OKRs, o Focus entrega organização e objetividade , sendo uma peça-chave para dar clareza ao planejamento e execução — sem substituir o core da estratégia, mas complementando-o com estrutura.

A nova era da colaboração entre os times

Uma das maiores promessas da transformação digital é quebrar os silos organizacionais. É isso que a Atlassian reforça com o novo posicionamento dos seus produtos e o Rovo especialmente. A empresa coloca sua aplicação de IA como parte importante de sua estrutura, capaz de consolidar dados e interações entre ferramentas e departamentos em uma única experiência fluida.

Um exemplo das possibilidades é o uso do Rovo Chat, em que equipes podem obter respostas e recomendações com base em informações espalhadas por múltiplos sistemas. Já o Rovo Search entrega resultados relevantes, extraídos de diversas fontes, numa única busca inteligente. Isso representa um ganho exponencial em produtividade: segundo a apresentação da própria Atlassian durante o Teams ‘25, executivos gastam até 27% da semana procurando informações. Com o Rovo, esse tempo pode ser drasticamente reduzido.

Mais do que centralizar dados, o Rovo cria colaboração acionável. Por meio dos Rovo Agents, tarefas como onboarding de funcionários, gestão de incidentes ou acompanhamento de projetos são automatizadas, reduzindo atritos e aumentando a velocidade de execução. Cada equipe pode ter um “agente digital” sob medida, atuando como um verdadeiro colega de trabalho virtual.

Essa abordagem também potencializa a nova Teamwork Collection, que reúne Jira, Confluence, Loom e Rovo Agents para melhorar a execução interfuncional de tarefas. O resultado? Um sistema de colaboração que não apenas conecta times, mas os orienta rumo aos mesmos objetivos estratégicos.

Desenvolvimento de software acelerado com IA e Dev Agents

Embora a colaboração e o planejamento estejam no centro das atenções, o desenvolvimento de software — pilar histórico da Atlassian — também pode passar por transformações profundas com esse novo posicionamento dos serviços de inteligência artificial da empresa. E a novidade mais importante aqui são os Rovo Dev Agents.

Esses agentes de IA são capazes de navegar, de forma automatizada, por todo o pipeline de CI/CD (integração e entrega contínua), interpretando requisitos de negócio, gerando código, lidando com pull requests e avaliando segurança, compliance e boas práticas.

Os Rovo Dev Agents prometem ir além de acelerar tarefas técnicas, traduzindo estratégias empresariais em execução de software, conforme explicou Matt Schvimmer, Head de Produto de Agile & DevOps da Atlassian durante o Teams ‘25. “Para CIOs e CTOs, isso é uma boa notícia pois eles precisam saber no que suas equipes de engenharia de software estão trabalhando a qualquer momento e, principalmente, se esse trabalho está alinhado com os objetivos e metas estratégicas da organização como um todo”, disse Schvimmer.

Com o uso combinado do Strategy Collection e dos Dev Agents, empresas podem não só priorizar tarefas de acordo com metas, mas também modelar sua estratégia diretamente no código. Isso aproxima ainda mais TI e negócios.

System of Work: a nova espinha dorsal da transformação digital nas empresas

O que a Atlassian apresentou no Team ’25 vai muito além de atualizações incrementais — trata-se de uma mudança de paradigma. A empresa está consolidando o System Of Work como uma forma de operar, onde a estratégia, a colaboração e a execução de modo inteligente e integrado.

Nesse novo modelo, ferramentas como o Rovo cumprem um papel essencial como habilitadores da fluidez estratégica, agindo como conectores inteligentes entre equipes, dados e metas. Porém, o verdadeiro diferencial está no sistema como um todo: uma estrutura coordenada que transforma informação em ação, reduz silos, acelera decisões e gera alinhamento contínuo entre tecnologia e negócio.

A entrega do Rovo sem custos adicionais para clientes Premium e Enterprise — com expansão planejada para usuários Standard — reforça a acessibilidade desse modelo. Mas o avanço real está na forma como a Atlassian está, nas palavras de Mike Cannon-Brookes, CEO da empresa, “encodificando estratégia de negócios diretamente na função de TI” por meio de um ecossistema interligado de ferramentas e inteligência.

Para os líderes empresariais, isso representa uma oportunidade concreta de elevar a governança, a execução e a colaboração a um novo patamar — com o System of Work no centro da transformação digital.

Em um mundo onde velocidade, visibilidade e alinhamento definem o sucesso, a e-Core pode ser sua parceira para os próximos passos da transformação digital da sua empresa. Clique aqui e converse com nossos consultores.

e-Core

Isso pode te interessar:

Multinacional moderniza a infraestrutura para escalar o negócio e acelerar a implantação de projetos

Mon, 02 Jun 2025 14:32:51 GMT

A migração automatizada para Amazon RDS, com tecnologia e-Core, melhorou o desempenho, reduziu riscos e modernizou a oferta de serviços do líder global.

O cliente

Uma famosa multinacional sueca líder mundial na fabricação de rolamentos com mais de 110 anos de atuação, a fim de incentivar a remanufatura, alinhada à estratégia de economia circular e ESG da companhia, conta com o REP (Rotating Equipment Performance Center) para realizar o monitoramento de equipamentos rotativos. Isso garante à empresa uma produção com maior consciência ambiental contribuindo para a manutenção preventiva dos equipamentos de seus clientes em todas as Américas.

O desafio

Para garantir escalabilidade e maior precisão em suas análises e diagnósticos, essa multinacional buscou a expertise da e-Core para fornecer suporte adicional para migração, modernização e automação dos bancos de dados do REP Center.

Para atingir esse objetivo, a solução e-Core envolveu o processo de migração de mais de 800 bancos de dados para servidores de banco de dados gerenciados pela AWS. Com uma nova infraestrutura, o REP Center da empresa passou por uma modernização dos bancos de dados, acelerando o processo de onboarding de clientes e otimizando a operação. Com isso, a empresa conseguiu otimizar sua gestão por meio da centralização de dados para monitoramento, ganhando capacidade de escalar os bancos de dados gerenciados pela AWS.

Além do impacto tecnológico, a modernização permite a evolução de projetos que trazem mais eficiência ao serviço de manutenção, reforçando o compromisso da multinacional com a redução de emissões de CO² com menor consumo de rolamentos novos e maior vida útil dos equipamentos.

A solução

O REP Center dessa multinacional monitora a condição de equipamentos rotativos e fornece um diagnóstico das máquinas industriais em operação. As análises sã o feitas a partir de dados da vibração dos equipamentos coletados por sensores wireless e sistemas online, que enviam esses dados para a nuvem.

No entanto, o banco de dados usado pelo REP Center estava em um sistema legado que não suportava processar o volume de informações coletadas de todos os novos dispositivos online nas regiões das Américas. Só no Brasil, essa multinacional acompanha o desempenho operacional de 550 mil máquinas em diferentes regiões do país, representando 1,7 milhão de rolamentos.

O projeto da e-Core contribuiu para o ganho de escalabilidade, tornando possível reduzir em semanas o tempo de onboarding de clientes, acelerando o time to market

Migração para a Amazon RDS

A equipe do REP Center enfrentava desafios na operação com sistemas legados que limitavam a capacidade da operação
de monitoramento dos equipamentos rotativos. Essa limitação acontecia pois esse legado era muito complexo e qualquer integração com uma solução terceira seria bastante caro.

Assim, para modernizar essa infraestrutura, a multinacional contou com a expertise da e-Core na migração de 844 bancos de dados, anteriormente hospedados em instâncias do Amazon EC2, para o Amazon RDS, um serviço gerenciado da AWS que automatiza tarefas operacionais como backups, patches e escalabilidade. Essa alternativa de migração permite que utilizem ferramentas nativas e do próprio suporte da AWS, sem a necessidade de ferramentas terceiras.

Embora a versão Web do SQL Server em instâncias do Amazon EC2 não fosse compatível com a ferramenta nativa de migração da AWS, ajustes estratégicos e soluções personalizadas garantiram uma migração fluida e eficiente.

A migração foi conduzida com automação avançada, utilizando o Database Migration ToolKit da e-Core, que apoia na migração de banco de dados com automações, validação de dados, aplicação de boas práticas e embutindo a experiência de migração de diversos cenários de banco de dados diferentes, garantindo a integração fluida dos novos bancos de dados com o novo ambiente. Nesse sentido, um planejamento preciso foi necessário para evitar impactos nas operações da empresa e garantir suporte contínuo.

A precisão na execução eliminou a necessidade de rollback, fortalecendo a confiança da empresa no processo. Essa migração faz com que a empresa esteja segura de que possui uma base sólida para suportar o crescimento anual previsto de mais de 20% na demanda. Assim, essa transformação não apenas otimizou a infraestrutura de nuvem, mas também preparou a empresa para futuras inovações.

Benefícios

Redução no tempo de desenvolvimento de projetos de análise avançada de dados, que podem trazer até 70% de otimização na operação.
Infraestrutura moderna que permite maior escalabilidade e segurança.
Comunicação constante e transparente, gerando maior confiança no processo e na equipe.
E o ambiente de dados é confiável e fácil de gerenciar.

O que entregamos

Automação completa da migração do banco de dados para o Amazon RDS.
Ondas de migração realizadas com sucesso, sem necessidade de retrocessos devido a constantes processos de revisão e melhoria incremental.
Atualização automática dos arquivos de configuração do aplicativo.

Os resultados

Automação completa e execução precisa

A migração e modernização incluiu a automação total dos bancos de dados, abrangendo desde usuários e permissões até a atualização das configurações das aplicações. As ondas de migração foram conduzidas com sucesso em períodos de baixa demanda, garantindo mínima interferência para os clientes e eliminando a necessidade de rollback.

Entrega antecipada e confiança consolidada

O projeto foi concluído antes do prazo, com feedback altamente positivo, com NPS 10 e CSAT 5. A comunicação eficaz e a precisão na execução fortaleceram a parceria entre a multinacional e a e-Core, abrindo caminho para novas iniciativas de modernização.

Isso pode te interessar:

e-Core

AI data preparation: essentials for business impact

Fri, 23 May 2025 16:53:45 GMT

Artificial Intelligence solutions are increasingly integrated into business operations, transforming decision-making and process optimization. However, the adoption of AI data preparation still faces significant challenges.

According to a global Precisely survey from September 2024, 66% of organizations say that poor data quality and lack of data governance are the main obstacles to the success of AI .

This data highlights a critical point: the success of AI projects depends essentially on the quality of the data.

For Artificial Intelligence to be effective, it is essential to rigorously collect, organize and prepare the data, guaranteeing the accuracy and reliability of the models . Without a reliable foundation, even the most advanced models fail to deliver real value.

This raises a fundamental question: Is your company really prepared to turn data into a competitive advantage? Or are you still accumulating information without a clear purpose?

Find out how to structure your AI data preparation process and unleash the full potential of AI to drive your business forward.

The 3 essential pillars for a successful data journey

An organization’s data journey is a dynamic and continuous process of evolution, where data centralization, quality, and governance become intertwined as the company matures.

These three pillars are not isolated stages, but rather mutually reinforcing dimensions .

Let’s see how they relate to each other and influence the evolution of data maturity in an organization:

1. Unifying your data: centralization and integration

One of the first challenges in the data journey is overcoming the dispersion of information.

Many companies find themselves with valuable data spread across several different systems , departments and formats, a scenario known as “data silos”.

For example, imagine having customer data in a CRM, sales information in spreadsheets and stock data in legacy software.

This fragmentation prevents a unified view of the business. The solution? Unify this data in a centralized repository, such as a data lake, data warehouse or cloud solution.

This centralization ensures that everyone in the organization has access to a consistent and complete view of the data, allowing for more accurate analysis and informed decisions.

Centralized access is one of the first steps toward a scalable and sustainable AI data preparation process .

2. Ensuring accuracy: data quality and reliability

After unifying your data, the next step is to ensure its quality and reliability. In large volumes, data can easily become disorganized , inconsistent or inaccurate .

This process of refinement is vital, as poor quality data inevitably leads to inconsistent AI models and, consequently, wrong business decisions.

High-quality, reliable data is the foundation of any successful AI initiative. Machine Learning models, for example, are trained based on this data, so if the data is compromised, so is the model’s performance.

By investing in data quality, your company guarantees that analysis and predictions will be accurate, and that the decisions made based on these insights will be more effective and strategic, reducing operating costs by avoiding errors and rework.

When building your AI data preparation foundation, quality is not optional, it’s essential to enabling trust and value.

3. Protecting and managing: data governance and security

With your data centralized and its quality assured, the next step is to establish a solid governance and security structure.

Data governance ensures that information is used ethically, responsibly and in compliance with laws and regulations. It defines clear policies on who can access what data, how it can be used and how long it should be stored.

At the same time, data security protects the company’s most valuable asset from unauthorized access, loss or damage.

This involves implementing technical measures such as encryption, firewalls and intrusion detection systems, as well as organizational measures such as security policies and employee training.

Effective data governance and security protect the company from legal and financial risks, and promote trust among customers and partners.

By demonstrating a commitment to data protection, the company builds a solid reputation and opens doors to new business opportunities.

Good governance is what turns a well-intentioned AI data preparation initiative into a secure, scalable, and sustainable strategy.

Business benefits

A well-structured data journey is not just a technical requirement, but a strategic differentiator that generates real impacts, such as:

Faster and more accurate decisions: reliable data makes analysis more agile and strategic.
Reduced operating costs: automation based on data optimizes processes and eliminates inefficiencies.
Personalized experiences: data analysis makes it possible to create interactions that increase customer loyalty.

These benefits reinforce the strategic role of data in the competitive positioning of companies , highlighting the importance of investing in its organization and preparation through a clear AI data preparation approach.

Conclusion

The data journey is more than a technical process; it is a strategic differentiator for companies that want to thrive in an AI-driven market.

By centralizing, qualifying and governing their data efficiently, organizations are positioned to turn challenges into opportunities, driving innovation and generating tangible results.

AI data preparation is the first step toward unlocking the full potential of Artificial Intelligence in the business world.

At e-Core, we help companies turn data into powerful insights, preparing them for the future of AI. Start your data journey today.

Vinicius Osmari

Data Scientist at e-Core

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Webinar | How to make AI work for your support team

Fri, 23 May 2025 13:49:38 GMT

Learn how to build a support model that makes AI truly effective

Key topics covered

In this webinar, we explore what makes AI really effective in support operations, from automating routine tasks to improving resolution time and ticket routing.

��️ Webinar On-Demand: Watch it now!

Share on social media

We also share results from hybrid (AI + human) models, including up to 25% cost reduction and improved CSAT.

Meet the speakers

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Adriele Radmann

IT Support Leader at e-Core, specializing in building customer support teams

Bernardo Costa

Service Delivery Manager specialized in Data, AI, and Cloud projects at e-Core.

Watch Now

Fill out the form to receive immediate access to the webinar straight to your inbox!

Usando Machine Learning para Detectar Anomalias em Custos na Nuvem (FinOps)

Tue, 20 May 2025 18:28:10 GMT

Gerenciar os custos em ambientes de computação em nuvem é uma tarefa complexa que exige atenção constante. Uma pesquisa global encomendada pela Veritas Technologies mostrou que 94% das empresas entrevistadas relataram que seus gastos com provedores de serviços de nuvem pública excederam o previsto, com uma média de 43% acima do orçamento inicial.

Este artigo avalia como a união de Machine Learning (ML) e FinOps pode auxiliar profissionais e gestores do setor a manterem a eficiência operacional e financeira de suas infraestruturas em nuvem, explorando os conceitos fundamentais, as metodologias aplicáveis e as melhores práticas para implementar soluções eficazes em ML para detecção de anomalias em custos na nuvem.

O que são anomalias em custos na nuvem?

Anomalias em custos na nuvem podem ser definidas como perturbações ou irregularidades no padrão de gastos nos serviços de computação em nuvem. Essas anomalias têm diversas origens, como mudanças na demanda, erros de configuração ou uso indevido dos recursos, gerando gastos indesejados e prejudicando planejamentos.

Por que usar Machine Learning para detecção de anomalias?

Imagine o seguinte cenário: uma empresa nota um aumento inesperado nos custos de serviços em nuvem. Ao investigar, a equipe de FinOps se depara com vários serviços apresentando gastos elevados de forma repentina. Analisar cada um manualmente seria uma tarefa demorada e ineficaz. Nesse contexto, o uso de Machine Learning se torna essencial por suas capacidades de:

Processar grandes volumes de dados: Capacidade de analisar dados complexos e em escala, como custos distribuídos por serviços, regiões ou projetos.
Identificar padrões rápida e precisamente: Detecta desvios em tempo real, evitando a dependência de análises manuais lentas e reconhece anomalias sutis que passariam despercebidas por métodos tradicionais.
Prevenir anomalias futuras de forma proativa: Opera em tempo real para bloquear gastos anormais antes que impactem o orçamento e gera alertas automáticos para ações corretivas imediatas (ex.: ajustar configurações, encerrar recursos ociosos).
Otimizar recursos: Identifica recursos subutilizados ou mal configurados, sugerindo realocações ou reduções de custo. Amplia o conhecimento sobre padrões de uso, fortalecendo práticas de FinOps.
Adaptar automaticamente a novos dados: Modelos de ML evoluem conforme novos dados são incorporados, mantendo a eficácia em cenários dinâmicos, reduz a necessidade de intervenção manual da equipe.

→ Saiba mais sobre Estratégia de Tagging: 5 recomendações para começar

Como lidar com anomalias?

Para lidar com as anomalias, é necessário:

Realizar uma análise preliminar detalhada de todos os serviços consumidos na nuvem, Identificando padrões históricos de gastos e agrupá-los por projetos, equipes ou regiões para facilitar a identificação de anomalias.
Organizar os dados financeiros em categorias como tipo de serviço, região de implantação e unidade de negócio. Isso permite uma melhor compreensão das flutuações nos custos e facilita a detecção de anomalias contextuais.
Com base nos dados obtidos na análise, é necessário planejar e implementar ações corretivas que solucionem a anomalia de forma eficaz.
Analisar e documentar como prevenir que outras anomalias do mesmo tipo voltem a surgir por meio de revisões retrospectivas.

Metodologias de implementação

Ferramenta de detecção de anomalias

Uma ferramenta importante para implementar a detecção de anomalias na nuvem é o AWS Cost Anomaly Detection. Este recurso é gratuito para todos os usuários da AWS, sendo possível ativar e desativar a qualquer momento, e vem equipado com modelos de machine learning para detectar automaticamente anomalias nos padrões de custo, configurando alertas e limites para monitoramento eficiente de gastos na nuvem.

Acesse o console do Billing and Cost Management e selecione a opção de “Detecção de Anomalias em Custos”.
Configure um monitor para os serviços AWS, definindo os parâmetros de frequência dos alertas, os destinatários e os limites de acionamento.
Revise as configurações e crie o monitor para iniciar o monitoramento dos custos de forma automatizada.

Essa solução é fácil e rapidamente implementável, sendo executada nativamente na AWS, fornecendo insights e métricas suficientes para análises.

Modelos de ML para detectar anomalias

Uma outra solução possível é a criação de um modelo customizado para encontrar anomalias. Essa solução requer um ambiente apropriado para construir, treinar e implantar modelos de machine learning. Uma opção disponível no mercado é o Amazon SageMaker, uma ferramenta para desenvolver e implementar aplicações de IA desde a sua concepção, além de oferecer ótimos recursos para o gerenciamento dos modelos.

Para criar um modelo de detecção de anomalias customizado para o seu negócio:

Avalie os dados disponíveis a partir dos relatórios de custos disponíveis na provedora de nuvem utilizada.
Determine se o problema será tratado como aprendizagem supervisionada ou não supervisionada. Com isso, tome conhecimento dos tipos de modelos de aprendizado de máquina e pondere sobre qual deles é o mais adequado para a implementação desejada, por exemplo, Regressão Linear, Isolation Forest e Autoencoders.
Estabeleça métricas claras para avaliar os resultados do modelo. Métricas como Área sob a curva ROC (ROC-AUC), F1-Score e Taxa de alarmes falsos (FAR) podem ser usadas na identificação de anomalias e aumentam a credibilidade do modelo desenvolvido.
Integre com uma solução de notificação em e-mails, dashboards interativos ou gatilhos para realizar ações automatizadas.

Esta solução tem como benefícios a possibilidade de personalização conforme as necessidades específicas do negócio, proporcionando maior controle na detecção de anomalias, além de automatizar grande parte dos processos que, em maior escopo, podem se mostrar extensivos de se executar em tempo hábil.

Técnicas e metodologias aplicáveis

Além dos algoritmos apresentados acima, outras técnicas estatísticas e de machine learning podem ser utilizadas nesse tema, como:

Métodos estatísticos, como a análise de desvio padrão, permitem detectar valores que se afastam do esperado, enquanto médias móveis ajudam a suavizar flutuações curtas e destacar tendências de longo prazo.
Abordagens de Machine Learning também se mostram eficazes, como a clusterização, que agrupa padrões de consumo semelhantes para identificar anomalias, e modelos de regressão, que preveem os custos esperados e sinalizam desvios significativos.
A análise de séries temporais examina os dados ao longo do tempo para identificar tendências, sazonalidade e padrões cíclicos, permitindo a detecção de variações inesperadas.

→Veja como o Ouribank otimizou custos de cloud com e-Core e AWS

Melhores práticas de FinOps para gerenciar anomalias

Obtenha melhor aproveitamento das detecções certificando-se que a solução está em conformidade com as melhores práticas de FinOps, como:

Monitorar constantemente para notificar anomalias assim que surgirem
Integrar a solução desenvolvida com ferramentas de FinOps, como o Focus, que padroniza os dados para facilitar a leitura e entendimento dos dados.
Revisar e ajustar regularmente os limites especulados, refinar constantemente os algoritmos baseados nos feedbacks e nas condições de negócios.
Manter a comunicação clara entre os times para informar rapidamente a ocorrência de uma anomalia.
Utilizar as anomalias detectadas para formulação de estratégias de otimização de gastos mais robustas.

→ Veja Os 6 princípios que guiam o sucesso em FinOps

Conclusão

Implementar Machine Learning para detectar anomalias nos custos de nuvem é importante para fortalecer a cultura FinOps dentro da empresa, fornecendo insights sobre o consumo de recursos, facilitando a colaboração entre TI, finanças e negócios para decisões estratégicas. Com esse tipo de solução, podemos gerar economia imediata ao identificar recursos ociosos, configurações inadequadas e picos de demanda. Integrando Machine Learning com práticas de FinOps, é possível assegurar uma gestão financeira sustentável na nuvem, com controle orçamentário preciso e escalabilidade eficiente.

Quer usar machine learning para para entender melhor os custos da cloud e não sabe por onde começar? Nossos especialistas estão prontos para te ajudar! Entre em contato conosco e veja como podemos apoiar o seu negócio!

Lucas Chagas Henrichs

Data Scientist I

Maíra Santos

FinOps Analyst II

e-Core

Isso pode te interessar:

AI for developers: tools, use cases and real productivity gains

Tue, 20 May 2025 16:56:53 GMT

In recent years, artificial intelligence has shifted from a futuristic promise to an essential ally in the day-to-day work of development teams. AI for developers, such as code assistants, automated bug analysis, and intelligent test generation, are transforming the way we write software.

Reducing repetitive tasks, accelerating delivery, and freeing developers to focus on what really matters, using technology to solve business problems.

According to the report The Economic Potential of Generative AI by McKinsey (2023) by McKinsey (2023) , the use of generative AI in software development can reduce time spent on activities like coding, reviewing, and debugging by up to 45%.

That’s a significant productivity leap, especially in roles like software engineering, where those tasks take up a large part of the daily routine.

PwC (PricewaterhouseCoopers) also highlights a notable trend: industries with higher AI exposure have seen productivity growth nearly five times greater.

In 2017 , the definition of AI adoption was using AI in a core part of the organization’s business or at scale.
In 2018–2019 , it was defined as integrating at least one AI capability into business processes or products.
Since 2020 , adoption has been defined as the organization using AI in at least one function.
Source: McKinsey Global Surveys on the State of AI.

As shown in the McKinsey chart ( The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value ), their most recent 2024 research revealed that 78% of respondents say their organizations use AI in at least one business function, up from 72% earlier in 2024 and 55% the year before.

The business function that saw the biggest increase in AI adoption in the past six months was IT, where usage jumped from 27% to 36% .

These data reinforce the idea that AI not only complements developer skills, but also redefines software development practices — making processes more agile and efficient.

The tools that are changing the game

The evolution of AI is redefining the way we create software.

