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Por e-Core
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17 de dezembro de 2025
Neste conteúdo, a e-Core traduziu os principais anúncios e aprendizados do AWS re:Invent 2025 em insights práticos para o mercado brasileiro, no seu próprio Recap, realizado em 11 de dezembro. Veja todas as inovações pelos olhos de especialistas e como cada uma delas impactará cada mercado em 2026. Confira!

Por e-Core
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2 de julho de 2025
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.

Por e-Core
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26 de junho de 2025
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.
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