Today, a new generation of smart tools is emerging to support developers in complex tasks, streamline workflows, and improve overall team efficiency.

Below, we explore some of the solutions that are reshaping software development.

Amazon Q as a coding assistant

Code generation

AI-powered code generation tools are speeding up development, improving delivery quality, reducing production errors , simplifying test creation, and shortening the software build cycle.

Here are some of the standouts:

1. Amazon Q

Integrated with AWS services, Amazon Q allows natural language commands to generate APIs, databases, and complete instructions.

Want to know why your EC2 is slow? It can tell you. Want it to write code? Just prompt:

“Create a REST API using Lambda and API Gateway. Store the data in a DynamoDB table.” Amazon Q will return the Lambda function code, the table structure, and the steps to connect it to the API Gateway.

According to AWS, Amazon Q saved developers over 450,000 hours in 2024 alone.

2. GitHub Copilot

Considered your coding partner inside the IDE, Copilot was developed by GitHub with OpenAI and suggests code snippets in real time.

A GitHub research study ( Quantifying GitHub Copilot’s Impact on Developer Productivity and Happiness ) shows that developers using Copilot complete tasks up to 55.8% faster than those who don’t, with noticeable improvements in well-being, readability, and functionality.

3. Tabnine

Like Copilot, Tabnine is a code assistant powered by its own LLM trained on public and licensed codebases.

Unlike Copilot and Amazon Q, it can run fully offline and be highly customized, making it ideal for environments with strict data and code security requirements.

4. Sourcegraph Cody

In legacy or large codebases, understanding what’s already been built can be a real challenge.

Cody solves this with semantic search to extract context from both local and remote repositories, offering detailed explanations of APIs, flows, and patterns directly inside the editor.

While it doesn’t auto-generate code, it accelerates comprehension, enables better refactoring, and makes onboarding easier—especially with models like Claude 3.5 Sonnet and GPT-4o.

For more, see All You Need Is Cody (Sourcegraph, 2023).

Smarter testing

AI is also accelerating the validation stage in software development.

According to the ISG Provider Lens™ report, generative AI can increase productivity by 40% to 70% in specific tasks such as script creation and test execution. It also reduces execution time, expands test coverage, and identifies errors in real time.

Traditionally, writing an end-to-end (E2E) test can take anywhere from 30 minutes to several hours.

Tools like Testim promise to speed up that process with AI, enabling faster and more efficient creation and maintenance of tests. Here are three strong options:

1. Testim

Generates functional and E2E tests for web applications.

Tracks UI changes and reduces maintenance time by up to 80%. Its “Turbo” mode runs tests 25–30% faster than standard mode.

2. Diffblue

Specialized in Java, Diffblue automates unit test creation up to 250x faster from source code.

Companies like Goldman Sachs increased test coverage from 36% to 72% in less than 10% of the time it would take manually. Ideal for legacy system modernization.

3. CodeSquire

Tailored for Python and data science tasks, CodeSquire integrates with Jupyter and Colab notebooks to boost developer and data scientist productivity.

It suggests code snippets based on context, autocompletes functions, and offers detailed explanations, especially useful for analytics and machine learning projects.

Pain-Free documentation

Thanks to LLMs, documentation no longer has to be a chore.

Traditionally seen as bureaucratic and outdated, documentation often gets neglected under delivery pressure, but skipping it leads to real problems.

AI makes it easier to keep repositories clear and up to date. Developers can now maintain readable , maintainable code with much less effort.

Here are two tools that help:

1. Mintlify

Generates clean, up-to-date documentation pages automatically with every repository push. Perfect for agile teams that need reliable docs without spending time formatting them.

2. CodiumAI (Qodo)

Known for automated testing and logical error detection, CodiumAI also adds comments and docstrings directly in the code.

It integrates with VS Code and JetBrains and supports languages like Python , JavaScript , and TypeScript .

AI-Powered interfaces

In frontend development, much of the effort goes into translating visual ideas into working code. Mockups, prototypes, and last-minute changes can delay entire sprints.

AI helps bring ideas to life faster, with less rework.

1. Uizard

Turns sketches or images into interactive prototypes, helping teams skip the early-stage wireframing.

It also boosts collaboration between design, product, and development teams.

2. Builder.io

A visual platform with generative AI that writes and edits code with modern frameworks (React, Vue, Angular).

It allows non-technical team members to contribute, increasing productivity without sacrificing quality.

Both Uizard and Builder.io reduce rework by offering smart suggestions and even creating elements autonomously.

The future is now

AI for developers is no longer a trend, it’s the present. Tools like Amazon Q, Copilot, Tabnine, Uizard, and Builder.io are reshaping how developers work, for the better.

The question is no longer if we’ll use AI, but how to use it strategically to build smarter, faster, better solutions.

At e-Core, we believe in a future where human collaboration and technology fuel transformation. A future where human experience, efficiency, and innovation move in sync empowering developers and businesses to grow together through technology.

That’s why we embrace intelligent tools and cloud-based solutions to accelerate delivery , boost productivity, and add more value to our clients.

Suzana Neves
Developer at e-Core

Want better product support insights? Start with your tagging system

Sat, 17 May 2025 16:51:25 GMT

Customer support interactions are a goldmine of customer experience insights and product feedback, but without an effective tagging process, that data often goes untapped.

A well-structured support tagging process allows teams to categorize and analyze customer feedback so they can take action. This leads to improved support operations , better product decisions, and enhanced customer experiences.

Without a clear process, tagging can become inconsistent or ineffective, leading to unusable data.

This guide will walk you through setting up a scalable and structured tagging process that could be set within your ticketing system, ensuring support data translates into valuable business and customer experience insights.

1. Create consistent tag conventions

A successful tagging process starts with consistency . Without clear guidelines, tags can quickly become redundant, overly specific, or ambiguous, making analysis difficult.

Best practices for tagging conventions:

Use a logical structure – Tags should follow a clear hierarchy (e.g., “Billing > Refund Request” rather than vague terms like “Billing Issue”).
Keep tags concise & scalable – Avoid overly detailed or case-specific tags that could clutter the system.
Standardize naming conventions – Decide on lowercase vs. uppercase, spaces vs. underscores, and singular vs. plural usage.
Limit the number of tags per ticket – Each ticket should only have the most relevant tags to maintain data clarity.
Review and optimize regularly – Periodically audit and consolidate redundant or outdated tags to ensure clean data for customer experience insights.

2. Setting up Auto-Tagging rules

Manually tagging every ticket could be inefficient and prone to human error. Leverage automation within your ticketing tool to streamline tagging.

How to implement auto-tagging:

Keyword-based auto-tagging – Set up rules that automatically apply tags based on keywords found in customer messages.
Pre-defined workflows – Assign default tags based on ticket categories, customer profiles, or support channels.
AI-powered smart tagging – If your ticketing system supports or can be integrated with machine learning, use AI-driven tagging to recognize patterns and apply relevant tags dynamically.

Auto-tagging not only saves time but also ensures that high-volume issues are tracked systematically, helping teams surface customer experience insights in real time, without relying solely on manual processes.

→ You may also like: How to build a knowledge base

3. Creating dashboards

Once you have a structured tagging process, the next step is making that data easily accessible for analysis. Dashboards help teams quickly identify trends, track issue frequency, and measure the impact of product updates. Key elements of an effective support dashboard:

Tag-based filtering – Allow teams to filter by specific tags to analyze trends over time.
Custom views – Different teams (support, product, operations) should be able to see relevant insights tailored to their needs.
Integration with other analytics tools – Connect ticketing system data with BI tools (e.g., Tableau, Looker) for deeper analysis.

Example: Create a dashboard that shows the top five most common product issues over the past 30 days, helping product teams prioritize fixes.

4. Using tags to track frequency and patterns

The real power of tagging comes from analyzing trends over time. By tracking the frequency of certain tags, teams can spot patterns and make data-driven decisions.

How to use tags for product insights:

Track issue frequency – Identify recurring problems (e.g., “Delivery > Delayed Order” appearing frequently signals a logistics problem).
Monitor product updates’ impact – Check if support requests for a particular issue decrease after a product fix.
Spot emerging issues – If a new tag (e.g., “App Crash – iOS”) starts appearing more frequently, it signals a potential bug.
Enhance self-service resources – If “How to Cancel Subscription” is a top support query, consider updating FAQs or in-app guidance.

Example: If a company releases a new checkout flow and suddenly sees an increase in “Payment > Failed Transaction” tags, it’s a sign that the update may need adjustments.

This level of visibility allows organizations to align fixes and updates with real pain points, and turn support tickets into powerful customer experience insights .

→ You may also like: Customer Product Support Partner

5. Common tagging mistakes to avoid

Even the best tagging system can fall apart if common pitfalls aren’t addressed. Avoid these mistakes:

Over-tagging tickets – Applying too many tags per ticket makes data harder to analyze. Stick to the most relevant ones.
Allowing tagging inconsistencies – Without clear rules, agents may apply different variations of the same tag (e.g., “refund-issue” vs. “refund_request”).
Ignoring training for agents – Ensure everyone understands when and how to apply tags correctly.
Failing to review tags regularly – Outdated or duplicate tags make reporting less useful. Conduct quarterly tag audits.
Not aligning with product & business goals – Make sure tags capture insights useful for both support and product teams.

Solution: Conduct periodic training sessions, automate wherever possible , and review tagging data regularly to keep it clean and actionable.

Conclusion: Unlocking the power of support data

A well-structured tagging process in your ticketing system transforms support interactions into meaningful, data-driven insights.

With consistent tag conventions, automation, accessible dashboards, and proper analysis, support teams can proactively identify product issues , enhance self-service, and improve overall customer experience.

The right tagging setup ensures that every ticket contributes not only to smarter business decisions, but also to better customer experience insights, helping both support and product teams stay ahead of user needs.

At e-Core, we help SaaS teams turn support data into real product improvements.

If you’re looking to evolve your tagging process or unlock better customer experience insights, learn more about our Product Support services here .

Three ways you can start using Atlassian Rovo today

Thu, 15 May 2025 17:04:03 GMT

Atlassian Rovo is the company’s AI-powered assistant, now available to all Premium and Enterprise customers as part of their subscription in Jira, Confluence, and Jira Service Management.

But while it sounds powerful, many teams are left wondering: Where should we start?

In this article, we break it down into three practical ways your support or product team can start using Rovo today , so you can immediately see the benefits of centralized knowledge, smarter automations, and better productivity.

What is Atlassian Rovo?

For starters, we need to understand What Atlassian Rovo really is . At its core, Rovo is designed to act as a centralized AI brain for your organization.

Instead of searching through countless Confluence pages, Jira tickets, Slack threads, Google Drive folders, or GitHub issues, you can ask Rovo a question — and it will pull the most relevant, up-to-date information from across all connected tools.

For example, a new team member can ask, “How do I sign up for the company’s benefits plan?”. Instead of relying on a coworker or hunting through documents, Rovo provides the answer directly.

But Rovo is not just a search tool. It’s also a platform to automate tasks and build custom AI agents that work across your existing systems.

That means less manual follow-up, fewer repeated questions, and faster delivery across teams.

Now that you understand what Rovo is and how it works, let’s explore the three most impactful ways you can start using it today to improve your team’s efficiency and simplify everyday work.

1. Unlock instant answers across all your tools

One of the easiest and most impactful ways to use Rovo right away is by tapping into its centralized knowledge search .

Imagine you’re a support agent trying to answer a customer’s question about a bug, or a product manager looking for the latest feature requirements.

Instead of hunting through all applications, you simply ask Rovo, and it pulls the most relevant, updated information from all your connected systems.

This eliminates hours of back-and-forth and avoids duplicate work.

To make the most of this feature, ensure your administrator has enabled Rovo and connected your key tools like GitHub, Gmail, or Slack.

If you’re serious about protecting sensitive company information while expanding these capabilities, check out our Atlassian Guard article for practical security strategies.

2. Use ready-to-go AI agents

Rovo comes preloaded with out-of-the-box agents that solve common challenges.

For example:
– The Content Summarizer can condense long Jira tickets or Confluence documents into short, actionable points.
– The Global Translator can instantly translate content, making it easier for distributed teams to collaborate.
– Specialized agents can search, extract, and report on specific issues across tools, cutting down on manual data-gathering.

You don’t need to be a technical expert to start using these agents — they’re designed to plug directly into your existing workflows.

If your team relies on Jira automation but often hits its limits, we recommend reading our Jira Automation Limits guide to discover smart strategies for overcoming these challenges and keeping your workflows efficient.

3. Build custom automations without coding

Perhaps the most exciting way to start using Rovo is by creating your own custom agents .

Let’s say you want to track Jira tickets that have been untouched for three days and automatically comment or escalate them.

Or maybe you want an agent that monitors Confluence updates and pushes summaries to Slack.

With Rovo Studio , you can build agents tailored to your needs, no engineering background required. You define the trigger, the data sources, the action, and how the agent interacts with your tools.

Curious to see how this works in real life?

�� Watch the demo video to see a hands-on setup with practical examples.

Final thoughts

Whether you’re on a support team dealing with high ticket volume or a product team managing complex roadmaps, Rovo can help you work smarter , right out of the box.

Start by unlocking better search, explore the power of ready-made agents, and then push further by designing your own automations.

For even more inspiration on how companies bring innovation to life using the Atlassian ecosystem, check out our Fireside Chat podcast episode — it’s packed with expert insights.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Vando Gonçalves
Solution Architect Specialist

Integração de Atlassian e DevOps: Unindo Desenvolvimento e Operações

Tue, 13 May 2025 18:12:49 GMT

Introdução

No cenário corporativo atual, onde a agilidade e a resiliência operativa são essenciais, as empresas de tecnologia precisam otimizar continuamente seus processos para garantir entregas rápidas e eficientes. DevOps surge como uma abordagem essencial para promover a colaboração entre desenvolvimento (Dev) e operações (Ops), permitindo entregas contínuas, automação e melhoria contínua dos processos de TI.

Para superar os desafios da transformação digital, é essencial entender como o DevOps se integra à equipe de operações e como as ferramentas Atlassian podem impulsionar essa jornada. Este artigo explora o conceito de DevOps, sua sinergia com operações e o papel das ferramentas Atlassian na transformação digital.

O que é DevOps?

DevOps é um conjunto de práticas, princípios e ferramentas que unem desenvolvimento de software e operações de TI para acelerar a entrega de aplicações e serviços. Sua essência está na colaboração contínua, na automação de processos e no monitoramento constante, garantindo um fluxo de trabalho eficiente desde o desenvolvimento até a implantação e manutenção.

As principais vantagens do DevOps incluem:

Redução do tempo de entrega com ciclos de desenvolvimento mais curtos;
Maior estabilidade e confiabilidade dos sistemas em produção;
Automação de processos repetitivos, minimizando erros manuais;
Melhoria na colaboração entre equipes de desenvolvimento e operações.

→ Veja também quais são as Melhores práticas na Gestão de Projetos Ágeis

Integração de DevOps ao Time de Operações

O time de operações desempenha um papel essencial dentro da cultura DevOps, garantindo que as infraestruturas e aplicações operem de maneira eficiente e segura. A implementação do DevOps não substitui a função das operações, mas fortalece sua atuação por meio de:

Monitoramento contínuo e resposta rápida a incidentes;
Automação da infraestrutura e gerenciamento de configuração;
Escalabilidade e provisionamento ágil de recursos em cloud e on-premises;
Garantia da conformidade e segurança em todas as fases do ciclo de vida do software.

Para o sucesso do DevOps, o time de operações deve adotar práticas como Infraestrutura como Código (IaC), observabilidade aprimorada e automação de processos, eliminando silos e permitindo um fluxo de trabalho colaborativo com os desenvolvedores.

→ Veja também: Como criar workflows no Jira para aumentar a eficiência das equipes

Ferramentas DevOps da Atlassian e sua Aplicação na Transformação Digital

A Atlassian oferece um conjunto robusto de ferramentas para apoiar a implementação do DevOps em todas as fases da jornada de transformação digital, desde o planejamento até a entrega e monitoramento. A seguir, destacamos algumas das principais soluções e como elas contribuem para essa evolução:

Jira Software – Planejamento e Gestão Ágil:
Possibilita a criação de fluxos de trabalho personalizados para gerenciar backlog, sprints e deploys, garantindo transparência e rastreabilidade no ciclo de desenvolvimento.
Sua integração com repositórios de código e ferramentas de CI/CD permite que equipes acompanhem o status dos desenvolvimentos em tempo real.
Bitbucket – Controle de Versionamento e Integração Contínua:
Plataforma de versionamento Git da Atlassian, essencial para armazenar, revisar e colaborar em código-fonte.
Sua integração com pipelines CI/CD permite a automação da entrega contínua, garantindo builds e testes eficientes.
Bamboo – Automação de Builds e Deploys:
Solução Atlassian para automação de builds, testes e deploys, permitindo um fluxo de trabalho DevOps altamente eficiente.
Reduz erros humanos e acelera a entrega de software ao criar pipelines customizados de integração e entrega contínuas.
Opsgenie – Gerenciamento de Incidentes e Alertas:
Fornece um sistema inteligente de alertas e escalonamento, permitindo que as equipes de operações e suporte sejam notificadas automaticamente e resolvam problemas rapidamente, garantindo a disponibilidade e resposta ágil a incidentes.
Confluence – Documentação e Colaboração:
Facilita a colaboração entre equipes DevOps ao permitir a criação de documentos compartilhados, base de conhecimento e registro de post-mortem, melhorando a comunicação e o aprendizado organizacional.
Statuspage – Transparência em Comunicação de Incidentes:
A plataforma Statuspage permite que as empresas comuniquem proativamente status de serviços e incidentes para clientes e stakeholders, reduzindo impactos e otimizando a experiência do usuário final.

→ Saiba qual O Papel da Atlassian na Transformação Digital das Empresas

Benefícios da Integração Atlassian e DevOps na Transformação Digital

A transformação digital exige que as empresas adotem práticas ágeis e eficientes no desenvolvimento e operação de software. A integração das ferramentas da Atlassian com práticas DevOps oferece diversos benefícios:

Automação de Processos : Reduz o trabalho manual e minimiza erros, permitindo que as equipes se concentrem em atividades de maior valor.
Melhoria na Colaboração: Ferramentas integradas promovem uma comunicação mais eficaz entre equipes de diferentes disciplinas.
Visibilidade Completa: Acompanhe o progresso e o desempenho em tempo real, facilitando a tomada de decisões informadas.
Flexibilidade: A capacidade de integrar com diversas ferramentas permite que as empresas adaptem o ambiente às suas necessidades específicas.

Conclusão

A união das soluções da Atlassian com a metodologia DevOps oferece às empresas uma plataforma robusta para enfrentar os desafios da transformação digital. Ao integrar desenvolvimento e operações por meio do DevOps, as organizações podem alcançar maior eficiência, colaboração e agilidade, posicionando-se de forma competitiva no mercado em constante evolução.

A e-Core é especialista em transformação digital e na implementação de soluções Atlassian, sendo o maior Platinum Partner da América Latina.

Se sua organização busca mais alinhamento estratégico, eficiência, produtividade e colaboração, entre em contato conosco para descobrir como podemos ajudar a acelerar sua jornada de transformação.

Jeferson Rezk De Oliveira

IT Infrastructure Analyst na e-Core

Isso pode te interessar:

e-Core

Como aplicar IA no seu negócio: oportunidades e estratégias

Sun, 11 May 2025 17:59:40 GMT

No cenário empresarial atual, as organizações enfrentam um paradoxo: acumulam volumes crescentes de dados, mas lutam para transformá-los em valor real para o negócio. A capacidade de usar dados de forma inteligente para transformar processos, produtos e serviços tornou-se um imperativo, visto que “os dados são o novo ouro”.

Nesse contexto, a Inteligência Artificial emerge como tecnologia fundamental para extrair insights e criar soluções valiosas, permitindo que as empresas tomem decisões mais assertivas. Segundo um estudo recente , empresas que ampliaram significativamente sua equipe de IA tiveram um crescimento de cerca de 20% em vendas, empregos e valor de mercado – ganhos atribuídos, em parte, à inovação em produtos por meio do uso estratégico da IA. Ainda assim, mesmo diante desses ganhos expressivos, muitas organizações se questionam se estão verdadeiramente preparadas para adotar a IA, quais seriam os primeiros passos e como integrar de maneira eficaz dados, cultura e tecnologia.

Este artigo busca responder essas questões, oferecendo um guia prático para identificar e implementar casos de uso de IA em sua empresa.

→ Saiba a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI

Compreendendo a IA no Contexto dos Negócios

Diante dos desafios apresentados na transformação de dados em valor real, é fundamental compreender como a IA se integra ao contexto empresarial atual. As empresas que obtêm sucesso na aplicação de IA combinam três pilares fundamentais:

Mindset: Cultura organizacional que valoriza a inovação e está aberta à transformação digital. A liderança e as equipes devem estar alinhadas na visão de como a IA pode impulsionar o negócio.
Skillset: Competências necessárias para implementar e gerenciar soluções de IA, incluindo ciência de dados, engenharia de dados e especialistas em domínios específicos.
Toolset: Ferramentas e tecnologias apropriadas para desenvolver e implementar soluções de IA.

Quando esses três pilares estão alinhados, a empresa pode criar o chamado Efeito de Rede de Dados (Data Network Effect). Esse efeito se manifesta em um ciclo virtuoso no qual a coleta de mais dados leva a modelos mais precisos, o que resulta em clientes mais satisfeitos e ainda mais dados para aprimorar as soluções.

→ Saiba como os Agentes de IA estão moldando o futuro dos negócios

Benefícios da IA para os Negócios

Com os três pilares fundamentais – mindset, skillset e toolset – alinhados, as organizações podem explorar o potencial transformador da IA. Esta tecnologia é capaz de gerar valor em múltiplas frentes do negócio, como os apresentados a seguir:

Automação e Produtividade: A IA pode automatizar tarefas repetitivas, liberando as equipes para atividades de maior valor estratégico.
Exemplo: Na e-Core, automatizamos a análise de qualidade das ligações de vendas, reduzindo o tempo de análise de 200 áudios para 2 minutos e aumentando a efetividade das ligações em 20%. Leia o case completo aqui .
Manutenção Preditiva e Eficiência Operacional: A IA permite prever e prevenir falhas, otimizando processos e reduzindo custos operacionais.
Exemplo: Desenvolvemos um modelo de machine learning baseado em Deep Learning para previsão de falhas de equipamentos, alcançando 80% de precisão e economia anual de $850 mil, com ROI em 6-8 meses. Veja o case completo aqui .
Experiência do Cliente: Recursos de IA permitem oferecer recomendações personalizadas e atendimento 24/7.
Exemplo: Implementamos uma solução de IA generativa para uma fintech de importação, automatizando a análise de ligações e fornecendo feedback imediato aos SDRs. Isso reduziu o tempo de avaliação, melhorou a qualidade das interações e aumentou em 20% a efetividade das chamadas, elevando a experiência do cliente. Saiba mais sobre o case aqui .

Além dos exemplos acima, a IA tem demonstrado valor significativo em outras áreas críticas para diversos negócios, como otimização de preços e receita, gestão automatizada de estoques, análise preditiva de comportamento do consumidor e detecção de fraudes em transações.

→ Veja também como a EEmovel utiliza inteligência artificial para acelerar seu processo de web scraping

Identificando Casos de Uso de IA em sua Empresa

Após compreender os benefícios potenciais da IA e seus casos de sucesso em diferentes setores, o próximo passo crucial é identificar as oportunidades específicas em sua organização. Antes de iniciar qualquer projeto, é fundamental realizar uma análise completa considerando três aspectos principais:

Mapeamento de Processos

O mapeamento detalhado dos principais processos da empresa é um caminho natural para descobrir gargalos que possam ser resolvidos com IA. Em muitas situações, tarefas repetitivas são candidatas à automação, mas é importante avaliar se o uso de IA é realmente necessário ou se uma automação mais simples seria suficiente.

Alinhamento Estratégico e Viabilidade

Uma vez que os processos já estão mapeados, é necessário estimar ganhos em termos de KPIs que seriam obtidos com o uso de IA nessas tarefas. Em cenários onde há dúvidas sobre a maturidade digital da organização ou a real necessidade de IA, a e-Core utiliza a metodologia Data Driven Everything (D2E) . Esta abordagem envolve uma imersão no ambiente do cliente para entender não apenas os processos declarados, mas também as necessidades reais da organização. Um dos artefatos gerados durante esse processo é a matriz de priorização, que mapeia as iniciativas identificadas como o benefício potencial para o negócio ao nível de complexidade de implementação.

A matriz de priorização classifica as iniciativas de IA com base no benefício potencial para o negócio e na complexidade de implementação. Projetos de alto benefício e baixa complexidade são classificados como Quick Wins e devem ser priorizados, enquanto iniciativas de alta complexidade e baixo benefício precisam ser reavaliadas.

Requisitos e Considerações

Para que um projeto de IA seja bem-sucedido, é fundamental contar com uma estrutura robusta de dados e governança, garantindo qualidade, disponibilidade e segurança dos dados. Em muitas situações, os dados existem, mas estão em repositórios isolados, não estão rotulados ou apresentam inconsistências, exigindo ações de tratamento. Além disso, é necessário considerar aspectos de privacidade e regulamentações como LGPD e GDPR, incluindo proteção e monitoramento dos modelos para evitar vieses ou comportamentos indesejados.

Outro ponto crítico é a explicabilidade dos modelos, especialmente em setores regulados e em decisões que impactam diretamente as pessoas. Existe um trade-off entre desempenho e interpretabilidade: modelos avançados, como os de deep learning, podem ser mais precisos, porém são mais complexos de explicar, enquanto opções mais simples têm desempenho inferior, mas são mais transparentes. A escolha deve considerar as necessidades do negócio e o contexto regulatório.

Conclusão

Em um cenário em que dados são cada vez mais valiosos, a adoção de IA se torna essencial para a competitividade, mas exige análise criteriosa, incluindo a avaliação de sua real necessidade em comparação com uma automação tradicional, a priorização de iniciativas conforme a relação entre benefício e complexidade e a garantia de requisitos como disponibilidade e qualidade de dados, conformidade regulatória e equilíbrio entre performance e explicabilidade dos modelos.

A e-Core pode auxiliar empredas a mapear processos, estabelecer, prioridades e implementar soluções de IA alinhadas as necessidades de negocio. Fale conosco e saiba mais como podemos ajudar você na jornada de transformação digital com soluções de inteligência artificial.

e-Core

Isso pode te interessar:

Como a Koin criou um “ano de 13 meses” ao alcançar a excelência em gestão estratégica de portfólio e produtos

Thu, 08 May 2025 14:10:37 GMT

Sobre a Koin

A Koin é uma fintech brasileira reconhecida por sua atuação inovadora no setor de pagamentos digitais e soluções financeiras . A empresa integra múltiplos ecossistemas e atua de forma bastante versátil em seu ramo, o que exige um alto grau de colaboração entre suas áreas, em especial, engenharia, dados, compliance e operações.

Tendo um portfólio focado na experiência do cliente, a Koin combina tecnologia, personalização e inteligência de dados para oferecer serviços inovadores, mas ao mesmo tempo, alinhados a um mercado cada vez mais regulamentado e competitivo.

O desafio

Ao manter um crescimento acelerado nos últimos anos que, como consequência, aumentou sua complexidade operacional, a Koin enfrentava desafios em conseguir manter uma gestão eficiente do seu portfólio de produtos e iniciativas estratégicas, como:

Baixa visibilidade e rastreabilidade das iniciativas;
Dificuldade na priorização estratégica de demandas;
Integração entre múltiplos times e áreas para certos projetos;
Sustentação da eficiência operacional sem comprometer inovação;
Manutenção de um compliance rígido dentro de uma governança no setor financeiro.

Esses desafios impediam uma operação ágil e acabavam comprometendo tomadas de decisões mais assertivas e a manutenção do equílibrio entre a estratégia e execução.

A solução

Juntamente com a e-Core , a Koin implementou uma estrutura mais sólida de governança estratégica, automação de processos e gestão de produtos.

Algumas das principais entregas foram:

Revisão da gestão estratégica de portfólio e produtos , por meio da implementação de governança escalável e flexível, de uma padronização de fluxos e definição de métricas de priorização, da criação de artefatos estratégicos conectando todas as iniciativas e da automação dos processos com uso das ferramentas Atlassian, principalmente o Jira Software e o Jira Service Management.
Framework revisto que trouxe uma nova modelagem de processos organizacionais com governança híbrida e a integração efetiva entre áreas de negócios, produtos e tecnologia nos projetos.
Nova visão de tecnologia e gestão da mudança , que trouxe a adoção de task forces e pilotos com capacitação progressiva, a gestão da mudança baseada em rastreabilidade e automação com Atlassian e a estruturação de um modelo de trabalho adaptável e sustentável.

Resultado

Graças a essas alterações em pontos estratégicos, a Koin pode alcançar um novo patamar em termos de eficiência estratégica e operacional.

Entre os principais resultados, podem ser citados:

Total visibilidade e rastreabilidade das iniciativas.
Redução de incertezas com melhor previsibilidade e priorização.
Governança e compliance aprimorados, com total transparência.
Automação de processos críticos, aumentando a produtividade.
Tomada de decisão mais rápida, embasada em dados em tempo real.
Adoção de novas formas de trabalho, promovendo colaboração em todos os níveis.

Com a adoção do novo modelo de trabalho e governança, a Koin fortaleceu seu alinhamento estratégico, ampliou a eficiência e impulsionou a produtividade. O resultado? Um salto de colaboração entre todas as equipes e um ganho real de quase um décimo terceiro mês de trabalho por colaborador – sem aumentar o headcount.

Luiz Lima

Atlassian Practice Leader na e-Core

Conclusão

A Koin revolucionou sua operação e modernizou-se ainda mais perante ao mercado ao estruturar uma governança estratégica conectada à execução, promovendo integração entre áreas, automação e rastreabilidade .

O resultado foi um modelo sustentável de crescimento , com maior alinhamento estratégico e ganho de eficiência. A aplicação de métodos adaptados ao seu contexto cultural e de negócios permitiu à Koin escalar com solidez, mantendo sua essência inovadora e seu foco na excelência da experiência do cliente.

Conheça mais sobre as soluções da e-Core: Service Management Alta performance para maior entrega de valor

e-Core

Isso pode te interessar:

A nova onda da IA: Os Agentes de IA

Fri, 02 May 2025 11:55:55 GMT

Há cerca de 2 anos, vimos o hype da inteligência artificial crescer cada vez mais. Uma das últimas tendências que tem impactado os negócios são os agentes de IA.

Um agente de inteligência artificial (IA) é um sistema inteligente e autônomo que realiza tarefas sem intervenção humana. Eles são criados para replicar habilidades cognitivas humanas, que incluem aprendizado, capacidade de raciocinar e resolver problemas.

Esses agentes podem interagir com o ambiente, coletar e analisar um vasto conjunto de dados externos, adaptar-se a novas informações e trabalhar continuamente para atingir objetivos predeterminados. A simplicidade do uso da linguagem natural, e envio de instruções (PROMPTS) para se comunicar com estes agentes e ajustar os seus comportamentos, habilitou o uso em escala e acelerado, e permitiu que os benefícios da GenAI alcançassem rapidamente o mercado de massa.

A utilização de agentes de IA nas operações, serviços de TI, e no ambiente corporativo em geral, passou a crescer a uma velocidade espantosa, uma vez que estes agentes inteligentes aprimoram e suportam um tripé extremamente estratégico para as empresas, que são eles:

Hiperpersonalização da experiência : ao fortalecer o relacionamento e entregar melhores experiências para seus clientes, ao mesmo tempo em que habilitam novas receitas. Como exemplo, um agente de IA conectado nos canais digitais da sua empresa, pode identificar e estabelecer uma comunicação personalizada com o cliente, pré-qualificar leads de vendas e oportunidades de negócio, analisar atividades de competidores, ou mesmo executar estratégias e campanhas de marketing de maneira automatizada, e sem intervenção humana.
Eficiência operacional : Agente de IA é uma estratégia central para obter ganhos mensuráveis e consistentes de eficiência operacional. A automação de fluxos de trabalho (workflows) através de agentes de IA reduz erros humanos, otimiza recursos e acelera processos. Os agentes podem realizar diversas atividades, entre as quais, gerenciar estoques, monitorar cadeias de suprimento, identificar gargalos logísticos, identificar tentativas de fraudes em diferentes canais da empresa, só para citar alguns dos inúmeros casos de uso que a GenAI e os agentes podem ser aplicados.
Redução de Custos e Realocação de Investimentos: GenAI e Agentes de IA são aliados poderosos em estratégias de redução de custos, realocação de investimentos e prevenção perda de receitas. Por exemplo, considere um agente de IA em uma central de atendimento preparado para resolver as dúvidas, problemas e auxiliar os seus clientes e colaboradores em diversas tarefas do dia-a-dia. O agente fará automaticamente perguntas diferentes e personalizadas para cada cliente, poderá pesquisar informações em diferentes documentos internos e fontes externas, resumir a toda a informação, enviar recomendações de produtos personalizadas e contextuais, ou mesmo executar ações proativas, em nome do cliente, para a rápida resolução de chamados e incidentes, muitas vezes sem a necessidade de envolver um operador humano. O agente de AI pode ainda se tornar o seu assistente pessoal e dedicado que resolve todas as suas dúvidas, acelera seu trabalho e aprimora a colaboração entre toda a equipe.

Por exemplo, você pode criar um agente de IA altamente personalizado usando a infraestrutura da AWS. Ferramentas como Amazon Bedrock Agents, Amazon Lex, Amazon Polly e Amazon Comprehend permitem desenvolver um agente que não só compreende e interage com usuários de forma conversacional, mas também executa tarefas complexas de maneira autônoma. Esses agentes podem ser integrados em canais digitais, identificar oportunidades de negócio, automatizar tarefas repetitivas e melhorar a experiência do cliente, tudo sem a intervenção de um ser humano. Além disso, utilizando Amazon SageMaker AI para treinamento contínuo e AWS Lambda para orquestração, você pode criar um sistema altamente dinâmico e adaptável, com capacidade de aprendizado e automação, alinhado às necessidades e objetivos específicos da sua empresa.

→ Veja também o nosso whitepaper: O futuro da IA nos negócios !

A próxima onda da GenAI: Agentic IA

Muito embora a IA generativa (GenAI) tenha conquistado as manchetes, chegando como um verdadeiro Tsunami, e os agentes de IA tenham rapidamente conquistado o gosto dos consumidores e empresas, hoje estamos diante de uma nova onda de transformação impulsionada pela GenAI, ou terceira onda, cujo crescimento tem sido muito rápido e tem impulsionado ainda mais os novos modelo de negócios: o nome dela é Agentic AI .

Mas afinal, você conhece o Agentic AI?

Agentic AI ou IA Agêntica são sistemas ou agentes de Inteligência Artificial (IA), projetados para perseguir metas e objetivos específicos de forma autônoma (ou semi-autônoma), e dentro de processos e fluxos de trabalho (workflows). Um sistema Agentic AI, alavanca os modelos de LLM, e é capaz de planejar, organizar, tomar decisões sobre as próximas etapas e executar ações sobre sistemas externos e o ambiente, de forma automática e sem intervenção humana. Uma das principais características de tais sistemas é a capacidade de aprendizado contínuo utilizando técnicas de Reinforcement Learning (ou aprendizado por reforço) e a flexibilidade de adaptar-se rapidamente às mudanças em ambientes dinâmicos.

Para vocês terem uma idéia do impacto do Agentic AI no mercado de tecnologia, o Gartner estima que até 2028, 33% dos aplicativos de software corporativo incluirão IA agêntica, ante menos de 1% em 2024. Ele ainda estima que pelo menos 15% das decisões de trabalho do dia a dia serão tomadas de forma autônoma por meio de agentes de IA, neste período.

Agentic AI opera por meio de um processo que contempla quatro etapas: perceber, raciocinar, agir e aprender. Os sistemas Agentic IA são capazes de ingerir e processar grandes quantidades de dados de várias fontes de informação e aplicativos de terceiros, utilizá-los para para tomar decisões complexas, analisar desafios, planejar sobre problemas complexos, desenvolver estratégias e executar múltiplas tarefas de forma independente, mas com capacidades avançadas de coordenação ou orquestração.

Seus sistemas de atendimento aos clientes e suporte às operações, por exemplo, podem ser transformados através do Agentic AI. Com Agentic AI, seu processo pode ser hiperautomatizado através da estratégia de Agentes e entregar novas funções que vão muito além às de um assistente digital tradicional que fornece respostas simples para os questionamentos dos usuários. Através desta novas estratégias seus agentes de IA podem recomendar as melhores opções e recomendações para os usuários, executar automaticamente ações em nomes destes, realizar atividades de préanálise e pesquisa em documentos, agendar automaticamente e priorizar tarefas, verificar débitos pendentes, ou mesmo realizar pagamentos para seus clientes e colaboradores e forma autônoma. As possibilidades são inúmeras.

→ Saiba a importância de escolher um parceiro com a competência em GenAI da AWS

Da Estratégia para a Execução com a e-Core

Pensando em ajudar as empresas a acelerar com a adoção de Agentes de IA e extrair o máximo de valor ao negócio e dos benefícios do automação agêntica a e-Core estruturou um programa que alinha a estratégia do seu negócio com uma abordagem estruturada e consistente, que acelera a entrega, mitiga riscos de implementação utilizando as melhores práticas e os guardrails corretos, e permite a adoção em escala para toda a organização.

O programa e-Core também alavanca toda a expertise e competência da e-Core em Dados, GenAI e automação, além de métodos, ferramentas e frameworks de desenvolvimento abertos e de mercado, para entrega de arquiteturas multiagentes robustas, seguras e escaláveis. Utilizando metodologia própria, com foco na entrega de valor ao negócio, em modelos de aprendizado contínuo e Feedback loops, a e-Core aplica as melhores práticas no desenvolvimento de Agentes, aproveita todos os recursos e aceleradores da plataforma em nuvem AWS, maximizando a entrega de valor e os resultados para sua empresa.

A próxima fronteira da inteligência artificial é a IA agêntica, impulsionada pela GenAI. Hoje, na e-Core, estamos preparados para estruturar uma jornada consistente e ajudar nossos clientes a progredir e liderar essa revolução, com impacto direto no negócio das suas empresas. Entre em contato conosco e veja como podemos ajudar o seu negócio a usar essa tecnologia de forma estratégica.

Davi Cunha

Practice Leader - LATAM na e-Core

e-Core

Isso pode te interessar:

Scale with support at SaaStr Annual 2025: visit e-Core’s booth at Hanger West

Wed, 30 Apr 2025 13:22:16 GMT

SaaStr Annual 2025 —the world’s #1 Cloud gathering—brings together SaaS and AI leaders in SF Bay Area, CA, to tackle today’s biggest scaling challenges. And e-Core is right in the mix, ready to show how seamless support can be the difference between simply growing and truly scaling.

From May 13-15 , visit us at Booth G105 (Hanger West, near the AI Summit Stage) to experience how we partner with fast-growing SaaS companies to scale smarter by supporting both the people behind your product and the ones who use them!

Get to know us, ask questions, and see how e-Core can become your partner.

Don’t just grow.

Scale with support.

At e-Core, we know that scaling a SaaS business isn’t just about adding customers or features—it’s about ensuring your operations and support keep up with your growth.

Whether it’s optimizing your internal processes or delivering technical support that delights your customers, we’re here to help you scale efficiently and confidently.

Here’s what you can expect when you visit our booth at SaaStr.

What’s happening at e-Core’s booth?

Support maturity diagnosis station

Is your support operation slowing your growth?

Stop by for a quick, on-site assessment to find out. Our Support Maturity Diagnosis evaluates where your support stands today—whether you’re still reactive or ready to scale proactively—and offers instant recommendations to improve.

This station is designed to help you unlock the full potential of your support operations.

Build your own LEGO® minifigure station

Every SaaS team has its key players—the founders, developers, marketers, CX pros, and support heroes who make scaling possible.

At this station, celebrate your role by building a custom LEGO® minifigure that represents you on your scaling journey. It’s a fun way to reflect on your contribution and see how e-Core supports every player in two key ways:• As a strategic partner behind your operations, tools, and processes• As the technical support team delivering seamless experiences to your end users

Because when you have the right support, your company scales faster — and smarter.

Meet the e-Core Team

Stop by Booth G105 and connect with our experts who are ready to help you scale smarter. You’ll find:

Let’s talk about scaling—with support

This year’s SaaStr theme— AI + B2B: Today, Tomorrow & The Future —is all about navigating growth in a fast-changing world. At e-Core , we help you do just that by combining scalable support operations with seamless customer service that grows alongside your business.

Stop by Booth G105 to connect with our team, experience our activations, and explore how e-Core can help you scale smarter, not harder.

See you at SaaStr Annual 2025!

Dan Tex

Managing Director

Jessica Okawa

Marketing Manager

Stéfani Kafer

Senior Marketing Strategist

Matheo Pegoraro

Sales Executive

Scott Steinmetz

Sales Executive

Merien Avila

Delivery Manager

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

The trusted advisor edge – Fireside Chat with Noelle Mykolenko

Wed, 23 Apr 2025 12:43:58 GMT

You may also listen to this episode on Spotify:

We’re back with the first episode of e-Core’s Fireside Chat for 2025. This year, new and emerging technologies will be at the core of our discussions on how to continue creating value for our clients’ businesses. However, leveraging these technologies often requires a higher level of people satisfaction, and building trusted advisor relationships is essential to making that possible.

In this episode, our host, Dan Teixeira, NA Managing Director at e-Core, welcomes Noelle Mykolenko, CEO of Trusted Advisor Associates, for a deep dive into how to build strong, trust-based relationships that foster influence, leadership, and professional growth.

Through real-world examples and practical advice on how to establish trust with clients, Noelle outlines the key milestones in shifting the mindset from being just a subject matter expert to becoming someone clients see as a safe haven—someone who genuinely has their best interests at heart.

Join us as we explore why trust isn’t just a soft skill—it’s the defining attribute that sets you apart.

Key moments:

00:35 Introductions

03:50 What is a trusted advisor?

04:48 Having difficult conversations

07:40 The four levels of relationship

11:33 From customer service to people service

14:41 How intimacy drives trust

17:00 The trust equation

19:24 The importance on being reliable

22:37 Why teams should be predictable, not fast

24:30 How to go from subject matter expert to trusted advisor

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Escalabilidade de aplicações com IA Generativa: desafios e caminhos para o crescimento sustentável

Thu, 10 Apr 2025 12:43:05 GMT

O uso de IA generativa (GenAI) tem crescido rapidamente, revolucionando processos . Seu uso vai desde o atendimento ao cliente até a gestão do conhecimento. Ele também ajuda na leitura de dados complexos e na modernização de sistemas antigos.

Segundo uma pesquisa da SAS , 46% das empresas brasileiras já utilizam ou estão implementando essa tecnologia. Ainda abaixo da média global (54%), os benefícios já se fazem presentes. Cerca de 93% dos negócios que adotam a tecnologia relatam melhor experiência e satisfação dos colaboradores. Além disso, 87% apontam redução nos custos operacionais e 76% observam aumento na retenção de clientes.

Contudo, as empresas se veem diante da necessidade de uma abordagem estruturada para evitar problemas. Entre os mais desafiadores, estão o descontrole financeiro e garantir um crescimento sustentável aliado aos investimentos de produtividade.

Desafios de escalabilidade no uso de IA Generativa

De acordo com uma análise da Gartner , até o final de 2025, muitos projetos de GenAI podem ser abandonados. A previsão é que pelo menos 30% dos projetos não avancem após a prova de conceito. O levantamento aponta problemas como baixa qualidade dos dados, controles de risco inadequados e custos crescentes como as motivações para esse cenário.

Além disso, a escassez de profissionais qualificados tem sido apontada como um dos maiores desafios na aplicação de GenAI. De acordo com a pesquisa SAS, 51% das empresas brasileiras identificam essa lacuna.

Diante desses obstáculos, encontrar o equilíbrio entre inovação e sustentabilidade financeira é fundamental para escalar soluções de forma efetiva. Em termos de escalabilidade, é essencial que as empresas invistam em uma implementação robusta. É fundamental que essa implementação seja segura e alinhada com os objetivos estratégicos da organização.

Como escalar aplicações em IA Generativa de forma sustentável

Para um crescimento sustentável, a IA generativa deve ser incorporada de maneira transversal a todos os processos, permitindo que seus benefícios se multipliquem. Entretanto, essa integração exige uma reavaliação constante das estratégias de dados, processos e equipe.

O uso da computação em nuvem é decisivo para o uso de GenAI. Ele proporciona escalabilidade na IA generativa, suportando seu crescimento de forma eficiente e econômica. O monitoramento contínuo e uso inteligente da infraestrutura são caminhos essenciais para alcançar o equilíbrio entre eficiência e custos.

3 soluções para garantir a escalabilidade em projetos de IA Generativa

Nesse sentido, algumas soluções têm se destacado ao viabilizar uma escalabilidade eficiente para aplicações inteligentes, potencializando a implementação da GenAI. Entre as tecnologias que contribuem para esse cenário, destacam-se:

Modelos Serverless

A arquitetura serverless oferece uma maneira

eficaz de desenvolver e operar aplicativos na nuvem. Com ela, as empresas podem usufruir escalabilidade automática, alta disponibilidade integrada e um modelo de faturamento baseado no uso efetivo dos recursos.

Computação em Containers

A computação em contêineres, especialmente quando orquestrada por plataformas como o Kubernetes , automatiza a implantação, o escalonamento e o gerenciamento de aplicações inteligentes. Essa abordagem permite que as empresas adotem uma arquitetura baseada em microsserviços, otimizando o uso dos recursos computacionais e adaptando a infraestrutura de forma dinâmica conforme as demandas do negócio. A orquestração garante que os contêineres sejam escalados e gerenciados de forma eficiente.

AWS Auto Scaling

A escalabilidade automática de recursos, como a oferecida pelo AWS Auto Scaling, monitora constantemente as aplicações e ajusta a capacidade dos recursos computacionais (instâncias de máquinas virtuais, GPUs, etc.) para manter um desempenho consistente e previsível, minimizando custos.

Por meio de planos de escalabilidade automatizados, essa abordagem garante que a infraestrutura de computação responda de forma ágil às flutuações de demanda em tarefas intensivas de IA Generativa, como treinamento e inferência. Dessa forma, a eficiência operacional e a sustentabilidade financeira são asseguradas.

Além disso, a solução permite alinhar dados e operações com toda a infraestrutura robusta da AWS , o que permite maiores oportunidades de crescimento.

Maximize o potencial da IA Generativa para escalar seu negócio

Possuir uma estratégia bem definida é crucial para líderes que buscam alinhar inovação com crescimento sustentável e maximizar os benefícios das aplicações inteligentes.

Se sua empresa enfrenta desafios na implementação de soluções de IA Generativa e precisa equilibrar inovação com sustentabilidade financeira, a consultoria da e-Core é a escolha certa.

Descubra como nossa expertise pode impulsionar seu sucesso organizacional. Fale com nossos consultores !

e-Core

Isso pode te interessar:

A importância de escolher um parceiro AWS com a competência em IA Generativa da AWS

Tue, 08 Apr 2025 19:08:30 GMT

A adoção da Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) está transformando diversos setores ao impulsionar inovação, eficiência operacional e vantagem competitiva. Segundo o estudo “The Business Opportunity of AI” da IDC , a adoção de Gen AI cresceu de 55% em 2023 para 75% em 2024, evidenciando seu impacto acelerado. Além disso, o retorno médio para cada dólar investido em IA Generativa é de $3.7, enquanto líderes do setor alcançam um ROI de $10.3. A IDC projeta um impacto econômico global acumulado de $19.9 trilhões até 2030, impulsionando 3.5% do PIB mundial.

Implementar soluções robustas e escaláveis de Gen AI exige mais do que tecnologia avançada. É fundamental contar com parceiros com expertise técnica validada, práticas arquiteturais sólidas e experiência comprovada em projetos reais. Optar por um parceiro com competência em IA Generativa da AWS, como a e-Core, é essencial para garantir sucesso e resultados concretos.

O que é a competência em IA Generativa da AWS?

A Competência em IA Generativa da AWS faz parte do Programa de competências da AWS, que valida parceiros especializados com conhecimento técnico avançado e experiência prática em implementações reais de IA Generativa.

Para receber esse título é necessário ter proficiência técnica, experiência comprovada e sucesso na implementação de soluções de IA Generativa aplicando metodologias estratégicas, ferramentas adequadas, serviços da AWS e boas práticas recomendadas.

Assim, a e-Core faz parte de um grupo de 10 parceiros AWS com as certificações em Data Analytics, GenAI e Migração e Modernização. Nós conseguimos ajudar nossos clientes com uma transformação digital dos negócios orientada a dados, trazendo uma inovação segura com especialistas qualificados e alinhados às melhores práticas da AWS, acelerando resultados em projetos complexos.

→ Conheça as soluções da e-Core em GenAI , Data Analytics e outros serviços com AWS !

Relevância de Certificações e Especializações

De acordo com o relatório da Canalys (2023), The AWS Partner Opportunity: How cloud customers select and differentiate their partners, as especializações de fornecedores são um dos principais critérios de decisão para clientes durante o processo de aquisição de parceiros:

87% dos clientes consideram as especializações um dos 3 principais critérios de seleção.
60% dos clientes classificam as certificações da equipe como “muito importantes” para garantir qualidade técnica.

Isso demonstra que empresas que buscam parceiros de IA Generativa devem optar por parceiros validados pela AWS para assegurar sucesso em suas implementações.

Por que é importante escolher um parceiro com a Competência em IA Generativa da AWS?

Optar por um parceiro AWS com a competência em IA Generativa garante acesso ao conhecimento especializado, com experiência prática e projetos bem-sucedidos aplicando metodologias adequadas no desenvolvimento das aplicações de IA Generativa. Essa escolha é essencial para garantir que sua empresa explore o potencial das aplicações, adote as melhores práticas recomendadas e obtenha resultados ao adotar soluções de IA Generativa.

Os parceiros com essa competência possuem experiência na condução de estratégias avançadas de serviços, ferramentas, infraestrutura e dados essenciais para implementar tecnologias de IA Generativa para o mundo real em diversos setores. Assim, ao escolher um parceiro validado pela AWS, você tem como benefícios estratégicos:

1. Velocidade e Agilidade no Time-to-Market

Metodologias comprovadas que aceleram a implementação de soluções.
As arquiteturas de referência AWS que otimizam o tempo de desenvolvimento.
Integração com serviços avançados como Amazon Bedrock e Amazon SageMaker para implantação ágil de modelos.

2. Eficiência e Otimização de Custos

Uso eficiente de recursos AWS, evitando custos desnecessários.
Automação inteligente para maior produtividade.
Modelos de custo previsíveis alinhados às melhores práticas de nuvem.

3. Escalabilidade e Performance Otimizadas

A infraestrutura global da AWS oferece alta disponibilidade e baixa latência.
Arquiteturas escaláveis para crescimento contínuo conforme a demanda.
Otimização de modelos de IA para alto desempenho com grandes volumes de dados.

→ Veja Como uma fintech utiliza a Inteligência Artificial Generativa para melhorar o engajamento dos clientes

Diferenciais da e-Core como Parceiro de Competência em IA Generativa da AWS

A e-Core se destaca como uma parceiro AWS com a Competência em IA Generativa da AWS por sua combinação única de:

Time de especialistas certificados, com ampla experiência em projetos complexos e bem-sucedidos na aplicação de IA Generativa em diferentes setores.
Processos de onboarding, adoção e implementação que seguem rigorosamente as melhores práticas recomendadas pela AWS.
Evidências concretas de expertise e capacidade de entrega em projetos estratégicos para os nossos clientes.

Caso de sucesso: Aceleração de web scraping

A EEmovel, uma startup de tecnologia com atuação no mercado imobiliário, é um exemplo de como a Inteligência Artificial pode ser aplicada para otimizar processos e reduzir custos. A empresa utilizou IA generativa para acelerar seu processo de web scraping, responsável pela coleta de informações atualizadas de imóveis, com o objetivo de atualizar scripts com falhas e criação de scripts para expansão para novas cidades.

Principais Resultados:

Redução de custos operacionais: Redução de USD 3600 para USD 800 por cidade, uma economia de 77,8%, permitindo a realocação de recursos para outras áreas de crescimento e expandir sua presença sem comprometer o orçamento.
Aceleração no processo de expansão: A automação inteligente do web scraping permite à empresa processar dados mais rapidamente, facilitando a entrada em novos mercados de forma eficiente, reduzindo tempo de criação dos códigos de 40 dias úteis para dois dias e meio.
Redução de tempo e custos para scripts com falhas: O custo por script caiu de USD 18 para USD 4, representando uma economia de 78%. Enquanto que o tempo para correção reduziu de 8 horas para 30 minutos.

Para mais detalhes sobre o caso da EEmovel, confira o artigo completo aqui .

Conclusão

Em um mercado onde IA Generativa é um diferencial estratégico, escolher um parceiro com a competência em Gen AI da AWS é essencial para obter resultados escaláveis e seguros. A e-Core, com seu time qualificado, metodologias comprovadas e casos de sucesso, é o parceiro ideal para transformar inovação em realidade.

Quer levar sua estratégia de IA Generativa para o próximo nível? Fale com a e-Core e descubra como podemos ajudar sua empresa a alavancar o poder da AWS e da IA Generativa.

Vinicius Hennig Osmari

Data Scientist na e-Core

Guilherme da Rosa Ferreira

AI/ML Leader da e-Core

Isso pode te interessar:

e-Core

Melhores práticas para gerenciar projetos complexos no Jira

Fri, 04 Apr 2025 18:44:49 GMT

Os projetos hoje em dia estão cada vez mais complexos, e alguns fatores pesam bastante nisso. A tecnologia evolui o tempo todo, as equipes estão mais espalhadas pelo mundo graças ao trabalho remoto e diferentes áreas envolvidas trazem perspectivas variadas sobre os benefícios de cada entrega.

Com isso, mudanças nos requisitos dos projetos se tornam cada vez mais comuns, o que coloca um grande desafio para os gestores. Eles precisam ser flexíveis e se adaptar o tempo todo para garantir que tudo saia como planejado (ou o mais próximo disso). E o Jira, ferramenta da Atlassian para gestão de projetos, é um grande aliado nesse desafio.

Fatores que podem contribuir para a complexidade da gestão do projeto:

Times diversos com diferentes expectativas: Projetos normalmente envolvem diferentes áreas, cada uma com suas próprias prioridades, o que pode levar a conflitos e atrasos devido ao tempo que é necessário para aprofundar o conhecimento dos processos das áreas.
Atualizações de escopo: Mudanças frequentes no escopo do projeto podem impactar prazos, custos e entregas, exigindo flexibilidade e adaptabilidade da equipe.
Tarefas que se conectam: Em muitos projetos, as tarefas estão conectadas de modo que um atraso em uma atividade pode afetar outras, criando um efeito cascata e comprometendo o cronograma geral.
Equipes remotas: A colaboração com equipes remotas pode representar desafios de comunicação e coordenação, exigindo ferramentas e estratégias específicas para garantir o alinhamento e a produtividade.
Gestão de riscos e incertezas: Projetos inovadores, especialmente em tecnologia, estão sujeitos a riscos técnicos e estratégicos que precisam ser identificados, avaliados e gerenciados proativamente.

Isso também pode te ajudar: Gestão Estratégica de Portfólio: Maximizando o Valor das Iniciativas Organizacionais

Como o Jira e o Confluence podem ajudar a lidar com essa complexidade:

O Jira facilita na organização e estruturação de tarefas e fluxos de trabalho, trazendo mais transparência e controle do progresso do projeto. Com ele, as equipes conseguem acompanhar as atividades em tempo real, entender as prioridades e identificar possíveis bloqueios antes de se tornarem de fato um problema.
Já o Confluence tem a função de hub que centraliza a documentação do projeto e facilita a comunicação entre as equipes, garantindo que as informações estejam acessíveis e organizadas para todas partes interessadas evitando a possibilidade de retrabalho por falta de informações.
Utilizando as duas ferramentas combinadas, o Jira e o Confluence criam uma estrutura que pode transformar projetos complexos em iniciativas gerenciáveis e previsíveis. Enquanto o Jira cuida da execução, o Confluence mantém o conhecimento ao alcance de toda equipe que fica mais alinhada e produtiva.

Estruturando o Jira para o gerenciamento do projeto

Para que o Jira suporte bem a gestão do projeto, é importante configurá-lo corretamente desde o início e realizar a criação de um projeto de acordo com as necessidades do time. Abaixo uma tabela para comparar os tipos de projeto Team-managed project e Company-managed project:

Dica: Se o projeto for parte de um portfólio maior, é recomendável usar Company-managed, garantindo alinhamento com outros times.

Configure o workflow com as necessidades do projeto:

Cada projeto pode ter um fluxo de trabalho específico, garantindo que as etapas de desenvolvimento e aprovação sejam seguidas corretamente.

Mapeie o Ciclo de Vida das Tarefas
Identifique os estágios principais, como: Backlog → Em andamento → Pronto para teste → Testes → Concluído.
Crie Transições e Regras
Defina permissões para que apenas determinados usuários possam mover tarefas entre status.
Defina transições para saber qual rumo as tarefas devem seguir, por exemplo, quando testado, se o teste não foi bem sucedido, retornar para qual status.
Utilize automações para ações recorrentes e previsíveis, como atribuição automática de tarefas.
Personalize Campos e Tipos de Issue
Adicione campos obrigatórios para capturar informações essenciais como DoD (definition of done ou definição de concluído), DoR (definition of ready ou definição de pronto) ou campo de instruções de como efetuar o teste.
Utilize tipos de issue específicos para categorizar demandas (Exemplos: Bug, Pesquisa, Melhoria ).

Utilize de Epics, Stories e Subtasks para segmentar as entregas:

Usando uma hierarquia bem definida a equipe consegue engajar melhor e organizar as tarefas mantendo a visibilidade sobre as dependências e responsabilidades. Com tudo no lugar, fica mais fácil de acompanhar o andamento do trabalho e evitar bloqueios e problemas ao longo do caminho.

Epics: A Visão Macro do Projeto

Representam grandes iniciativas ou funcionalidades dentro do projeto e ajudam a manter o foco no objetivo geral podendo abranger várias sprints ou fases de desenvolvimento. Podemos exemplificar alguns épicos do projeto de um time de RH: “Lançamento do novo portal do colaborador”, “Implementação do sistema de gestão de benefícios” e “Automação do processo de recrutamento e seleção”.

Stories: Dividindo o Trabalho em Partes Gerenciáveis

As Stories podem representar funcionalidades específicas que trazem valor direto para o usuário como também atividades técnicas que não geram uma funcionalidade visível, mas são essenciais para o projeto. Como exemplo de stories no mesmo caso pro projeto do RH, podemos citar: “Criar base de dados de funcionários e benefícios no Assets do Jira”, “Configurar Esquema de objetos no Assets”, “Importar dados iniciais dos colaboradores”

Subtasks: Detalhamento das Atividades

Dividem uma Story em pequenas ações, tornando mais fácil distribuir o trabalho entre a equipe e organizar atividades dentro de uma mesma entrega para garantir que nenhum detalhe passe despercebido. Exemplo de subtasks na mesma linha dos exemplos anteriores, dando continuidade ao projeto RH: “Criar estrutura de objetos para colaboradores (Nome, Cargo, Departamento, etc.)”, “Criar estrutura para os benefícios disponíveis (Plano de Saúde, Vale-Alimentação, etc.)”, “Definir relacionamentos entre colaboradores e seus benefícios”

Dica – Como ter uma visão melhor do projeto: Fazendo o uso do Plans do Jira, é possível acompanhar de forma clara o progresso dos Epics ao longo do tempo, acompanhando as stories associadas e suas dependências. Essa visão ajuda a equipe a identificar possíveis bloqueios antes que se tornem um problema, permitindo que decisões estratégicas sejam tomadas para manter o projeto no caminho certo. Com essa organização as entregas tendem a acontecer dentro do prazo e com a qualidade esperada, sem surpresas de última hora.

Veja também: Melhores práticas na Gestão de Projetos Ágeis

Assim, com o Jira bem estruturado, a gestão de projetos complexos se torna muito mais eficiente. A ferramenta oferece controle, visibilidade e flexibilidade para lidar com as constantes mudanças e desafios que surgem ao longo do caminho. Quando utilizado de forma estratégica — com workflows personalizados, hierarquia clara de tarefas e uso inteligente de automações — o Jira deixa de ser apenas um gerenciador de tarefas e passa a ser um pilar fundamental para garantir entregas com mais qualidade, previsibilidade e alinhamento entre todos os envolvidos.

Conheça os serviços em Atlassian da e-Core!

Entre em contato conosco e veja como podemos apoiar o seu negócio!

Juliana Machado Saucedo

Software Consultant | LATAM

e-Core

Isso pode te interessar:

Testcontainers: what is it and how does it create better integration tests?

Fri, 04 Apr 2025 15:41:28 GMT

In daily software development, tests are an essential part of the process. By ensuring code coverage, we can mitigate issues, ultimately improving the quality of our code . In this scenario, Testcontainers presents itself as a valuable framework for integration testing, helping developers manage dependencies and create more reliable, reproducible test environments.

In this article, we’ll explore how testcontainers can be applied to real-world scenarios to improve the effectiveness of integration tests.

Applying tests comes with costs that should be evaluated. To illustrate this, Cohn (2009) defined a pyramid demonstrating how developers should approach writing tests.

According to Cohn (2009), tests are divided into three different categories, which are described as follows:

Unit tests: Unit tests are the fastest and most isolated type of testing. This type of test focuses on a single portion of the code, typically testing just a specific function of interest to the developer. If one function calls another, developers usually create a mock of the called function to ensure the expected outcome from it.
Service Tests or Integration tests: These tests typically assess a portion of the system as a whole. Unlike unit tests, integration tests do not mock the functions called within one another; instead, they evaluate the system in a continuous flow. Developing this kind of test is generally more resource-intensive than unit tests, taking more time to execute and sometimes requiring external dependencies, such as retrieving or storing data in a database.
UI Tests or End-to-end (E2E) tests: These tests are the most expensive and can take a significant amount of time to execute. Developers rarely write this type of test because it can be very time-consuming, and they often lack the time needed to complete them.

On the other hand, developers are adopting more complex architectures that complicate the application of integration tests and end-to-end (E2E) tests. Today, many companies create software leveraging the microservices concept. To implement these types of tests, developers often need to create a separate environment to ensure that all dependencies are installed and accessible. However, this approach can sometimes be problematic, as multiple developers accessing the same data concurrently can lead to flaky tests due to dirty or unexpected data.

In light of this scenario, testcontainers can help address these challenges. But how can testcontainers contribute to creating better integration tests? This will be discussed in the following sections.

What is testcontainers?

According to the TestContainers portal , Testcontainers is an open-source library that provides containers to help isolate the data we need. The beauty of this technology is that developers can use it across various programming languages, including Golang, Java, Python, Rust, Elixir, Node.js, .NET, and more. Moreover, it greatly facilitates the implementation of integration and end-to-end (E2E) tests, as developers can define the dependencies they need, which will then be spun up automatically in an environment with Docker.

Testcontainers: How can developers apply it daily?

Consider a scenario where testing the user login journey within a system is necessary. In this journey, a new user should be created with a username and password, followed by field validation, and then stored in a PostgreSQL database. Additionally, the login endpoint needs to be verified to ensure it can fetch the stored user from the database and check if the password hash is correct, ultimately responding with whether access to the system is granted.

In this context, the system has a dependency on the PostgreSQL database, making it essential to conduct an integration test to evaluate the entire journey. If a specific environment with a dedicated database is not available, how can testing be performed effectively? This scenario illustrates how testcontainers can be utilized to address this challenge.

Testcontainers in action: creating a project structure to apply the integration test

The following example will be implemented using Golang; however, it is important to note that various programming languages can be utilized. A complete list of supported languages can be found directly on the Testcontainers portal , although some have already been mentioned in this article.

For this sample application, consider the following user table structure:

create table UserTable (

email varchar(100) not null,

password varchar(100) not null,

constraint pky_user primary key(email)

);

This simple table structure will be created in the database. To facilitate the creation of this table a migration package will be used. In this instance, the library https://github.com/golang-migrate/migrate will be employed, as it provides an easy way to set up the database infrastructure. The intention is to create a new container and apply the migration to establish an identical database structure as would be implemented in a real-world scenario.

The code structure will be kept simple to avoid complicating the understanding of the implementation. The following image illustrates the code structure.

Inside the use_case package are files that emulate the actions of the system. Notably, there is an insert_user.go file responsible for verifying whether a user exists; if the user does not exist, the system will store the new user in the PostgreSQL database. If the user already exists, the system will return an error. The following Golang code block describes the InsertUC file.

package use_case

import (

“context”

“errors”

“fmt”

“golang.org/x/crypto/bcrypt”

)

type InsertUc struct {

userRepo UserRepository

}

func NewInsertUC(repository UserRepository) *InsertUc {

return &InsertUc{

userRepo: repository,

}

func (i *InsertUc) InsertNewUser(ctx context.Context, user User) error {

if user.Email == “” || user.Password == “” {

return errors.New(“all field is required to save the user”)

}

uFound, err := i.userRepo.GetUserByEmail(ctx, user.Email)

if err != nil {

return err

}

if uFound != nil {

return fmt.Errorf(“there is an email %s stored in the database”, user.Email)

}

pwd, err := cryptUserPassword(user.Password)

user.Password = pwd

err = i.userRepo.CreateUser(ctx, user)

if err != nil {

return err

}

return nil

}

func cryptUserPassword(password string) (string, error) {

fromPassword, err := bcrypt.GenerateFromPassword([]byte(password), bcrypt.MinCost)

if err != nil {

return “”, err

}

return string(fromPassword), nil

}

Inside the login.go file, there is a login function that verifies whether the provided username and password are valid. The following code block presents the LoginUC structure.

package use_case

import (

“context”

“errors”

“fmt”

“golang.org/x/crypto/bcrypt”

)

type LoginUc struct {

userRepository UserRepository

}

func NewLoginUc(userRepository UserRepository) *LoginUc {

return &LoginUc{userRepository: userRepository}

}

func (l *LoginUc) Login(ctx context.Context, email, password string) (*User, error) {

if email == “” || password == “” {

return nil, errors.New(“email or password is empty”)

}

user, err := l.userRepository.GetUserByEmail(ctx, email)

if err != nil {

return nil, err

}

err = bcrypt.CompareHashAndPassword([]byte(user.Password), []byte(password))

if err != nil {

return nil, fmt.Errorf(“password for email %s isn’t valid”, email)

}

return user, nil

}

In the repository package, there is a file named user_repository.go. This file manages the access from the system to the PostgreSQL database, containing SQL instructions for inserting and retrieving users. The next code block presents the code for the mentioned file.

package repository

import (

“context”

“errors”

“github.com/jackc/pgx/v5”

“testcontainer/use_case”

)

type UserRepository struct {

conn *pgx.Conn

}

func NewUserRepository(conn *pgx.Conn) *UserRepository {

return &UserRepository{conn: conn}

}

func (ur *UserRepository) CreateUser(ctx context.Context, user use_case.User) error {

_, err := ur.conn.Exec(ctx, “insert into usertable(email, password) values ($1, $2)”, user.Email, user.Password)

if err != nil {

return err

}

return nil

}

func (ur *UserRepository) GetUserByEmail(ctx context.Context, email string) (*use_case.User, error) {

u := use_case.User{}

err := ur.conn.QueryRow(ctx, “select * from usertable where upper(email) = upper($1)”, email).Scan(&u.Email, &u.Password)

if err != nil && !errors.Is(err, pgx.ErrNoRows) {

return nil, err

}

if u.Email == “” {

return nil, nil

}

return &u, nil

}

To test the login journey, an integration test will be created to insert a new user and call the login function. In the next section, testcontainers will be used to spin up a PostgreSQL database using a Docker container.

Creating a new testcontainer and testing the Login UC journey

From this point, an integration test will be created to cover the login journey. To test the login functionality, a user must be stored in the database. The approach will involve creating a container that runs PostgreSQL to store the user, enabling retrieval and password comparison afterward. The following code block includes the code to spin up the PostgreSQL container and create the database structure using the previously mentioned migration package.

func spinUpDependencies(t *testing.T, ctx context.Context) (testcontainers.Container, error) {

req := testcontainers.ContainerRequest{

Image: “postgres:17”,

ExposedPorts: []string{“5432/tcp”},

Env: map[string]string{

“POSTGRES_DB”: “userdb”,

“POSTGRES_USER”: “pgsql”,

“POSTGRES_PASSWORD”: “root”,

WaitingFor: wait.ForAll(wait.ForListeningPort(“5432/tcp”)).

WithStartupTimeoutDefault(60 * time.Second),

}

container, err := testcontainers.GenericContainer(ctx, testcontainers.GenericContainerRequest{

ContainerRequest: req,

Started: true,

})

if err != nil {

t.Fatalf(“could not start container: %v“, err)

}

return container, nil

}

In the previous code block, it is possible to observe that testcontainers split the container initialization into parts. The first part, ContainerRequest, provides the configuration for the container. It specifies the image to be used, the ports to be exposed, the environmental variables expected by the container, and a notable parameter called WaitingFor. This special parameter monitors the logs or specific container events to determine when to proceed with code execution. In this case, the code is released as soon as the port begins listening; if it does not, a timeout will occur after 60 seconds.

After configuring the settings, containers.GenericContainer is called to start the container based on the provided configuration. This is where any potential errors can be captured, or a reference to the container can be obtained.

Creating the user table to store user data in Testcontainers

After creating the PostgreSQL container, the next step is to migrate the SQL instructions that need to be executed. For the context of this article, the focus will be on creating a single table named UserTable. The following code block illustrates the migration function.

func migrateData(username, password, host, databaseName string, port int) error {

databaseUrl := fmt.Sprintf(“postgres://%s:%s@%s:%d/%s?sslmode=disable”, username, password, host, port, databaseName)

pgxConfig, err := pgx.ParseConfig(databaseUrl)

if err != nil {

log.Fatalf(“Unable to parse PostgreSQL config: %v \n “, err)

}

stdlib.RegisterConnConfig(pgxConfig)

db := stdlib.OpenDB(*pgxConfig)

defer db.Close()

m, err := migrate.New(“file://../migrations”, databaseUrl)

if err != nil {

return err

}

err = m.Up()

if err != nil && !errors.Is(err, migrate.ErrNoChange) {

return err

}

return nil

}

The migration function responsible for creating the table is presented below. The simple SQL code that will be executed can be seen in the following code block.

create table usertable(

email varchar(100),

password varchar(100),

constraint pky_usertable primary key(email)

);

Integration testing with Testcontainers: validating user creation and login flow

Finally, the integration test execution will be responsible for testing the respective journeys. In the context of this article, a simple scenario has been chosen to demonstrate the test container itself. However, it becomes particularly powerful when developers have numerous internal dependencies that must be configured to test a specific journey within a system. The following code block presents the function that tests the expected journey in a simplified manner.

func Test_IntegrationLoginTest(t *testing.T) {

ctx := context.Background()

container, err := spinUpDependencies(t, ctx)

if err != nil {

t.Fatalf(“could not spin up dependencies: %v“, err)

}

defer container.Terminate(ctx)

host, err := container.Host(ctx)

if err != nil {

t.Fatalf(“could not get host container: %v“, err)

}

port, err := container.MappedPort(ctx, “5432”)

if err != nil {

t.Fatalf(“could not get port container: %v“, err)

}

pgClient := repository.NewPGClient(ctx, “pgsql”, “root”, host, “userdb”, port.Int())

if pgClient == nil {

t.Fatalf(“couldnt create client for postgres database”)

}

err = migrateData(“pgsql”, “root”, host, “userdb”, port.Int())

if err != nil {

t.Fatalf(“could not migrate data: %v“, err)

}

userRepo := repository.NewUserRepository(pgClient.GetConn())

insertUC := use_case.NewInsertUC(userRepo)

err = insertUC.InsertNewUser(ctx, use_case.User{

Email: “ecore@ecore.com”,

Password: “123123”,

})

if err != nil {

t.Fatalf(“could not insert user: %v“, err)

}

loginUc := use_case.NewLoginUc(userRepo)

if err != nil {

t.Fatalf(“could not login: %v“, err)

}

if login.Email != “ecore@ecore.com” {

t.Fatalf(“invalid login”)

}

The previous code block demonstrates the complete function for spinning up the dependencies, migrating the necessary SQL components, and executing the expected function. The goal is to complete this function without encountering any fatal errors or issues.

Testcontainers: a powerful solution for high-quality integration testing

Despite the simple scenario presented and the use of just one container, testcontainers have proven to be a powerful tool for ensuring better system quality through integration testing. Depending on the situation, they can also be beneficial for end-to-end (E2E) tests, as testcontainers can utilize Dockerfiles to create various containers.

In a landscape where Continuous Integration is a best practice and Docker has become a market standard, testcontainers can be adopted to enhance both the speed and quality of software development.

To provide readers with access to the complete code, the entire repository is available for download and analysis.

Reference: The entire repository of this paper can be found here: https://github.com/zuchi/testcontainer

LET'S CONNECT

Ready to unlock your team's potential?

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Jederson Zuchi
Senior Software Engineer

Meet e-Core at Atlassian Team ’25: connect, collaborate, scale

Mon, 24 Mar 2025 21:00:40 GMT

Atlassian Team ’25 is where the future of teamwork takes shape. Once again, e-Core will be there as an Atlassian Platinum Partner to help businesses align teams, streamline workflows, and scale seamlessly—one block at a time.

Join us in Anaheim, California, from April 8-10 at Booth 113 to explore how a connected approach to work can remove silos, increase efficiency, and drive meaningful change in your organization. From expert-led presentations to exclusive swag, and a LEGO giveaway , here’s what we have in store.

Great things are built one block at a time—just like a connected System of Work. Attend our demos or visit Booth 113 for a special gift. What is it?

Get expert insights from our team

Scaling a business isn’t just about adding more tools—it’s about creating a connected system that accelerates your organization, one block at a time. At e-Core, we take a structured approach to help businesses collaborate, connect, and scale for long-term success.

Marcio Silveira

CEO

Our team of experts will be at booth 113, ready to share insights and discuss how businesses like yours can unlock efficiency and drive impact using Atlassian solutions.

Meet our experts

More than vendors, we’re strategic partners , helping businesses simplify complexity and build a solid foundation for growth. Stop at booth 113 to say hi and talk to our specialists about your most pressing challenges.

Scale

Optimize, expand, and continuously improve as your business grows

Collaborate

Enable cross-team work, automate tasks, and improve visibility.

Connect

Lay the first blocks by integrating tools, unifying data, and aligning teams

Watch live demos and see Atlassian solutions in action

Want to see how Atlassian tools can streamline workflows, automate processes, and remove friction between teams ? Join us for one of our exclusive live demos. Seats are limited. Click here to save your spot.

Dan Tex

Managing Director

Jessica Okawa

Marketing Manager

Vando Gonçalves

Solution Architect

Scott Steinmetz

Sales Executive

1. The big
picture

Driving change, one block at a time

Discover how a connected way of working enhances knowledge sharing, automation, goal alignment, and commitment to work. Learn how to articulate the business value of change and gain leadership buy-in.

When? Wed, 04/09 at 11:00 AM; Thu, 04/10 at 10:00 AM

Speaker: Dan Tex and Vando Gonçalves

2. Business-driven collaboration

Connecting teams for impact

Break silos and connect business-critical teams. See how to align marketing, sales, and customer support with tech and ops for collaboration, visibility, and efficiency. Learn how to integrate business-driven workflows for measurable impact.

When? Wed, 04/09 at 1:30 PM; Thu, 04/10 at 11:00 AM

Speaker: Vando Gonçalves

3. Tech-driven efficiency

Seamless work across dev & IT

Learn how to improve collaboration across IT, DevOps, and technical teams with automation and proactive incident management. See how a connected approach enables knowledge sharing and operational excellence.

When? Wed, 04/09 at 3:30 PM; Thu, 04/10 at 2:00 PM

Speaker: Vando Gonçalves

Get exclusive swag

Building a connected System of Work isn’t about following a rigid blueprint—it’s about creating a structure that works for you, one step at a time , just like building with LEGO !

Want a chance to win a LEGO set while learning how to unify your system with a single source of truth?

Join our daily raffle at Booth 113 . One lucky visitor each day will take home a LEGO set!

Stop by our booth to find out!

Win a LEGO set!

See you in Anaheim!
Click here to get your Atlassian Team ’25 tickets with a 20% discount .

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Atlassian Guard explained: key features and plan comparison

Tue, 18 Mar 2025 14:07:37 GMT

When embarking on a journey with cloud solutions, one of the top concerns for any organization is securing access and guarding critical data.

Using Atlassian cloud tools such as Jira, Jira Service Management, Assets, Confluence, and Compass means entrusting them with valuable company data—often sensitive and crucial for business success. Strong access management is essential to ensure that unauthorized users do not gain access to this information.

To tackle this challenge, Atlassian Guard (formerly Atlassian Access until March 2024) provides enterprise-grade security with features like single sign-on (SSO) , automated user provisioning , and real-time threat monitoring.

But how exactly can you benefit from this tool? And what additional security protections does it provide?

What is Atlassian Guard, and how does it work?

When explaining Atlassian Guard and its practical application, I like to use the analogy of a gated community:

Your organization is the entire community, and your Atlassian products are the individual houses, each with its access control and keys. Atlassian Guard acts as your security gate—it verifies the identity of those entering your organization, ensures the authorized user base is always up to date, and helps prevent unauthorized access or data breaches.

Once someone enters your gated community, they can move freely within the houses they have permission to access without needing to prove their identity repeatedly.

That’s the level of security and convenience that Atlassian Guard brings to your organization.

What security features does Atlassian Guard offer?

From a technical perspective, one of Guard’s key features is its integration with Single Sign-On (SSO) , which adds an extra layer of protection and identity management. Below are some ways SSO enhances your cloud security:

Centralized authentication

SSO allows users to access multiple Atlassian applications with a single set of credentials. This centralizes authentication, making access management easier and reducing the number of passwords users need to remember—lowering the risk of weak or reused passwords. Additionally, it enables authentication through company-approved identity providers, streamlining security processes.

Integration with corporate directories

Atlassian Guard integrates with corporate directories such as Active Directory and LDAP. This means that existing security policies and credentials can be utilized without the need for additional identity management systems, ensuring a consistent and secure login experience.

Enhanced password security

With SSO, password policies can be enforced more effectively. Organizations can require complex passwords, mandate periodic changes, and implement multi-factor authentication (MFA), making it significantly harder for attackers to compromise user accounts.

Reduced phishing risks

By consolidating authentication through SSO, Atlassian Guard minimizes phishing risks. Users access all their applications through a single, secure entry point, making it easier to detect and prevent phishing attempts. Additionally, centralized authentication allows for better monitoring and response to suspicious activities.

Audit and compliance

SSO integration enhances visibility into user activity. Atlassian Guard provides auditing tools that log access events, helping organizations comply with security and privacy regulations such as GDPR and HIPAA. This level of insight is crucial for detecting and mitigating security threats quickly.

→ Reduce the burden of IT maintenance with our IT Ops services

How does Atlassian Guard improve user management?

Another key security feature of Guard is automated user provisioning and synchronization. Returning to the gated community analogy, this is like managing an updated list of authorized residents and ensuring that each person has the correct level of access to specific houses (or Atlassian products). Key benefits of automated user provisioning include:

Automated User Management

Atlassian Guard streamlines the process of adding, updating, and removing users, reducing manual effort and ensuring that user data is consistently applied across all Atlassian products. This minimizes human errors associated with manual data entry, making user management more efficient and accurate.

Centralized Access Control

Guard’s centralized access control simplifies security policy enforcement. It automatically deactivates accounts that are no longer needed, reducing the risk of unauthorized access. Additionally, it maintains detailed provisioning logs for audit and compliance purposes.

Faster Onboarding

New employees gain access to the necessary tools and permissions quickly, allowing them to start working without delays. Roles and permissions can be automatically assigned based on job functions, streamlining access management.

What are the differences between Atlassian Guard Standard and Premium?

With the recent name change, Atlassian now offers two pricing plans : Standard and Premium . Both plans provide access to all the security benefits outlined above, as well as additional features such as API key management, mobile app access control, and policy enforcement.

The Premium plan includes advanced security layers , such as data classification and sensitive data monitoring, allowing organizations to respond quickly to potential threats. For example, if a user exports many Confluence pages, an alert can be triggered for the administrator to take action. Similarly, Guard can monitor for sensitive data, such as credit card numbers, passwords, Bitcoin wallet addresses, or other financial details, ensuring compliance and security.

Enterprise customers using Jira, Jira Service Management, or Confluence get Atlassian Guard Standard for free . Another key advantage for Enterprise customers is the ability to connect multiple identity providers, making access management even more adaptable to the evolving needs of your business.

Below is a comparison of the features offered in Guard Standard and Guard Premium as of March 2025 (source: Atlassian) :

Which plan is right for you?

Standard : Ideal for organizations needing core security features like SSO and user provisioning.
Premium : Best for businesses requiring advanced protections , such as data classification, API security, and automated security alerts .

Regardless of whether you choose the Standard or Premium plan, implementing Atlassian Guard in your organization ensures that your data remains secure and protected from unauthorized access while optimizing license usage. All of this is achieved without compromising flexibility or efficiency in user management.

→ Read more: A Successful Jira Cloud Migration

How to get started with Atlassian Guard

Implementing Atlassian Guard ensures your cloud environment remains secure, compliant, and efficient—without sacrificing usability.

At e-Core, we’ve helped organizations strengthen their cloud security strategies. Whether you’re migrating to Atlassian Cloud or optimizing your existing setup, our experts provide the guidance and best practices needed to protect your business.

Need help securing your cloud environment? Learn more about e-Core’s Atlassian solutions.

LET'S CONNECT

Want to learn more about Atlassian Guard? Request a demo

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

You may also be interested in:

Rafael Valente
Atlassian Technical Consulting at e-Core

How Ouribank achieved 60% cloud savings with a FinOps strategy and AWS expertise

Tue, 18 Mar 2025 13:53:33 GMT

The Client

With over 40 years in the market, Ouribank is a fintech leader in currency exchange and financial services — one of the main B2B players in this segment in Brazil, with over 700 partners and a strong presence among investment advisory firms.

Its history is marked by excellence in personalized customer service, reflecting a commitment to innovation, efficiency, and exceeding customer expectations. In 2023, the brand transformed to turn boundaries into new possibilities. Ourinvest Bank announced its rebranding, investing heavily in technology and governance to expand its business, aiming to become a multi-product bank, starting with the resumption of credit operations.

With over US 719 million in assets and US 134 million in revenue, the bank has a network of over 600 currency exchange correspondents and has completed more than 2.5 million currency exchange transactions, achieving an accumulated growth of 50% in recent years. Since 2021, it has significantly invested in digitalization and innovation.

The challenge

In 2023, Ouribank experienced exponential growth, leading to a 147% increase in infrastructure costs. As an institution that handles transactions in various domestic and international currencies, it became critical to identify the specific costs associated with these operations.

In parallel with its revenue growth, the bank faced a significant challenge: the need for clear visibility into its cloud spending. Without this clarity, the continuous infrastructure expansion, coupled with the bank’s accelerated growth, made it difficult to evaluate its products’ return on investment (ROI), jeopardizing financial viability and strategic planning. Without proper controls, costs risked escalating unsustainably.

“In 2023, our cloud infrastructure costs quadrupled, and we lacked clarity on what drove these expenses. We knew costs were high, but we couldn’t pinpoint the causes due to a lack of resource standardization and tag tracking. As a result, we didn’t have sufficient visibility to determine the cost of each product and price them appropriately.”

Luis Eduardo dos Santos

IT Superintendent at Ouribank

The Solution

To address these challenges, leadership recognized the need to invest in a dedicated FinOps team. They hired a specialist to implement FinOps practices and partnered with e-Core to drive actions and disseminate best practices across departments.

Initially, e-Core conducted a detailed FinOps maturity assessment,analyzing Ouribank’s operational costs on AWS. This assessment identified inefficiencies and opportunities to optimize resource use for greater efficiency. Based on these insights, a roadmap was created using the FinOps.org framework, categorizing the implementations into four areas:

Cost Classification and Control

A taxonomy review resulted in the implementation of a tagging strategy for approximately 92% of resources. This allowed the bank to identify high-usage products and assign responsibility for optimization during the next project phase.

Daily anomaly and budget alerts were also implemented for key product accounts, enhancing spending predictability and preventing exponential waste.

Optimization, Savings Plans (SP), and Reservations

The bank prioritized cost-impactful yet low-operational-impact initiatives, starting with “quick wins.” This included shutting down idle resources and automating workload shutdowns during off-hours in development and testing environments. They also shifted ECS Fargate from “on-demand” to “spot” pricing.

Another “quick win” involved reducing over-provisioned resources. Using the AWS Cost Optimization Hub, the bank identified and adjusted these resources efficiently.

In Amazon S3, lifecycle policies were implemented to manage data life cycles. These policies automatically move less-accessed files to Amazon Glacier or delete them after the retention period. This approach reduced storage costs while aligning resource use with business needs.

Additionally, EBS volumes were upgraded to GP3, optimizing IOPS allocation based on workload requirements, improving performance, and reducing storage costs. Following these optimizations, Savings Plans and Reserved Instances were purchased for medium-term resource needs, securing more competitive pricing.

KPIs and Culture Development

After the initial phases, the following KPIs were established to ensure efficiency:

Savings Plans coverage
Reservations coverage for Redshift and ElastiCache
Cost classification coverage via tags
Proportion of Dev/QA workloads using Spot instances
Automation coverage for Dev/QA workload start/stop processes

In parallel, leadership aligned on a FinOps best practices adoption strategy. e-Core also conducted a workshop for the technology team to enhance skills and foster understanding.

Results

The e-Core team’s consultancy and the implementation of new processes resulted in:

60% reduction in cloud costs
18% increase in availability and processing capacity
Improved visibility and spending predictability for product engineering squads and executives
Tagging implementation increased from 0% to 94%, enhancing cost tracking and control
Greater operational efficiency and transparency, including 70% Savings Plans coverage and 100% Spot instance usage in Dev/QA environments
Continuous and effective budget monitoring
Strengthened FinOps culture

Conclusion

Ouribank’s adoption of FinOps, with e-Core’s support, significantly optimized cloud costs while increasing transparency and clarity around cloud spending. This enabled better investment planning, ensuring efficient resource use and allowing the bank to price services and calculate ROI more accurately.

These practices also fostered a FinOps culture, enabling teams to understand costs better and make more informed investments. IT now supports the bank from both technical and business perspectives, providing insights that impact daily operations and drive Ouribank’s growth.

With more efficient processes and clearly defined responsibilities, the bank can now align investments more strategically with business objectives.

Ready to unlock your business potential with a partner who’s as committed to your success as you are?

Let's build your AWS journey together

Contact us today →

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

You may also be interested in:

“Today, we have cost predictability and a clear mapping of our needs, providing much more confidence in our operations. In less than a year, leadership gained more security in allocating investments, while the bank continues to grow. We’ve implemented a FinOps culture that avoids negative surprises and has already avoided significant additional costs, which could have reached up to USD 1 million by the end of 2024. The process led by e-Core helps us achieve the bank’s strategic financial indicators.“

Gustavo Tortoza

FinOps Specialist at Outibank

“The success of this project stemmed from the collaboration between AWS, e-Core, and Ouribank teams. While our team focused on the business, e-Core played a crucial role in providing technical insights and solutions. This partnership enabled tools for daily cost visibility and anomaly alerts, allowing swift actions on significant variations. The result is greater financial control and the ability to competitively price our products—essential for our growth.”

Luis Eduardo dos Santos

IT Superintendent at Ouribank

Como a inteligência artificial e a Atlassian otimiza o uso de dados estratégicos do seu negócio

Tue, 11 Mar 2025 17:51:38 GMT

As empresas nunca geraram tantos dados quanto atualmente. No entanto, transformar esse volume de informações e, sobretudo, a base para decisões estratégicas ainda é um grande desafio. O uso de ferramentas de inteligência artificial (IA), como o Atlassian Intelligence (disponível na versão cloud premium) e Rovo, são algumas das soluções disponíveis para visualizar os dados de todo o processo organizacional e obter insights úteis para o negócio.

Segundo uma pesquisa da KPMG sobre o impacto da tecnologia em diversos setores, um dos principais obstáculos é justamente a dificuldade de quantificar o valor real dos investimentos tecnológicos e utilizá-los para tomar decisões estratégicas com base em dados. Embora quase todos os executivos brasileiros reconheçam a importância de decisões baseadas em dados, quase metade ainda não se considera capaz de fazer um uso eficaz dos dados de suas próprias empresas.

A IA surge como um grande aliado nesse cenário, ajudando a otimizar a gestão e a análise de dados para que as organizações possam tomar decisões com mais precisão e agilidade.

Como a IA facilita a gestão e análise de dados

Um estudo global da IBM , intitulado “CEO Decision Making in the Age of AI, Act with Intention“, revelou que 76% dos CEOs confiam nos dados operacionais internos como principal fonte de informação para tomada de decisão. Mas transformar esses dados em informações úteis é uma barreira comum.

A falta de softwares e ferramentas que facilitem esse processo é um dos motivos apontados para que empresas tenham problemas em identificar insights relevantes a partir dos próprios dados. Pouco entendimento aprimorado acerca de como acessar e operar dados em algumas plataformas também foi um desafio apontado pela pesquisa.

Diante desses desafios, muitas empresas encontram na inteligência artificial soluções para obter esses insights de desenvolvimento e tomar decisões verdadeiramente baseadas em dados , traçar estratégias mais assertivas e alcançar resultados mais consistentes

Atlassian AI: o que é e como usar para potencializar insights baseados em dados

Com o intuito de oferecer soluções integradas para para a gestão e análise de dados e auxiliar na tomada de decisões estratégicas, a Atlassian lançou o Atlassian Intelligence (AI), disponível na versão cloud premium, uma ferramenta que usa inteligência artificial para otimizar a produtividade e a colaboração empresarial.

Integrado ao Atlassian Cloud, o Atlassian AI oferece resumos gerados por IA no Confluence e no Jira Service Management, permitindo que as equipes compreendam rapidamente as informações e tomem medidas imediatas. Além disso, é possível visualizar resumos de forma fácil a partir de documentos do Confluence, Jira ou Google Docs.

Outra funcionalidade que aumenta a visibilidade de dados operacionais e aprimora a análise é o AI Work Breakdown, que elimina a necessidade de criar issues manualmente. Com essa tecnologia, a quebra ou desdobramento devidamente qualificado das issues ocorre em todos os níveis da hierarquia, considerando dos níveis superiores aos inferiores, incluindo a questão da aprovação delas mesmas antes da criação, de fato, de cada uma delas.

Além disso, o Atlassian Intelligence se integra perfeitamente com outras soluções da Atlassian, promovendo uma visão 360º do ambiente corporativo.

Integração e visibilidade 360º com Atlassian AI e Rovo

Uma extensão das soluções Atlassian é o Rovo, um ou mais agentes de IA generativa que transforma dados organizacionais em insights acionáveis. Eles também podem ser criados com base nas necessidades específicas de cada organização. Integrando informações de diferentes fontes, incluindo ferramentas Atlassian e aplicativos SaaS, o Rovo permite uma análise, aprendizado e ação sobre algo, de forma mais eficiente e um processo decisório mais ágil.

O Rovo interpreta a intenção do usuário em tempo real a partir de recursos avançados de busca, como pesquisa semântica e indexação inteligente. Isso significa que os colaboradores podem pesquisar em diversas ferramentas simultaneamente, sem alternar entre aplicativos, consolidando informações de fontes como Google Drive e Microsoft SharePoint.

Além disso, o Rovo não apenas recupera informações, mas também fornece insights estruturados para apoiar a tomada de decisões. A ferramenta oferece visualizações flexíveis de dados de diversas fontes, permitindo que líderes compreendam melhor como o trabalho está sendo realizado dentro das equipes. O Rovo também conta com um assistente virtual inteligente, que automatiza a execução de tarefas e recomenda ações estratégicas com base no contexto organizacional.

Com a capacidade de aprendizado contínuo, o Rovo se adapta ao uso da empresa, refinando suas sugestões e garantindo que a busca por informações e a análise de dados sejam cada vez mais precisas. Isso torna a plataforma uma aliada para enfrentar desafios na otimização do uso de dados estratégicos e impulsionar a eficiência operacional.

Como a Atlassian AI impulsiona a eficiência empresarial

As soluções Atlassian Intelligence e Rovo estão alinhadas com o System of Work da Atlassian , uma abordagem que visa eliminar silos organizacionais, alinhamento com os objetivos estratégicos, planejar, executar e rastrear todo o trabalho e desbloquear o conhecimento nas organizações.

Essa filosofia fornece um ambiente onde ferramentas e soluções Atlassian estão interconectadas, garantindo que todas as informações relevantes estejam disponíveis em tempo real. Isso permite que os líderes e colaboradores consigam visualizar o progresso de suas iniciativas, identificar gargalos e tomar decisões informadas com base em dados atualizados.

Além disso, esse modelo aprimora a análise de dados ao cruzar informações de diferentes fontes, fornecendo insights acionáveis que tornam a gestão mais eficiente e a tomada de decisão mais assertiva.

Eleve sua estratégia de dados com a e-Core

Para implementar soluções que potencializam a gestão de dados e promovem uma cultura organizacional orientada por IA, contar com um parceiro estratégico é fundamental.

A e-Core é parceira Atlassian Platinum e especialista em soluções para gestão de dados e otimização de processos. Entre em contato e descubra como podemos ajudar sua empresa a adotar soluções Atlassian AI para melhorar a produtividade e a eficiência operacional.

e-Core

Isso pode te interessar:

Por que você deve modernizar seu ITSM?

Mon, 10 Mar 2025 17:13:58 GMT

Para alinhar-se às demandas do mercado contemporâneo, as empresas precisam estar atentas às tendências operacionais. Ser uma empresa competitiva e relevante significa, cada vez mais, adotar a modernização das estruturas e operações, além de promover uma cultura voltada para o futuro.

Nesse cenário, o gerenciamento de serviços de TI (ITSM) é uma das áreas chave para que empresas alcancem um novo patamar da transformação digital e se ajustem aos novos modelos de trabalho.

A modernização de ITSM representa, entre outros benefícios, agilidade e escalabilidade , impulsionando o crescimento sustentável, sistemas resilientes e maior produtividade. Contudo, esse processo não acontece sem seus desafios.

É comum que gestores enfrentem infraestruturas legadas, resistência organizacional e restrições orçamentárias na jornada para uma modernização de ITSM. Além disso, os riscos são altos: não modernizar pode resultar em perda da competitividade, maior vulnerabilidade de dados e menor percepção de valor para clientes e stakeholders.

Modernização do ITSM: muito além da TI

A modernização do ITSM não se trata apenas de aprimorar a TI, mas de permitir agilidade em toda a empresa, eliminando gargalos e silos, capacitando equipes a trabalhar de forma mais otimizada, oferecendo melhores insights e garantindo um alinhamento perfeito com os objetivos estratégicos do negócio.

Para esse objetivo, algumas tendências se destacam e ajudam as organizações a progredir na implementação de sistemas mais modernos.

Três tendências de modernização do ITSM para 2025

Um estudo de mercado da IDC, “Bridging the Maturity Gap to Modernize IT Service Management”, aponta que a aplicação de automação, a integração e uso de inteligência artificial são as principais tendências na modernização em ITSM.

O papel da IA no ITSM

A inteligência artificial vem impulsionando a eficiência dos serviços de TI ao permitir resoluções mais rápidas, aprimorando o autoatendimento e acelerando o acesso à informação.

De acordo com o relatório da IDC, quase 63% das organizações estão explorando a automação baseada em IA para impulsionar a modernização do ITSM, sendo que:

32% já implementaram totalmente a IA para a resolução de casos;
39% utilizam IA para criação de conteúdos impulsionados por bases de conhecimento.

Automação: otimização de tempo e produtividade

A automação em ITSM é uma tendência crescente em organizações que buscam otimizar o service desk e a gestão de serviços de toda a organização (seja TI ou negócios), liberar tempo das equipes de TI e permitir maior foco em serviços de valor para os stakeholders.

Soluções de automação respondem a um desafio relatado por quase a metade (46%) dos entrevistados para o relatório da IDC. Nele, afirma-se que equipes de TI que gastam mais de 2 horas semanais em tarefas manuais são os maiores ofensores à eficiência organizacional, afetando os fluxos de trabalho entre as áreas. Desses, 20% chegam a gastar mais de 4 horas nessas tarefas.

Sistemas ágeis integrados

Por fim, outra tendência das empresas para a modernização do ITSM, apontada pela IDC, é a integração de toda a empresa em sistemas ágeis. Embora 80% das organizações possuam alguma integração básica de ITSM, segundo o relatório, menos de 35% expandiram os fluxos de trabalho do ITSM para outras áreas além da TI, como RH e Finanças.

De acordo com o IDC, esse cenário indica uma limitação para a transformação digital e destaca a necessidade crítica de ferramentas que viabilizem um ESM completo

Benefícios de modernizar o ITSM

Aumentar o nível de modernização do ITSM, encaminhando para um sistema integrado entre toda a organização, significa uma operação mais responsiva e permite que as equipes foquem em tarefas de maior valor agregado.

Além disso, um sistema moderno fornece maior resiliência organizacional e oferece benefícios de segurança operacional, minimizando o impacto de processos manuais e tarefas repetitivas sobre os times.

Um processo de modernização bem-sucedido precisa do parceiro certo para garantir eficiência, colaboração e o sucesso geral da organização. Saiba como a e-Core é o parceiro ideal para a sua transformação digital.

Fale com nossos consultores .

e-Core

Isso pode te interessar:

Futuro da Transformação Digital: Migrando para cloud

Sat, 01 Mar 2025 17:24:34 GMT

Migrando para Cloud

A transformação digital começa na nuvem!

A infraestrutura on-premises já não atende às crescentes demandas do mercado. Empresas que apostam no cloud computing ganham escalabilidade, flexibilidade e eficiência operacional. Mas como garantir uma migração segura e sem falhas?

Neste whitepaper exclusivo, você vai entender:

✔ Principais desafios da infraestrutura local e como superá-los

✔ Os benefícios da migração para Atlassian Cloud, suportada pela AWS

✔ O impacto do Cloud Computing na inovação e competitividade

✔ Caso real: Como o Banco Inter escalou seu negócio com a nuvem

�� Baixe agora e prepare sua empresa para o futuro!

Entenda porque o cloud computing é a principal tendência em TI e conheça os benefícios e soluções disponíveis para a migração para nuvem.

Segurança e Conformidade

Proteja seus dados com segurança avançada e certificações globais (ISO, SOC).

Custo-eficiência

Reduza despesas para modelos pay-as-you-go, eliminando custos da infraestrutura local.

Por que migrar para a nuvem agora?

Escalabilidade e

Performance

Cresça com eficiência utilizando a infraestrutura robusta da AWS.

Tendência Global

Em 2027, 90% das empresas terão Cloud Computing como essencial para seus negócios (Gartner, 2024).

Por que a e-Core é o parceiro ideal para apoiar você?

Especialistas Atlassian

A e-Core é um Platinum Solution Partner da Atlassian e parceiro AWS preparado para apoiar você na migração das ferramentas Atlassian para a nuvem. Nossa abordagem e expertise permite guiar, implementar e suportar o seu ambiente cloud Atlassian durante toda a jornada de migração.

+350

Expertise comprovada

+85

Certificações

Profissionais capacitados para apoiar o seu negócio

Experiência consolidada em diversos cenários

+ 1.5k

Projetos Atlassian entregues

Parceiro com o selo Competência em Serviços de Miração AWS e Cloud Specialized da Atlassian

Time Multidisciplinar

Um dos poucos parceiros certificados com o selo de competência de Data & Analytics e Migração da AWS no Brasil

Certificações em frameworks ágeis modernos

+100 certificações em computação em nuvem, desenvolvimento de aplicativos, serviços web e métodos de gerenciamento de projetos

Quais as alternativas para VMWare na AWS?

Fri, 28 Feb 2025 15:38:17 GMT

A empresa de análise Gartner, em avaliação publicada em janeiro de 2025, afirma que a mudança no modelo de licenças da VMware vem causando insatisfação entre os clientes. Muitos consideram reavaliar suas estratégias de virtualização e migração para a nuvem , buscando alternativas flexíveis capazes de atendê-los.

A virtualização é uma tecnologia que permite dividir recursos de um único hardware físico em várias instâncias virtuais. Isso inclui máquinas virtuais (VMs), redes e armazenamento, que funcionam como sistemas independentes, mas compartilham o mesmo conjunto de recursos físicos. A técnica é gerenciada por um software chamado hipervisor, responsável por alocar e isolar os recursos entre os ambientes virtuais.

A mudança na VmWare pode significa uma oportunidade para empresas que já estavam considerando implementações híbridas. Essa é uma tendência observada desde 2022, em que empresas estão aproveitando a virtualização em uma combinação de recursos locais e na nuvem. Segundo a IBM, 83% dos líderes empresariais e de TI no Brasil adotaram uma abordagem híbrida para impulsionar a transformação digital.

Nesse contexto, opções que oferecem portabilidade e soluções híbridas na nuvem na AWS se destacam entre os recursos disponíveis.

É hora de migrar da VMware?

Após a aquisição pela Broadcom em 2023, a VMware, que oferece soluções de virtualização privada, adotou um novo modelo de licenças. A principal mudança foi o encerramento de um modelo de vendas “comprou é seu” (licença perpétua), para adotar uma estratégia de assinatura para seus produtos.

Além disso, clientes relatam que essa estratégia também inclui um nível de comprometimento a mais para os assinantes.

Clientes que quiserem renovar as licenças existentes do vSphere, agora terão de pagar antecipadamente por um período de três anos, ao invés de renovar por apenas um ano.

Pagamentos anuais só estão disponíveis se o cliente contratar o VMware Cloud Foundation, que combina virtualização de computação, armazenamento e rede com ferramentas de gerenciamento e automação em um único pacote. Para licenças Enterprise Plus ou Standard, apenas pagamentos antecipados de 3 anos são permitidos.

Essas decisões têm gerado preocupação para os clientes sobre aumentos de custos e a necessidade de realinhar orçamentos de TI para se adequar.

Diante disso, um dos autores do mencionado documento da Gartner, Michael Warrilow, aconselha iniciar os planos de migração o quanto antes. Segundo o analista, é possível que a Broadcom aumente ainda mais os preços no futuro, fazendo com a demora por uma decisão encareça o processo, considerando que a maioria dos usuários precisará renegociar licenças com a empresa pelo menos uma vez antes de concluir o projeto de migração , cujo prazo pode se estender por mais de um ano.

No entanto, organizações que utilizam múltiplos componentes do portfólio VMware temem enfrentar uma transição muito complexa. Além de uma fornecedora de tecnologia para virtualização, muitas empresas dependem da plataforma para outros serviços, como um fornecedor de redes, um fornecedor de armazenamento e uma provedora de ferramentas de gerenciamento.

Conheça os 7Rs da migração para a nuvem !

AWS: serviço nativo do VMware com portabilidade de licenças.

Em resposta às mudanças de licenciamento da Broadcom, a AWS anunciou um serviço nativo de VMware dentro do Amazon VPC, permitindo que clientes utilizem suas licenças VMware Cloud Foundation existentes. A iniciativa oferece mais flexibilidade para empresas que buscam manter workloads VMware na nuvem sem alterações complexas.

A oferta da AWS surge como alternativa para mitigar desafios, permitindo que clientes mantenham cargas de trabalho sem grandes mudanças e diminuição de custos , além de permitir pagamentos mensais .

Além disso, à medida que muitas empresas reavaliam suas estratégias de nuvem e virtualização, soluções que combinam os pontos fortes de nuvens públicas e privadas podem oferecer mais agilidade sem perder acesso aos recursos necessários para cada organização.

Outra vantagem é que, além de uma alternativa em virtualização, outros serviços nativos da AWS podem complementar as demandas da empresa, sendo possível encontrar soluções de armazenamento escalável e gerenciamento.

Este pode ser o momento ideal para adotar uma abordagem mais dinâmica para a infraestrutura de TI. Mergulhe nos principais benefícios das soluções AWS para virtualização. Leia nosso artigo completo e saiba como migrar seus trabalhos em virtualização de forma flexível e menos complexa. Ou fale conosco para tirar as suas duvidas e saber como podemos apoiar o seu negócio!

Isso pode te interessar:

e-Core

Chatbot com GenAI para Tickets N0 no mercado financeiro

Thu, 27 Feb 2025 15:33:14 GMT

Uma empresa brasileira especializada em finanças, focada em apoiar empreendedores na gestão financeira de seus negócios através de uma plataforma web simples e completa, procurou a e-Core para consultoria e apoio na resolução de um grande gargalo no atendimento ao cliente que foi resolvido de uma maneira moderna: a integração de um chatbot com GenAI para tickets N0.

A empresa oferece dois principais produtos: uma solução abrangente de gestão financeira, com funcionalidades como contas a receber, contas a pagar, fluxo de caixa e demonstração de resultados; e o produto “Dashboard”, voltado ao canal do franchising, que fornece insights detalhados da demonstração de resultados, auxiliando tanto franqueadores quanto franqueados e precisando de uma solução prática, simples e eficiente.

O problema

A empresa conta com uma equipe de suporte para seus produtos composta por 12 profissionais, que gerenciam entre 5 mil e 7 mil tickets por mês. Um dos principais desafios enfrentados pela equipe é o elevado volume de tickets repetidos, que poderiam ser facilmente solucionados caso os usuários consultassem a base de conhecimento (“knowledge base”) disponível no Zendesk

Para reduzir a carga de trabalho sobre a N1 e otimizar o atendimento, a e-Core propôs a criação de um Agente de Suporte com IA Generativa (GenAI).

Esse chatbot com GenAI para tickets N0 trará a capacidade de resolver tickets de forma autônoma utilizando a documentação existente e, quando isso não for possível, realizará uma triagem inicial, encaminhando apenas os tickets mais complexos para a equipe de suporte. Com essa abordagem, a companhia almeja aliviar a demanda sobre o time, além de melhorar a eficiência operacional e a qualidade do atendimento ao cliente.

A solução

Para implementar o Agente de Suporte, foi desenvolvida uma arquitetura na AWS capaz de utilizar a base de conhecimento da empresa no Zendesk e, a partir dela, criar o chatbot com Gen AI para tickets N0.

Um processo foi criado para extrair a base de conhecimento do Zendesk e manter as informações do agente atualizadas semanalmente. Nesse processo, utilizamos as ferramentas do Amazon Bedrock Knowledge Bases , que oferece modelos de IA Generativa com informações contextualizadas retiradas do Zendesk, permitindo que o Agente de Suporte forneça respostas mais relevantes, precisas e personalizadas.

O agente foi projetado com uma arquitetura em múltiplas etapas, destacando dois componentes principais em seu input. O primeiro componente, a Melhoria da Consulta , que refina e contextualiza as perguntas dos clientes considerando as informações relevantes do histórico de conversas e, em segundo lugar, a Decisão de Ferramenta , é responsável por determinar se é necessário consultar a base de conhecimento para responder adequadamente à dúvida do usuário.

Para esses componentes, optamos pelo modelo Claude 3 Haiku devido à excelente combinação de velocidade e eficácia nas tarefas designadas, com o objetivo de minimizar os custos da operação e fornecer respostas rápidas aos usuários, exatamente o que um chatbot com GenAI para tickets N0 precisa para ser eficiente para ambos os lados.

Para o componente final do agente, responsável por responder ao usuário, utilizamos um modelo mais inteligente, o Amazon Bedrock Claude 3.5 Sonnet , a fim de tornar a interação mais robusta.

O agente foi orquestrado com AWS Step Functions , que oferece uma visualização clara das decisões tomadas pelo agente e permite a implementação de medidas de segurança, como guardrails, que bloqueiam entradas maliciosas de usuários. Caso o agente não consiga resolver o ticket, o sistema garante a escalada automática para a equipe de suporte da empresa.

Resultados

A solução proposta permitiu que o chatbot com GenAI para tickets N0 permitisse ao agente resolvê-los de forma eficiente, utilizando a base de conhecimento do Zendesk. A extração semanal desses documentos garantiu que o agente mantivesse suas informações sempre atualizadas. Além disso, quando o agente não conseguia resolver um ticket ou não possuía informações suficientes, ele era capaz de escalá-lo corretamente para a equipe N1.

Com essa solução, a empresa espera uma redução significativa no número de tickets escalados para a N1, permitindo que a equipe lide com um volume maior de tickets de forma mais eficiente. O tempo médio de resposta foi reduzido para 15 segundos, representando uma redução de 10 vezes em relação ao tempo anterior. A expectativa da companhia é automatizar até 20% dos tickets, contribuindo para diminuir ainda mais a carga de trabalho da N1.

Quer saber mais sobre o que podemos entregar para a sua empresa? Entre em contato conosco!

Isso pode te interessar:

e-Core

O Papel da Atlassian na Transformação Digital das Empresas

Wed, 19 Feb 2025 15:19:00 GMT

O Cenário da Transformação Digital

A transformação digital deixou de ser uma opção para se tornar um imperativo para empresas de todos os setores. No mundo atual, onde mudanças ocorrem de maneira exponencial, organizações que não se adaptam rapidamente correm o risco de perder relevância e competitividade.

Mais do que adotar novas tecnologias, a transformação digital exige uma evolução contínua, estrutural e cultural que redefine a forma como o trabalho acontece hoje e impulsiona o futuro.

O grande desafio é que a transformação digital não é apenas sobre tecnologia. Empresas que investem apenas em sistemas sem mudar processos, cultura e estrutura organizacional enfrentam barreiras como falta de alinhamento estratégico, silos de informação e baixa colaboração, afetando diretamente os resultados organizacionais.

Para que essa transformação seja bem-sucedida, é necessária uma abordagem estruturada, sistemática e agnóstica, adaptada ao contexto organizacional, cultural e de negócios de cada empresa. E é por isso que a Atlassian , com seu conceito de System of Work , oferece um conjunto integrado de soluções e práticas que ajudam as organizações a estruturar e sustentar sua jornada de transformação digital e otimização dos resultados.

Os Pilares da Transformação

Para que possamos estabelecer um entendimento claro sobre a transformação digital e seu impacto nas empresas, é fundamental compreender seus quatro pilares principais e como eles se interconectam:

A transformação digital só acontece quando combinada com mudanças organizacionais, ágeis e culturais . Não adianta digitalizar processos ineficientes ou investir em tecnologia sem preparar as equipes para uma nova forma de trabalhar. As ferramentas Atlassian, por exemplo, são apenas uma parte dessa transformação maior. Apenas adotá-las, sem mudar o mindset das equipes para um mundo hiperconectado e em constante transformação, acaba sendo pouco proveito. O System of Work da Atlassian apoia justamente nessa mudança tão necessária, mas as vezes ignorada pelas empresas.

Saiba como reduzir tarefas repetitivas com a otimização de automações no Jira !

O que é o System of Work da Atlassian?

O System of Work é uma abordagem abrangente para a gestão do trabalho, construída em torno do portfólio de soluções da Atlassian, como Jira Software, Jira Align, Confluence, Trello, Bitbucket e Jira Service Management .

Essa abordagem visa eliminar silos , aumentar a colaboração e garantir transparência e eficiência em todas as áreas da empresa, possibilitando maior previsibilidade e agilidade nos processos.

Por que o System of Work foi criado?

O System of Work surgiu da necessidade de integrar todas as partes do trabalho organizacional, garantindo que times diversos e distribuídos colaborem de forma eficiente e transparente.

Ele endereça desafios comuns enfrentados pelas empresas, como:

✔ Desconexão entre estratégia e execução
✔ Falta de visibilidade sobre o progresso das iniciativas
✔ Dificuldade em alinhar diferentes áreas e funções
✔ Baixa previsibilidade e dificuldade na gestão de mudanças

Com essa abordagem, empresas podem alinhar melhor seus times, evitar retrabalho e acelerar a entrega de valor ao mercado.

O Impacto no Negócio: O Que as Empresas Ganham com Isso?

A adoção do System of Work e ferramentas Atlassian proporciona ganhos tangíveis e mensuráveis, como escalabilidade organizacional, decisões mais estratégicas baseadas em dados e maior eficiência operacional. A redução do trabalho manual e a melhoria no fluxo de atividades aumentam a produtividade, enquanto a cultura organizacional se fortalece com equipes mais alinhadas e colaborativas.

Além disso, a otimização de recursos contribui para a redução de custos e acelera o time to market, garantindo entregas mais ágeis e eficientes. Empresas que adotam essa abordagem registram aumentos de produtividade entre 25% e 30% e reduções no tempo de entrega de até 40%, segundo dados de mercado .

Isso só é possível devido a capacidade das ferramentas Atlassian conseguir se conectar, trazendo maior fluidez de dados, processos e informações entre as equipes. Essa capacidade de conectar e integrar diversos elementos dentro da organização, seja no nível das pessoas, das equipes ou dos sistemas, é chamado de “extensão do network” dentro do contexto de System of Work.

Como essa extensão funciona na prática?

�� Integração de Ferramentas : O System of Work da Atlassian permite que diversas ferramentas, como Jira, Confluence e Trello, sejam integradas em um único ambiente. Isso garante acesso centralizado a dados e informações.

�� Conectividade entre Equipes : A extensão do network promove a colaboração entre equipes distribuídas geograficamente ou operando em diferentes funções.

�� Automação e Fluxo de Trabalho : A Atlassian facilita a criação de workflows automatizados que cruzam fronteiras funcionais e de sistemas, reduzindo gargalos e melhorando a eficiência.

�� Visibilidade e Transparência : Todos, desde executivos até membros individuais da equipe, têm acesso à mesma fonte de verdade, garantindo acompanhamento contínuo das metas.

�� Comunicação Unificada : Ferramentas como Confluence e integrações com Slack ajudam a centralizar informações, evitando perda de dados e fragmentação de informações.

Veja como Alinhamento Estratégico, Gestão de Portfólio e Times de Alto Desempenho conduzem o sucesso organizacional !

Conclusão

O System of Work da Atlassian redefine a forma como as organizações operam, conectando estratégia, execução e colaboração para impulsionar a transformação digital.

A e-Core é especialista em transformação digital, System of Work e na implementação de soluções Atlassian, sendo o maior Platinum Partner da América Latina .

Luiz Lima

Practice Leader de Atlassian e Business Advisor na e-Core

Transformação Digital : Incorporação de tecnologias digitais para otimizar processos, melhorar operações e criar novos modelos de negócio.

Exemplo : Automação de processos com IA e analytics.

Transformação Organizacional : Mudanças estruturais e culturais para melhorar eficiência e competitividade.

Exemplo : Eliminação de silos organizacionais e reorganização de equipes.

Transformação Ágil : Implementação de princípios ágeis para tornar processos mais adaptáveis e rápidos.

Exemplo : Uso de métodos e frameworks de agilidade e escalabilidade organizacional.

Transformação Cultural : Mudança de mindset e valores para impulsionar colaboração e inovação.

Exemplo : Criação de um ambiente que incentiva experimentação e aprendizagem contínua.

Isso pode te interessar:

e-Core

O Futuro da Inteligência Artificial nos Negócios

Thu, 13 Feb 2025 14:43:16 GMT

Como os Agentes de IA Estão Moldando o Amanhã

Além disso, você vai ver que agentes inteligentes como o Rovo são um exemplo dessa tecnologia pra agregar valor ao seu trabalho.

Transforme sua operação com IA!

Baixe agora o whitepaper e saiba mais!

Descubra como os agentes de IA podem transformar sua empresa

Os agentes de IA estão revolucionando a forma como as empresas operam, automatizando processos, personalizando interações e otimizando a tomada de decisões. No nosso whitepaper exclusivo, você verá como essa tecnologia pode ajudar a acelerar a inovação, reduzir custos e aumentar a produtividade da sua equipe.

➜ Insights baseados em pesquisas de mercado

➜ Casos reais de aplicação da IA em grandes empresas

➜ Desafios e oportunidades da implementação da tecnologia

➜ O papel do Atlassian Rovo na automação inteligente

�� Baixe agora e leve seu negócio para o futuro da IA!

Por que esse conteúdo é essencial para sua empresa?

Segundo Gartner, até 2028, 15% das decisões empresariais serão realizadas por agentes de IA.

Automação inteligente: os agentes de IA reduzem trabalho manual e aceleram a entrega de projetos

Eficiência e escalabilidade:

IA melhora a governança e facilita a integração entre equipes.

Decisões mais estratégicas:

uso de IA para gerar insights e melhorar a previsibilidade.

e-Core é reconhecida pela Appfire como Regional Partner of the Year 2024

Thu, 13 Feb 2025 14:33:35 GMT

Com mais de 25 anos de experiência internacional, a e-Core ajuda empresas a utilizar a tecnologia para impulsionar a Transformação Digital e alcançar resultados significativos. Por isso, sempre buscamos parcerias estratégicas para ajudar nossos clientes na evolução digital de seus negócios.

Dentre essas parcerias, a Appfire é líder global no fornecimento de soluções que potencializam plataformas empresariais, como a Atlassian. Sendo um dos principais fornecedores de aplicativos do Atlassian Marketplace, a Appfire oferece ferramentas que ampliam as funcionalidades de soluções como Jira, Confluence e Bitbucket, permitindo que empresas aprimorem a colaboração e a eficiência operacional.

A cada ano ela reconhece os parceiros que impulsionam o crescimento da Appfire, uma vez que o programa de canais por meio da venda de parceiros é de suma importância para os seus negócios.

A e-Core como Regional Partner of the Year

Como reconhecimento dessa parceria, a e-Core foi nomeada Regional Partner of the Year (América Latina) no prêmio Red Hot Partner Awards 2024. Essa premiação destaca os parceiros com melhor desempenho global, considerando crescimento anual e volume de vendas de produtos Appfire.

Esse prêmio reforça o compromisso da e-Core em entregar soluções tecnológicas que impulsionam a produtividade e a eficiência dos clientes. Como parceiro estratégico da Appfire, e um Platinum Solution Partner da Atlassian, a e-Core tem contribuído ativamente para a adoção e otimização de ferramentas dentro do ecossistema Atlassian.

É uma honra reconhecer a e-Core como um dos nossos parceiros de maior impacto no mercado. Essa premiação destaca a contribuição e colaboração do nosso grande parceiro que nos apoia na entrega de soluções inovadoras para nossos clientes em todo o mundo. Mal posso esperar para saber o que conquistaremos juntos.

Randall Ward, Founder e CEO Emeritus na Appfire.

Quer saber mais como a e-Core pode apoiar o seu negócio com as soluções Atlassian e Appfire?
Entre em contato conosco e veja como ajudamos na transformação digital do seu negócio!

Isso pode te interessar:

e-Core

Como Gerenciar Custos em uma Migração para AWS

Wed, 12 Feb 2025 14:26:30 GMT

A migração para AWS pode trazer vantagens operacionais e financeiras significativas, mas exige um planejamento estruturado para evitar custos inesperados e garantir um uso eficiente dos recursos. O Cloud Financial Management (CFM) da AWS propõe um conjunto de práticas para otimizar essa transição e maximizar o retorno sobre o investimento.

O estudo Cloud Migration: A Case Study of Migrating an Enterprise IT System to IaaS analisou a migração de um sistema de TI no setor de petróleo e gás para a AWS, indicando que a infraestrutura em nuvem reduziu custos em 37% ao longo de cinco anos e eliminou 21% das chamadas de suporte, melhorando a eficiência operacional. Para obter esses benefícios, a AWS recomenda um plano de migração para a nuvem AWS estruturado em seis etapas:

Avaliação de custos e infraestrutura
Planejamento estratégico e orçamento
Uso de ferramentas de gestão financeira
Otimização da alocação de recursos
Gerenciamento de transferência e armazenamento de dados
Envolvimento de parceiros especializados

Nos próximos tópicos, exploraremos cada etapa em detalhes e os benefícios de um plano estruturado de migração para AWS.

1. Avaliação de Custos e Infraestrutura

O Cloud Financial Management (CFM) da AWS recomenda que, antes de iniciar a migração para AWS, seja feita uma análise detalhada dos recursos existentes e uma estimativa dos custos na nuvem. Essa avaliação deve ser revisada periodicamente para refletir mudanças ao longo do processo.

A AWS sugere dois tipos de revisão:

Análise da Infraestrutura: Identifica hardware, redes e licenças que podem ser desativados ou reaproveitados.
Análise de Aplicações: Classifica sistemas com base nos 7Rs da migração par nuvem , orientando a melhor abordagem para cada aplicação:

Rehost (Lift-and-Shift) : Migração direta para AWS sem modificações.
Replatform (Lift-Tinker-and-Shift) : Pequenas otimizações para melhor aproveitamento da nuvem AWS.
Repurchase (Drop-and-Shop) : Substituição da aplicação atual por uma solução SaaS.
Refactor / Re-architect : Reescrita da aplicação para otimizar performance, escalabilidade e custos.
Relocate : Migração de VMs para AWS sem necessidade de refatorar.
Retire : Descontinuação de sistemas obsoletos.
Retain (Revisit) : Mantém a aplicação no ambiente atual.

2. Planejamento Estratégico e Orçamento

Com base na avaliação inicial, a AWS recomenda a definição de metas claras para a migração para AWS e um roteiro detalhado, incluindo:

Objetivos : Como redução de custos e otimização de performance.
Sequência de migração : Definição de prazos e responsabilidades.
Planos de contingência : Para lidar com desafios inesperados.

Empresas que estruturam um plano detalhado reduzem custos imprevistos e garantem uma transição mais eficiente.

Veja aqui como planejar a jornada de migração para a nuvem !

3. Uso de Ferramentas de Gestão Financeira

É recomendada a adoção de ferramentas que oferecem visibilidade e controle sobre os custos, permitindo ajustes contínuos durante a migração para AWS. Algumas das principais soluções incluem:

AWS Cost Explorer : Identifica padrões de consumo e prevê custos.
AWS Compute Optimizer : Sugere otimizações para instâncias.
AWS Cost Anomaly Detection : Monitora variações inesperadas nos gastos.

Além dessas ferramentas, a implementação de práticas de FinOps auxilia na colaboração entre equipes técnicas e financeiras , garantindo que as decisões sobre infraestrutura considerem o impacto orçamentário.

4. Otimização da Alocação de Recursos

Para evitar provisionamento excessivo e garantir que os recursos sejam ajustados conforme a necessidade real

Para evitar desperdício de recursos na migração para AWS, é recomendado um modelo de alocação eficiente. Algumas práticas incluem:

Dimensionamento correto : Ajuste dos recursos com base na carga de trabalho.
Uso de Auto-Scaling : Ajuste dinâmico da infraestrutura.
Adoção de Instâncias Spot e Savings Plans : Redução de custos com instâncias sob demanda.

Saiba quais são as 3 fases da Jornada de FinOps

5. Gerenciamento de Transferência e Armazenamento de Dados

A movimentação de dados pode gerar custos significativos. Algumas estratégias para mitigar esses custos incluem:

Planejamento da transferência de dados : Compressão e movimentação em horários de menor tráfego para reduzir tarifas.
Otimização do armazenamento : Uso de classes de armazenamento conforme a frequência de acesso, como S3 Intelligent-Tiering , para otimização automática de custos.

Para grandes volumes de dados, ferramentas como AWS Snowball ajudam a transferir informações de forma mais eficiente e econômica.

6. Envolvimento de Parceiros Especializados

A AWS destaca que o suporte de parceiros especializados pode acelerar a migração para aws e otimizar custos, reduzindo riscos operacionais. Entre os benefícios de trabalhar com especialistas estão:

Aproveitamento da Expertise : Aplicação de melhores práticas para otimização financeira e técnica.
Execução mais ágil : Gerenciamento eficiente de refatoração de aplicações, segurança na transferência de dados e arquitetura na nuvem.

Empresas que contam com suporte especializado aumentam a eficiência da transição e reduzem o impacto operacional. A e-Core, por exemplo, possui a competência de migração da AWS , que certifica nossa capacidade de executar migrações com qualidade, alinhadas aos objetivos de negócios dos clientes. Já realizamos dezenas de migrações ao longo dos últimos anos.

Benefícios de Longo Prazo da Migração com Gestão de Custos

A adoção do Cloud Financial Management (CFM) gera benefícios contínuos, como:

Previsibilidade Financeira : Melhor controle orçamentário e redução de custos inesperados.
Otimização de Performance : Infraestrutura ajustada conforme a demanda, evitando desperdícios.
Maior ROI : Economia operacional reinvestida em inovação e crescimento.

O estudo Cloud ‘s Trillion-Dollar Prize is Up for Grabs, da McKinsey , indica que a otimização financeira da nuvem permite que empresas liberem capital para inovação e crescimento acelerado.

Conclusão

A migração para a nuvem exige um planejamento detalhado para garantir que os custos sejam controlados e os benefícios financeiros maximizados. Segundo a AWS, empresas que adotam práticas de Cloud Financial Management podem reduzir seus custos de TI em até 50% em cinco anos.

Ao seguir um plano estruturado com as seis etapas do CFM, utilizar ferramentas de otimização e contar com suporte especializado, as organizações conseguem equilibrar investimentos de curto prazo com benefícios sustentáveis, mantendo a competitividade no mercado digital.

A e-Core é um parceiro AWS preparado para ajudar o seu negócio com soluções de migração e modernização do ambiente cloud.

Entre em contato conosco e veja como podemos apoiar o seu negócio!

Lorenzo Menegaz

Backend Developer na e-Core

Isso pode te interessar:

e-Core

3 common pitfalls that prevent effective support escalation

Fri, 07 Feb 2025 14:47:26 GMT

Technical issues are an inevitable part of modern applications, and for companies that depend on these technologies, a strong support structure is non-negotiable. Effective support escalation can be a game-changer—and avoiding common pitfalls in escalation is a big part of the process. Here are the key missteps to watch out for and how addressing them can lead to a more efficient, reliable support structure.

Three common pitfalls to avoid in support escalation

1. Inadequate User Training

Many issues arise from users lacking adequate knowledge of the application. Without proper training, they are likely to submit unnecessary support requests, overwhelming your team.

Imagine how much smoother operations would run if users were empowered with comprehensive training materials and resources. By enabling them to navigate the application with confidence, and empowering your users with comprehensive self-service resources, such as FAQs or tutorials, you can reduce unnecessary inquiries and allow your support team to focus on more critical challenges.

-> Knowledge base for product support: the key to effective resolutions

2. Ignoring Trends in Support Requests

If certain issues keep surfacing, they may indicate underlying problems that require attention. By regularly analyzing support data, your team can identify recurring challenges and implement proactive solutions. This enhances user satisfaction and helps create a more streamlined support process that keeps your business running smoothly.

3. Misusing Developer Resources

Involving developers in support tasks like troubleshooting or log gathering is a common but costly mistake. While developers have the technical expertise to handle complex issues, their time is best spent on building features and enhancing the application. Testing or gathering logs slows development and creates frustration when they become sidetracked by testing or gathering logs. By allowing trained support agents to troubleshoot, your developers can focus on what they do best—delivering high-quality products that drive your business forward.

-> Why partnering with a specialized company is key to scaling your product support

The role of e-Core in enhancing product support

Whether your company has an established support structure and needs additional resources or is looking to scale operations and improve service quality, e-Core can help.

Expert Onboarding and Integration: Our support analysts are seamlessly integrated into your operation, quickly absorbing technical knowledge, adapting to your company’s processes, and aligning with your goals to ensure a smooth transition and efficient performance.
Proactive Knowledge Sharing: e-Core’s teams maintain and continually update a knowledge base , enabling rapid onboarding of new analysts and efficient resolution of recurring issues. This proactive approach ensures consistency and continuous improvement.
Scalable and Skilled Teams: With access to a global talent pool, e-Core provides professionals with the technical expertise and cultural alignment needed to deliver exceptional support. Whether you need to scale quickly or address specific support challenges, our teams are equipped to meet your needs.

By partnering with e-Core, you gain access to tailored support solutions designed to enhance your existing capabilities or build a robust support structure from the ground up, ensuring your customers receive the service excellence they deserve.

Conclusion

Avoiding common escalation pitfalls is key to creating a support system that’s both effective and scalable. By investing in user training, addressing recurring trends, and leveraging skilled resources, your company can enhance operational efficiency and customer satisfaction.

Ready to optimize your support operations? At e-Core, we offer specialized technical product support services designed to seamlessly integrate with your operation. With our trained teams, structured processes, and proactive approach, we ensure your company’s support system is efficient, scalable, and aligned with your goals. Let us handle your support challenges so you can focus on growing your business. Contact us today to learn how e-Core can transform your support operations and elevate your customer experience.

Take your product support to the next level with a partner that works like an extension of your team.

Let's build your dream team

Tell us about your support needs →

Why partnering with a specialized company is key to scaling your product support

Fri, 07 Feb 2025 14:44:20 GMT

In today’s fast-paced digital landscape, customer support is a cornerstone of business success. As companies grow, managing product support becomes more complex, particularly for SaaS businesses and startups that face increasing demands. Partnering with a specialized product support partner like e-Core can help your business overcome these challenges, providing scalable, efficient, and tailored solutions to meet your needs.

The challenges of scaling product support

Scaling support services isn’t just about adding more resources—it’s about ensuring efficiency, maintaining quality, and adapting to ever-evolving customer needs. Here are some common challenges:

Managing increased support volumes: As your customer base grows, so do the number of tickets and technical issues, which can overwhelm internal teams.
Handling complex technical requests: Advanced issues require skilled resources capable of troubleshooting, analyzing logs, and working closely with development teams.
Maintaining operational efficiency: Without a structured escalation process , inefficiencies can lead to longer resolution times and customer dissatisfaction.
Balancing costs and quality: Hiring and training in-house teams can be expensive, especially when scaling globally or providing 24/7 support.

Benefits of partnering with a specialized support company

A specialized support partner can address these challenges effectively, offering several advantages:

Expertise across all levels of support

Multi-tiered support, including Level 1 (basic troubleshooting), Level 2 (in-depth analysis), and Level 3 (developer collaboration).
Issues are handled efficiently by specialists, ensuring every inquiry receives the attention it deserves.

Faster resolutions and improved efficiency

With a structured escalation process, issues are resolved quickly, reducing downtime and ensuring your operations run smoothly.
Detailed documentation at every stage creates a knowledge base for the product support team for future reference and continuous improvement.

Scalable and cost-effective solutions

Outsourcing support eliminates the need to hire and train large in-house teams, reducing operational costs.
Flexible support models adapt to your business needs, whether you require additional resources or a complete support structure.

Enhanced customer experience

Faster resolutions and high-quality support drive customer satisfaction and loyalty.
A reliable partner helps ensure every interaction reinforces trust in your brand.

Focus on core business functions

With support handled by a trusted partner, your internal teams can focus on product innovation and business growth.

How e-Core helps you scale product support

At e-Core, we specialize in providing tailored product support solutions designed to address your unique challenges and scale alongside your business. Here’s how we help:

1. Seamless onboarding and integration

We absorb your processes, tools, and culture to integrate seamlessly into your team.
Assisted onboarding ensures a smooth transition, reducing disruptions.

2. Scalable teams with global expertise

Access to a global talent pool ensures you receive skilled professionals with the technical and cultural alignment to meet your needs.
As your business grows, your support model can scale , adapting to increased demand without compromising quality.
Comprehensive Expertise Across All Support Tiers: From resolving basic inquiries to tackling complex technical challenges and collaborating with your development team on advanced issues, our professionals are equipped to deliver exceptional support at every level.

3. Proactive knowledge management

Our teams build and maintain extensive knowledge bases to support efficient ticket handling and onboarding.
This approach enables quicker resolutions and ensures consistent service quality.

4. Continuous improvement and monitoring

We monitor critical KPIs, including response times, SLA compliance, and customer satisfaction. By analyzing these metrics, we uncover recurring technical issues and identify patterns that may signal opportunities for improvement.
Our detailed tracking provides your team with valuable insights into recurring challenges. These insights help prioritize updates and enhancements, ensuring your product aligns with customer needs and market demands.
Regular reviews of support data allow us to refine workflows, enhance efficiency, and maintain a high standard of service delivery.

5. Tailored solutions for long-term growth

Our flexible models adapt to startups and established companies alike, ensuring your support system evolves with your business.
By co-creating strategies with our clients, we align operations with your long-term goals.

Conclusion

Scaling product support doesn’t have to be a daunting task. By partnering with e-Core, you gain access to specialized expertise, scalable solutions, and a commitment to delivering exceptional support. Whether you are enhancing an existing structure or building a new one, our proven processes ensure your customers receive reliable, efficient, and customer-focused service at every touchpoint.

Contact us today to explore how our services can transform your support operations and turn every ticket into a growth opportunity.

Take your product support to the next level with a partner that works like an extension of your team.

Tell us about your support needs →

Let's build your dream team

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

You may also be interested in:

Adriele Radmann
IT Support Leader at e-Core

Governança de IA: Como equilibrar inovação e responsabilidade

Fri, 07 Feb 2025 14:21:48 GMT

Podemos dizer que a inteligência artificial inaugurou uma nova era tecnológica. De acordo com o Gartner Hype Cycle 2024 para tecnologias emergentes, a mais recente evolução da inteligência artificial, a IA autônoma, representa um salto significativo no campo tecnológico, trazendo sistemas capazes de interpretar ambientes, tomar decisões e executar tarefas sem a supervisão humana.

A nova tecnologia consolida a capacidade das máquinas de operar de forma independente, tomando decisões complexas com base em dados em tempo real, e desbloqueia um vasto leque de oportunidades em diversos setores. Mas também reforça questões quanto à segurança e como implementar esse e outros sistemas de inteligência artificial de forma sustentável e ética em uma empresa.

Nesse contexto, a governança de IA é um dos principais pontos de foco. O biênio 2025-2026 marca o fim da experimentação isolada com Inteligência Artificial. Para empresas que buscam escalar, a Governança de IA não é apenas um requisito de compliance, mas o motor que transforma dados brutos em decisões automáticas de alto impacto.

Governança de IA: por que ela é necessária?

Os sistemas de IA estão adquirindo capacidade de agir de forma autônoma, ou seja, criando planos e executando ações sem intervenção humana, o que impulsiona a automação e a produtividade no ambiente de trabalho . Para empresas globais, o uso da IA vai muito além de uma tendência tecnológica. O avanço de sistemas autônomos está revolucionando o funcionamento dos negócios em setores como logística, manufatura, saúde e atendimento ao cliente, entre outros.

A Gartner, empresa de pesquisa e consultoria em TI, prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões diárias de trabalho serão tomadas de forma autônoma por meio de agentes de IA. Componentes da IA autônoma, os agentes – como as tecnologias do Atlassian Intelligence ou os Amazon Bedrock Agents – desempenham tarefas específicas dentro de um sistema maior que opera de forma independente.

Esses novos sistemas agênticos possuem autonomia para planejar e executar tarefas multi-etapas. Sem um framework de Governança de IA robusto, as organizações enfrentam riscos como:

Shadow AI: O uso não autorizado de ferramentas públicas que expõem dados sensíveis.
Débito Técnico: Complexidade crescente que impede a integração de IA com sistemas legados.
Custo Descontrolado: Workloads de IA são intensivos em processamento, exigindo uma integração forte com práticas de FinOps .

Além disso, o uso de IA Generativa, outro braço da inteligência artificial, é cada vez mais presente em soluções para otimizar processos desde a operação até tomadas de decisões estratégicas. Em uma pesquisa realizada pela Gartner em 2023, durante um webinar com mais de 2.500 executivos, 38% indicaram que a experiência e retenção de clientes são o principal objetivo de seus investimentos em IA generativa. Em seguida, aparecem o crescimento da receita (26%), a otimização de custos (17%) e a continuidade dos negócios (7%).

A empresa também aponta que, até 2026, mais de 100 milhões de pessoas trabalharão com robôs como colegas para contribuir em suas atividades.

Nesse contexto, como garantir que decisões automatizadas sejam transparentes e éticas, especialmente em um cenário em constante transformação? Abordagens de governança de IA tornam-se críticas diante de questões de segurança cibernética, considerando o grande volume de dados sensíveis processados em tempo real.

Você saberia dizer: Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI ?

O que é Governança de IA

Toda empresa deve lidar com algum nível de consideração ética, isso não é exclusivo ao uso de IA. Mas a tecnologia pede mais atenção a esse setor porque até mesmo usos aparentemente inócuos da IA podem ter implicações graves.

A IBM define a governança de IA como um conjunto de mecanismos de supervisão e gerenciamento que lidam com riscos como viés, violação de privacidade e uso indevido, ao mesmo tempo em que promovem a inovação e a confiança dos sistemas de inteligência artificial.

Em consonância, a Gartner afirma que a governança de IA deve abordar diretamente os desafios únicos que a tecnologia apresenta, visando mitigar riscos e aproveitar oportunidades. As estruturas de governança nas empresas devem incluir práticas e ferramentas tecnológicas para monitorar robustez, transparência, justiça, responsabilidade e conformidade com riscos.

Segundo a Gartner, até 2028, as organizações que implementaram plataformas abrangentes de governança de IA terão 40% menos incidentes éticos relacionados à IA em comparação com aquelas que não adotarem tais sistemas, destacando a urgência de estabelecer controles eficazes.

Hoje, no entanto, estratégias de governança nem sempre acompanham a implementação de sistemas de IA. Em uma pesquisa de 2023 da McKinsey , apenas 21% dos entrevistados afirmaram que suas organizações instituíram políticas para reger como a tecnologia deve ser utilizada pelos funcionários no trabalho, e apenas 32% relataram que suas organizações estão atentas às imprecisões da inteligência artificial.

Benefícios Práticos da Governança de IA: Do OEE ao CX

A implementação correta da governança permite que a IA atue como um copiloto inteligente:

Na Manufatura: Agentes de IA organizam dados para decisões automáticas que impactam diretamente o OEE (Eficiência Global do Equipamento).
No Varejo: Personalização em tempo real e automação de supply chain, elevando o CSAT (satisfação do cliente).
No Setor Financeiro: Redução de custos operacionais e conformidade rigorosa com regulações como o Drex e Open Finance.

Como implementar estratégias de governança de IA

A importância de uma governança de IA inclui assegurar que novos níveis de personalização não se traduzam em discriminação e que a aquisição e o uso de dados não comprometam a privacidade do consumidor. Além disso, é crucial encontrar um equilíbrio entre o desempenho do sistema de IA e a transparência sobre como esses sistemas fazem previsões.

A Gartner também enfatiza que os líderes empresariais devem desenvolver habilidades para reconhecer os riscos associados à IA e engajar toda a organização para assimilar o poder e a responsabilidade no uso da tecnologia. Isso é essencial para evitar ou mitigar consequências não intencionais decorrentes do desenvolvimento ou uso inadequado de soluções de IA .

O que considerar em uma abordagem de governança de IA:

Para começar, é essencial adotar um planejamento estruturado. Primeiramente, defina objetivos e princípios claros, avalie o contexto da empresa e identifique e avalie os riscos associados ao uso da IA

Algumas perguntas devem ser feitas a fim de implementar um sistema de governança em qualquer operação:

Como a organização está monitorando a adoção institucional da IA?
Quais são protocolos para avaliação e monitoramento contínuos dos riscos à medida que a IA evolui e a abordagem da organização amadurece?
Quais são as diretrizes para o uso oficial e extraoficial da IA? Há planos para atualizar periodicamente essas diretrizes com base na experiência e nos avanços da tecnologia?
Há ampliação da composição desse órgão de governança de modo a incluir novas expertises quando necessário à medida que a adoção amadurece?

A governança de IA deve garantir que as soluções sejam desenvolvidas de maneira ética, segura e alinhada aos objetivos organizacionais. A AWS, por exemplo, enfatiza a importância do desenvolvimento responsável da IA para criar confiança, garantindo que os sistemas sejam transparentes, seguros e contribuam positivamente para a sociedade. Isso inclui a adoção de medidas que assegurem a compreensão dos modelos pelos usuários e o monitoramento contínuo para minimizar riscos e impactos negativos.

A AWS apresenta diretrizes fundamentais para a criação de IA responsável , abordando aspectos que ajudam organizações a equilibrar inovação e responsabilidade no desenvolvimento e uso dessas tecnologias

Com isso em mente, uma implementação de sucesso passa por formar uma equipe multidisciplinar para liderar, definir diretrizes claras e estabelecer processos decisórios. Além disso, é essencial adotar mecanismos de monitoramento, capacitar a equipe e criar canais de comunicação sobre IA. Para isso, contar com um parceiro estratégico que busque entender e integrar as necessidades do seu negócio às soluções é essencial.

Com a e-Core, sua empresa pode contar com uma equipe multidisciplinar para implementar e desenvolver políticas e diretrizes claras, além de estabelecer os processos de tomada de decisão em conjunto com as suas equipes existentes.

Busca ampliar suas capacidades com solidez e consistência?

Fale com nossos consultores e entenda os benefícios de um suporte personalizado do início ao fim para avançar seus projetos de IA com segurança e eficiência.

e-Core

Isso pode te interessar:

What is a knowledge base, and why is it a game-changer for product support?

Fri, 07 Feb 2025 13:56:32 GMT

For growing tech and product companies, scaling efficiently while maintaining exceptional customer support is a top priority. As your user base expands, so do the complexities of delivering quick, accurate solutions to both customers and internal teams. This is where a knowledge base becomes an invaluable tool. But what is a knowledge base, and how can it transform your operations?

What is a knowledge base?

A knowledge base is a centralized repository designed to store and organize a company’s knowledge. It serves as a hub of information that can include:

Technical documentation: Tutorials, user guides, and manuals.
Solutions to common issues: FAQs and troubleshooting guides.
Internal resources: Standard operating procedures and support playbooks.

Knowledge bases cater to both external users (customers and partners) and internal teams (support and development), offering structured, searchable information that ensures quick and easy access.

-> Knowledge base for support: the key to effective support escalation

Why is a knowledge base essential?

Improves customer experience
A well-organized knowledge base empowers users to find answers quickly, reducing reliance on support teams. This leads to faster problem resolution, improved satisfaction, and stronger customer loyalty.
Boosts support team efficiency
By centralizing critical information, support analysts can resolve issues faster and focus on more complex problems. Metrics like First Call Resolution (FCR) improve significantly.
Enables scalability
As businesses grow, support demands increase. A robust knowledge base allows smaller teams to handle higher volumes effectively, maintaining quality during high-demand periods.
Drives automation and AI-powered support
A knowledge base lays the foundation for chatbots and generative AI tools, enabling consistent, automated Level 1 support. These technologies efficiently handle basic inquiries, deliver accurate and reliable answers, and allow your team to focus on resolving more complex challenges.
Fosters collaboration between product and support
While the primary bridge between product and support teams is a well-defined feedback process, knowledge bases play a complementary role by organizing and sharing insights. They ensure that customer feedback gathered through support interactions, whether related to documentation or not, is accessible and actionable for the product team. This collaboration helps align customer needs with product improvements.

-> 3 common pitfalls that prevent effective support escalation

How to build an effective knowledge base

Define your goals
Clarify what you want to achieve, whether it’s enhancing customer experience or empowering internal teams.
Understand your audience
Identify the needs of your users—both external customers and internal employees—and tailor content accordingly.
Choose the right tool
Opt for a platform with intuitive categorization, fast search capabilities, and data analytics to monitor performance.
Keep content updated
Regularly audit and revise your knowledge base to ensure it stays relevant and accurate.
Focus on quality
Use clear, straightforward language, incorporate visuals where possible, and optimize content for search engines to make it easy to find.

-> Learn more about building and maintaining a knowledge base for product support

A practical impact example

A growing SaaS company faced challenges managing a surge in support tickets, overwhelming their team and negatively impacting customer satisfaction. By implementing a robust knowledge base, they achieved a 40% reduction in basic query tickets and a 25% improvement in customer satisfaction.

Conclusion

A knowledge base is more than just a repository of information; it’s a strategic asset that boosts efficiency, reduces costs, and enhances the customer experience. Whether your goal is to scale operations or improve support, a well-maintained knowledge base is key to success.

Looking to implement a knowledge base tailored to your needs? Contact e-Core today and discover how we can help transform your support processes and drive your growth.

Let's build your dream team

Tell us about your support needs →

Take your product support to the next level with a partner that works like an extension of your team.

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Adriele Radmann
IT Support Leader at e-Core

How to build a knowledge base: a step-by-step guide

Fri, 07 Feb 2025 13:24:32 GMT

A well-crafted knowledge base is more than a simple repository of information—it’s a strategic asset that drives efficiency, empowers teams, and enhances customer satisfaction. Whether you’re aiming to improve support processes, streamline operations, or create a better user experience, having a solid knowledge base can make all the difference. But how to build a knowledge base?

Below, we outline practical steps to help you build and maintain a knowledge base that not only meets your organization’s needs but also evolves with your business and delivers real value to your customers.

7 steps to building a knowledge base (and keeping it up to date)

Define Your Goals

The first step is identifying what you aim to achieve with the knowledge base. For example:

Enhancing User Experience: Focus on creating a “Getting Started” guide and addressing common errors. A smooth onboarding experience improves usability and leaves a strong first impression, increasing user satisfaction and retention.
Attracting New Users: Develop compelling use cases to inspire potential users, showcasing how your software can help them achieve their goals.
Empowering Support Teams: Create internal documentation tailored for support analysts. Start with onboarding materials and include detailed known issues with evidence like logs to enable high-quality, efficient support.

Understand Your Audience

Knowing who will use your knowledge base is essential for tailoring content effectively.

For External Users: Use appropriate language and technical depth based on your audience’s expertise. Keep it user-friendly and avoid disclosing proprietary details that competitors could exploit.
For Internal Teams: Include in-depth troubleshooting guides, product architecture insights, and detailed logs to help analysts resolve issues quickly.

-> Knowledge base: the key to effective support escalations

Choose the Right Tool and Structure

Select a documentation tool that supports searchability , categorization , and analytics . Organize content into a clear hierarchy with intuitive navigation. This structure ensures users can easily find what they need and helps AI systems learn the content effectively.

Create High-Quality Content

Clarity and Precision: Use straightforward language, step-by-step instructions, and avoid jargon where possible.
Engage with Visuals: Incorporate videos, diagrams, and screenshots to enhance comprehension. Tailor your format to audience preferences—some may prefer visual aids over written text.
Optimize for Search: Use keywords and meta descriptions to improve searchability, both for users and AI systems.

Establish a Review Process

Ensure your content is accurate, clear, and audience-focused by implementing a review process:

Assign reviewers who can assess the content as if they were the target audience (e.g., customers for external documentation).
Address potential questions and concerns the audience might have.

Continuously Improve Based on Feedback

Gather Insights: Use analytics to track frequently accessed articles and enable users to leave feedback.
Address Gaps: Update documentation to reflect recurring support questions, new features, or evolving user needs.

Maintain and Govern the Knowledge Base

Keep Content Updated: Regularly audit and revise documentation to ensure relevance and accuracy. Remove outdated content to avoid confusion.
Implement Governance: Establish clear ownership and processes for content updates, ensuring consistent quality and relevance.

Conclusion

A knowledge base isn’t just a collection of documents—it’s the foundation of an effective support system. By providing quick access to accurate information, empowering your support team, and continuously improving based on feedback, a well-maintained knowledge base enables faster resolutions, higher customer satisfaction, and a more efficient operation.

-> Learn more about our Product Support services

Ready to elevate your support processes? Let e-Core help you implement a tailored knowledge base strategy that ensures your team delivers seamless, effective support to your customers. Contact us today to learn more about how we can help you transform your support operations.

Take your product support to the next level with a partner that works like an extension of your team.

Tell us about your support needs →

Let's build your dream team

Adriele Radmann
IT Support Leader at e-Core

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

Knowledge base for support: the key to effective support escalation

Fri, 07 Feb 2025 13:20:26 GMT

As your business grows, so do the complexities of delivering fast and reliable customer support. Whether you’re handling basic user questions or managing critical technical issues, having a streamlined process is essential. This is where a knowledge base for support becomes a game-changer.

More than just a repository of information, a well-maintained knowledge base provides the foundation for efficient support escalation. It empowers your team with the tools and insights needed to address issues at every level, ensuring faster resolutions and a better customer experience. Let’s explore how a knowledge base and escalation processes work hand in hand to optimize your support operations.

The role of a knowledge base in support escalation

An effective escalation process relies on accurate, comprehensive, and easily accessible information at every support level. This is where a robust knowledge base becomes indispensable in:

Enabling Level 1 Support

Quick Resolutions: Level 1 agents often resolve common issues using predefined solutions from the knowledge base. This reduces resolution times and increases first-contact resolution rates.
Structured Documentation: Knowledge bases guide agents in collecting and documenting user details, troubleshooting steps, and resolutions, ensuring consistent and accurate records.

Streamlining Level 2 Support

Detailed Troubleshooting: For more complex issues, Level 2 agents rely on the knowledge base for technical documentation, FAQs, and logs to analyze and resolve problems effectively.
Knowledge Sharing: By analyzing recurring issues documented in the knowledge base, agents can address patterns and prevent future escalations.

Supporting Level 3 Expertise

Collaboration with Development Teams: Level 3 agents rely on the knowledge base for historical records, reproduction steps, and other critical information that aids in identifying bugs or implementing feature requests.
Feedback Loop: Continuous updates to the knowledge base based on Level 3 findings ensure that support processes evolve with the product.

The benefits of combining knowledge bases with escalation processes

Increased Efficiency: A knowledge base reduces time spent searching for information, enabling agents to focus on resolving issues quickly.
Enhanced Customer Experience: By minimizing delays at each support level, customers experience faster and more reliable solutions.
Continuous Improvement: Insights from escalated issues are documented and added to the knowledge base, creating a feedback loop that improves support quality over time.

> Learn more: 3 common pitfalls that prevent effective support escalation

Conclusion

A knowledge base is much more than a repository of information; it is the foundation of an efficient and effective escalation process. By integrating a well-maintained knowledge base into your support strategy, you can improve operational efficiency, resolve issues faster, and deliver a superior customer experience.

-> Learn more about our Product Support services

Looking to optimize your support operations? e-Core specializes in building and maintaining tailored knowledge base solutions that empower your support teams and enhance escalation processes. Contact us today to discover how we can help your business deliver exceptional support and drive customer satisfaction.

Tell us about your support needs →

Let's build your dream team

Take your product support to the next level with a partner that works like an extension of your team.

Adriele Radmann
IT Support Leader at e-Core

Building a support model for growing companies

Fri, 07 Feb 2025 13:07:30 GMT

Customer support isn’t just about answering questions—it’s the cornerstone of a successful business. It bridges the gap between your company and your customers, ensuring their needs are met and their voices heard. A strong customer support model empowers your team to provide consistent, empathetic service, turning first-time buyers into loyal advocates and driving business growth.

For startups and growing companies, building a scalable support structure may seem daunting. However, with the right steps and tools, you can create a model that grows with your business and delivers exceptional customer experiences.

What is a customer support model?

A support model is the playbook that defines how your business delivers customer service. It ensures every interaction is efficient, consistent, and aligned with your brand values. Key components of a support model include:

Support Tiers : Levels of expertise (e.g., Level 1 for basic issues, Level 2 for complex queries, and Level 3 for technical specialists).
Channels : Platforms where customers can reach you, like email, chat, or phone.
Processes : Clear workflows for handling customer inquiries and resolving problems.
Tools : Systems like ticketing platforms to track and manage interactions.

A well-structured support model isn’t just a framework—it’s a strategic approach to delivering exceptional customer experiences while empowering your team.

-> Why partnering with a specialized company is key to scaling your product support

Why a customer support model matters for growing companies

A well-structured support model isn’t just a framework—it’s a strategic approach to delivering exceptional customer experiences while empowering your team.

Creates a memorable first impression
Your customers’ first interaction with your support team shapes their perception of your brand. A clear, reliable model ensures every customer feels valued, setting the tone for long-term trust.
Drives trust and loyalty
Consistency and transparency in support processes build customer confidence, encouraging repeat business and word-of-mouth referrals.
Optimizes limited resources
For startups, efficiency is critical. A structured model helps you prioritize tasks, automate repetitive inquiries, and make the most of a small team.
Scales with your growth
As your business grows, a support model ensures you can handle increasing demands without compromising quality.
Gives you a competitive edge
Exceptional support differentiates you in a crowded market, turning customers into advocates who champion your brand.

-> Effective escalation in support: what to avoid

7 steps to creating a customer support model

Step 1: understand your customers

Identify customer pain points through surveys and feedback.
Prioritize solutions that address their most common challenges.
Example: If setup issues dominate inquiries, focus on clear guides and onboarding.

Step 2: define clear goals

Set measurable objectives, like resolving 80% of tickets within 24 hours or achieving a 90% CSAT.
Use these goals to guide your team’s priorities.

Step 3: choose the right channels

Start with a few core channels (e.g., email, chat). Expand as demand grows.
Pro Tip: Ensure all channels are well-integrated for a seamless customer experience.

Step 4: structure your team

Begin with generalists who handle a wide range of issues.
As you grow, create tiers for basic, escalated, and expert-level support.

Step 5: Implement tools and processes

Use ticketing systems (e.g., Jira, Zendesk) to centralize communication.
Automate FAQs or repetitive tasks with chatbots to save time.

-> What is a knowledge base and why does your product company need one?

Step 6: Train and empower your team

Offer regular training on product knowledge and communication skills.
Empower agents to make decisions that prioritize customer satisfaction.

Step 7: Monitor and evolve

Track performance metrics like response time and resolution rates.
Use feedback to refine workflows and improve your support processes.

Conclusion

Building a scalable support model is crucial for growing companies aiming to provide exceptional customer experiences while managing increasing demands. By implementing a structured model with clear processes, tools, and training, you can position your business for long-term success.

At e-Core, we specialize in helping companies design and implement tailored support models that scale seamlessly with their growth. Whether you’re starting from scratch or enhancing an existing structure, our skilled teams and proven processes ensure your customers receive outstanding service at every touchpoint.

-> Learn more about our product support services

Ready to elevate your support system? Contact e-Core today and discover how we can help your business deliver scalable, efficient, and customer-centric support solutions.

Let's build your dream team

Take your product support to the next level with a partner that works like an extension of your team.

Tell us about your support needs →

e-Core

We combine global expertise with emerging technologies to help companies like yours create innovative digital products, modernize technology platforms, and improve efficiency in digital operations.

You may also be interested in:

Adriele Radmann
IT Support Leader at e-Core

Planejando a Jornada de Migração para a Nuvem: Um Guia Prático

Fri, 31 Jan 2025 10:46:26 GMT

Migrar para a nuvem é um passo estratégico que pode proporcionar às empresas maior flexibilidade, escalabilidade e eficiência operacional. No entanto, para garantir uma transição bem-sucedida, é fundamental um planejamento cuidadoso e a adoção de práticas recomendadas. Este guia detalha as etapas essenciais, desde a avaliação inicial até a otimização contínua, além de explorar aspectos técnicos e estratégias avançadas para uma migração bem-sucedida.

1. Avaliação Inicial

1.1 Análise de Aplicações e Dados

Mapeamento de Infraestrutura : Realize uma análise detalhada de todas as aplicações, bancos de dados e cargas de trabalho. Identifique interdependências e criticidade de cada componente. Para isso, você pode utilizar ferramentas de descoberta e inventário como o AWS Application Discovery Service, que permite mapear dependências de sistemas com precisão e ajudar na definição das prioridades de migração.
Classificação de Dados : Categorize dados com base em sensibilidade, requisitos regulatórios e frequência de acesso. Utilize frameworks como a ISO/IEC 27001 e ferramentas da AWS, como o Amazon Macie, que auxiliam na identificação de dados sensíveis e na sua proteção.
Práticas de Segurança: Avalie se as aplicações estão preparadas para criptografia em trânsito e em repouso, garantindo que dados críticos sejam protegidos durante e após a migração. Considere o uso do AWS Key Management Service (KMS) para gerenciamento seguro de chaves e a implementação de práticas de auditoria contínua por meio do AWS Security Hub, que centraliza insights e boas práticas de segurança. Além disso, avalie permissões e políticas de acesso utilizando o AWS Identity and Access Management (IAM) para aplicar o princípio do menor privilégio.

1.2 Avaliação de Riscos

Riscos de Interrupção : Analise o impacto de possíveis interrupções durante a migração e desenvolva estratégias abrangentes de mitigação. Isso inclui a criação de backups completos, frequentes e automatizados usando serviços como o AWS Backup, garantindo que todos os dados essenciais possam ser rapidamente restaurados em caso de falha. Além disso, elabore planos de rollback detalhados que especifiquem os passos necessários para retornar à configuração anterior com mínimo impacto ao negócio.
Conformidade Regulatória : Verifique os requisitos de conformidade aplicáveis, como LGPD, GDPR ou HIPAA, e assegure que o ambiente de nuvem escolhido atende a essas demandas. Você pode considerar integrar soluções como o AWS Config para monitorar continuamente a conformidade e detectar mudanças que possam comprometer a segurança ou o cumprimento das normativas.

Você ja conhece os 7R’s da migração?

2. Planejamento da Migração

2.1 Definição de Estratégia

Lift-and-Shift : Para migrações rápidas, esta abordagem é útil, mas pode não otimizar custos e desempenho. No entanto, é importante reconhecer que essa opção pode não otimizar custos nem desempenho a longo prazo.
Refatoração : Redesenhe aplicações para aproveitar ao máximo os recursos nativos da nuvem. Essa abordagem permite a utilização de serviços como bancos de dados gerenciados, armazenamento escalável e processamento sob demanda. Por exemplo, ao migrar uma aplicação legada, considere o uso de serviços como o Amazon RDS para gerenciar bancos de dados e reduzir a sobrecarga operacional, ou implemente filas de mensagens com o Amazon SQS para melhorar a escalabilidade.
Re-arquitetura : Considere uma abordagem baseada em microsserviços para maior escalabilidade e resiliência. Esse modelo permite que componentes individuais sejam desenvolvidos, implantados e escalados independentemente, aumentando a agilidade na entrega de novas funcionalidades. Use ferramentas como AWS Lambda para criar aplicações serverless e reduza custos eliminando a necessidade de servidores dedicados.
Checklist Operacional: Inclua runbooks e playbooks para gerenciar alterações e incidentes durante e após a migração, alinhando-se às práticas do pilar de Eficiência Operacional do Well-Architected Framework.

2.2 Cronograma Detalhado

Divisão por Fases : Estabeleça marcos para cada fase da migração, como preparação, execução e validação. Use metodologias ágeis para adaptar o plano conforme necessário. Ferramentas como o Jira ou o Trello podem ser usadas para gerenciar tarefas e comunicar-se entre equipes.
Alocação de Recursos : Assegure que as equipes e ferramentas corretas estejam disponíveis para cada etapa. Além de garantir a presença de especialistas em cloud, inclua treinamentos específicos para capacitar a equipe em ferramentas como o AWS Migration Hub, que facilita o rastreamento do progresso da migração.

3. Seleção do Provedor de Nuvem

3.1 Análise de Opções

Comparação de Custo-Benefício : Avalie preços e serviços oferecidos pelos principais provedores, como AWS, Azure e Google Cloud. Leve em consideração também os custos indiretos, como treinamento da equipe, migração de dados e potencial de inovação com os serviços oferecidos por cada provedor. Além disso, explore ferramentas como o AWS Pricing Calculator para estimar custos futuros com base nas cargas de trabalho planejadas.
Certificações de Conformidade : Confirme que o provedor possui certificações reconhecidas, como SOC 2, ISO 27001 ou PCI DSS garantindo que suas operações estejam alinhadas com os padrões mais rígidos de segurança e conformidade

3.2 Acordos de Nível de Serviço (SLAs)

Latência e Uptime : Garanta que os SLAs atendam aos requisitos mínimos de desempenho e disponibilidade para suas aplicações críticas. Avalie também a capacidade de customização dos SLAs para atender a necessidades específicas de negócios, como suporte 24/7 e resolução ágil de incidentes.
Confiabilidade: Escolha provedores que ofereçam opções robustas de recuperação de desastres e redundância geográfica, como as zonas de disponibilidade (Availability Zones) da AWS.

4. Preparação para a Migração

4.1 Capacitação da Equipe

Treinamentos Específicos : Realize workshops e certificações para equipar sua equipe com habilidades em ferramentas e práticas de nuvem. Certificações como AWS Certified Solutions Architect ou AWS Certified Cloud Practitioner são altamente recomendadas para aumentar a eficácia operacional e a confiança da equipe durante o processo de migração.
Estrutura Organizacional : Estabeleça um Cloud Center of Excellence (CCoE) para liderar e monitorar a migração. Esse grupo deve incluir especialistas multidisciplinares, como engenheiros de nuvem, gerentes de projetos e analistas de segurança, para garantir que todos os aspectos da migração estejam alinhados com os objetivos estratégicos do negócio. O grupo também pode liderar a criação de “playbooks” e “runbooks” que orientem boas práticas para operações na nuvem e resolução de incidentes.

4.2 Ferramentas de Migração

AWS Migration Hub : Centralize o rastreamento do progresso de migrações múltiplas.
Ferramentas de Terceiros : Considere soluções como CloudEndure ou Carbonite para migrações mais complexas.

5. Execução da Migração

5.1 Migração por Fases

Carga de Trabalho Menos Crítica : Inicie com sistemas de menor impacto para validar a estratégia. Essa abordagem permite realizar testes em um ambiente de menor risco, ajustando as configurações e resolvendo problemas potenciais sem comprometer operações essenciais. Você pode utilizar ferramentas como o AWS Application Migration Service para realizar migrações piloto de forma eficiente, validando o desempenho e a compatibilidade de sistemas.
Automação : Use scripts e ferramentas para automatizar o provisionamento e configuração de recursos. garantindo consistência e reduzindo erros humanos. Ferramentas como o AWS CloudFormation permitem criar templates para configurar ambientes inteiros de maneira automatizada e replicável. Além disso, considere o uso de pipelines de CI/CD (Integração Contínua/Entrega Contínua) para integrar automação no fluxo de trabalho, otimizando a implementação de mudanças e ajustes pós-migração.

5.2 Monitoramento Contínuo

Logs e Métricas : Configure CloudWatch ou ferramentas similares para monitorar desempenho, identificar gargalos e corrigir problemas rapidamente. Considere também integrar o Amazon CloudWatch com o AWS Lambda para automatizar respostas a eventos, como escalonamento de recursos em resposta a picos de demanda ou alertas para anomalias de desempenho.
Custo e Consumo: Monitore despesas em tempo real com ferramentas como o AWS Cost Explorer para garantir que a migração está dentro do orçamento previsto. Utilize o AWS Budgets para configurar alertas quando os custos atingirem certos limites e analise os relatórios de utilização para identificar recursos ociosos ou subutilizados que possam ser otimizados.

Veja também como fazer uma Gestão de mudança em uma jornada para a nuvem

6. Validação Pós-Migração

6.1 Testes de Desempenho

Validação de Latência : Compare métricas de desempenho pré e pós-migração para identificar áreas de melhoria. Realize testes de carga e estresse para validar a capacidade do sistema em suportar picos de demanda. Ferramentas como o Amazon CloudWatch e o AWS X-Ray podem ajudar a monitorar a latência em tempo real e identificar gargalos específicos em serviços ou interações entre módulos.
Conformidade : Certifique-se de que os controles de segurança e compliance estão implementados corretamente. Você pode realizar auditorias usando o AWS Audit Manager para garantir a conformidade com regulações como LGPD, GDPR ou HIPAA.

6.2 Feedback dos Usuários

Coleta de Informações : Use pesquisas ou entrevistas para obter insights sobre a experiência do usuário final. Considere a implementação de questionários personalizados, sessões de testes com usuários reais e coleta de dados de uso por meio de ferramentas específicas.
Iteração Rápida : Ajuste o ambiente de nuvem com base no feedback recebido. priorizando as mudanças que tenham maior impacto na satisfação do usuário ou na eficiência operacional. Utilize metodologias ágeis para implementar alterações rapidamente e medir os resultados por meio de KPIs.

Saiba mais sobre: Aplicação Moderna: definição, métodos e governança

7. Otimização Contínua

7.1 Ajustes de Recursos

Dimensionamento Automático : Utilize o autoscaling para ajustar recursos com base na demanda real. Você pode configurar regras dinâmicas para aumentar ou reduzir a capacidade automaticamente, evitando gastos desnecessários durante períodos de baixa utilização e garantindo desempenho ideal em momentos de pico.
Desligamento de Recursos Ociosos : Implemente políticas para desligar instâncias não utilizadas fora do horário comercial. Além disso, implemente métricas para monitorar constantemente o uso e identificar possíveis melhorias em eficiência.

7.2 Inovação Constante

Serviços Avançados : Explore novas ofertas, como inteligência artificial, machine learning e análise avançada de dados.
Modernização de Aplicações : Adote arquiteturas serverless e ferramentas como AWS Lambda para maior eficiência. Explore também o uso de contêineres gerenciados com o Amazon ECS ou EKS para melhorar a escalabilidade e a integração entre microsserviços.

Como a e-Core Pode Ajudar

A e-Core é uma parceira confiável para empresas que buscam realizar migrações para a nuvem de forma segura e eficiente. Com uma equipe de especialistas e uma abordagem prática, a e-Core oferece:

Consultoria Personalizada : Avaliação detalhada das necessidades da empresa e definição de estratégias específicas para a migração.
Execução Técnica de Alto Nível : Implementação das melhores práticas e utilização de ferramentas líderes de mercado para garantir uma transição tranquila.
Gestão Pós-Migração : Monitoramento contínuo, otimização de custos e suporte técnico especializado para maximizar o retorno do investimento.
Capacitação de Equipe : Treinamentos personalizados para equipar sua equipe com conhecimentos avançados em nuvem.

Com a expertise da e-Core, sua empresa estará preparada para navegar pelos desafios da migração e aproveitar plenamente os benefícios de uma infraestrutura moderna e escalável na nuvem. Fale com a gente e conheça mais sobre o os nossos serviços.

Conclusão

Migrar para a nuvem é uma jornada que exige planejamento meticuloso, execução precisa e compromisso com a melhoria contínua. Seguindo as etapas descritas neste guia e contando com parceiros especializados como a e-Core, sua organização pode superar desafios e desbloquear todo o potencial da nuvem. Com as ferramentas certas, uma estratégia sólida e suporte especializado, o sucesso na migração para a nuvem está ao seu alcance.

e-coreteste

How to Prevent IT Incidents with Agentic AI: Webinar Recap

The real cost of reactive IT Operations

Automation and AI: Use both, in the right order

The maturity journey: Three levels

1

2

3

Breaking down the silos

The flywheel: Observe, Engage, Act

Verify, then trust

Inside the e-Core AIOps Solution

A real result: Food Delivery Platform

What OpsHub looks like in practice

Governance and the Agent Catalog

Practical steps to prevent IT incidents with Agentic AI

Q&A Highlights

You may also be interested in:

GenAI na Hiperpersonalização da Jornada de Compra do Cliente

Como a IA potencializa a hiperpersonalização no varejo

Dados: o alicerce para a hiperpersonalização de sucesso

Hiperpersonalize seu sucesso nos negócios

e-Core

Isso pode te interessar:

Chatbots inteligentes são coisa do passado: o verdadeiro potencial da IA Generativa para redes 5G

IA Generativa nas telecomunicações: reduzindo a complexidade das redes 5G

Na prática: como a IA Generativa melhora o tempo de resposta em redes 5G

O caminho para operações de telecomunicações autônomas com IA Generativa

Isso pode te interessar:

Como a AIOps Garante a Continuidade de Serviços e Protege os Resultados de Sua Empresa

O que é AIOps e como ele ajuda as organizações?

Fadiga operacional causada por excesso de alertas

Problemas que se repetem diariamente

Falta de escalabilidade das operações de suporte

O que é preciso para implementar AIOps na sua empresa

Onde encontrar serviços de consultoria em implementação de AIOps

Isso pode te interessar:

Speed wins: Can your team reallocate resources in two weeks?

The speed benchmark

Why speed has become a strategic requirement

The performance gap

The re-forecasting bottleneck

What separates the fast from the slow

What transformation looks like

You may also be interested in:

Era TechCo: O Guia Executivo para profissionais de TI em empresas de Telecom que vão superar custos e agilidade estrutural

Preencha o formulário e acesse o Whitepaper!

O Guia Executivo Era TechCo apresenta a estratégia focada

em resultado para Telcos que buscam a excelência em eficiência

Seus gargalos operacionais não estão isolados. A solução também não pode ser.

e-Core

Isso pode te interessar:

Por que a segurança desde o design é o único caminho para a IA escalável

Por que a segurança tradicional falha em projetos de IA

O que é DevSecOps

Security by design: a aplicação prática do DevSecOps

Isso pode te interessar:

Da ideia à entrega: como transformar dados em decisões inteligentes e eficientes

Melhores decisões pedem melhores gestões

Primeiro passo: dados organizados potencializam processos

Boas decisões são decisões seguras

Da ideia à entrega

Isso pode te interessar:

IA para gestão de ativos florestais: prevendo geadas antes do impacto

A Solução

Etapas do Projeto

Resultados

Destaques

Soluções avançadas de IA

Benefícios a médio e longo prazo

Perspectivas Futuras

Isso pode te interessar:

Agentes de IA e OEE: dados industriais em decisões automáticas

Agentes de IA em fábricas: vale investir para aumentar a produtividade?

Desafios para que seus agentes de IA sejam copilotos inteligentes

Passos essenciais para a transformação de dados em decisões com agentes de IA

Primeiros passos para transformar dados em eficiência com agentes de IA

Isso pode te interessar:

How to prevent IT Incidents with agentic AI | ITOps Webinar

Shift from reactive support to proactive agentic AI operations

Seus gargalos operacionais não estão isolados.
A solução também não pode ser.

Meet the experts

Meet the experts

Conheça a e-Core?

Os impactos da falta de governança de APIs para
o negócio