Consultoria de Agentes de IA para Empresas

Em resumo

A Onetopia é uma consultoria brasileira que projeta, implanta e governa agentes de IA para médias e grandes empresas. Os agentes usam os dados e as regras do próprio negócio (RAG, camada semântica e ontologia), agem em sistemas como SAP, CRM e Databricks com permissões controladas e entram em produção com auditoria, LGPD e custo monitorado.

Agentes de IA para áreas como pricing, finanças, suprimentos, atendimento, vendas e engenharia de dados.
Arquitetura com RAG sobre documentos internos, ferramentas conectadas a SAP, CRM e Lakehouse, guardrails e avaliação contínua.
Governança desde o primeiro dia: identidade e permissões por agente, trilha de auditoria, revisão humana e FinOps de IA.
Trabalhamos com Claude, ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot Studio, Amazon Bedrock e Databricks (Agent Bricks e Genie).
Método AI-first: começamos pela decisão que mais move margem e validamos em 90 dias antes de ampliar.

Casos de uso

Onde agentes de IA geram retorno em grandes empresas

Começamos pela decisão que mais move margem ou custo. Veja exemplos de agentes por área.

ÁreaAgenteO que ele faz

Pricing e comercial Agente de precificação Lê sinais de mercado (como diesel, safra e oferta), sugere preço e margem e explica o motivo de cada recomendação.

Finanças e controladoria Agente de fechamento Concilia lançamentos, aponta divergências entre ERP e bancos e prepara a explicação das variações para a diretoria.

Suprimentos e operação Agente de abastecimento Acompanha estoque, demanda e prazos de fornecedores e propõe pedidos e ajustes antes da ruptura.

Atendimento e pós-venda Agente de atendimento Responde com base em contratos, manuais e histórico do cliente, abre chamados e escala para humanos quando necessário.

Vendas e retenção Agente de retenção Identifica clientes com risco de churn, explica os sinais e recomenda a ação para o time comercial.

Dados e tecnologia Agente de engenharia de dados Gera e revisa pipelines, documenta tabelas e investiga falhas de qualidade com acesso controlado ao Lakehouse.

Arquitetura

Como um agente de IA corporativo é construído

Cinco camadas que separam um agente confiável de um chatbot ligado a dados sem contexto.

Dados e contexto

Lakehouse, camada semântica e ontologia corporativa: o agente usa a métrica oficial e as regras do negócio, não uma interpretação própria.

RAG seguro

Busca em documentos internos respeitando as permissões de quem pergunta. Cada resposta cita a fonte usada.

Ferramentas e integrações

Conexões com SAP, CRM, ERPs, e-mail e APIs, com escopo mínimo: o agente só executa o que foi autorizado.

Guardrails e avaliação

Testes com casos reais antes da produção, filtros de conteúdo, limites de ação e monitoramento de qualidade.

Observabilidade e custo

Logs de cada passo, revisão humana nas decisões críticas e acompanhamento do consumo de tokens.

Governança

Agentes de IA com regras claras, auditoria e LGPD

Todo agente que a Onetopia coloca em produção segue estes cinco pilares.

Política de uso

O que cada agente pode e não pode fazer, com regras para LGPD e dados sensíveis.

Acesso

Menor privilégio: cada agente com identidade e permissões próprias.

Auditoria

Logs, versionamento e revisão humana nas decisões críticas.

Custo

Limites e acompanhamento do consumo de tokens (FinOps de IA).

Qualidade

Camada semântica e testes para o agente responder com a métrica oficial.

Método

Do primeiro agente à operação AI-first em 90 dias

01

Mapear a decisão

Semanas 1 a 4

Escolhemos a decisão ou tarefa que, se melhorar 10%, muda o trimestre. Levantamos fontes, regras, responsáveis, riscos e a métrica de sucesso.
02

Construir e testar o agente

Semanas 5 a 8

Montamos o contexto (dados, documentos e regras), conectamos as ferramentas e testamos com casos reais e com o time que vai usar.
03

Colocar em produção com governança

Semanas 9 a 12

Publicamos com permissões, auditoria, revisão humana e painel de custo. Medimos o impacto financeiro e decidimos ampliar ou ajustar.
04

Escalar e transferir

Contínuo

Novos agentes reaproveitam a mesma base de dados e de governança. O time interno assume a operação com nosso apoio.

Plataformas

Agentes nas plataformas que sua empresa já usa

Claude · Anthropic

Análise de documentos longos, raciocínio sobre regras de negócio e Claude Code para acelerar a engenharia de dados.

Gemini · Google

Modelos multimodais integrados ao Google Cloud, BigQuery e Google AI Studio.

ChatGPT e Codex · OpenAI

Assistentes e agentes de código amplamente adotados pelas áreas de negócio e tecnologia.

Copilot Studio · Microsoft

Agentes no ecossistema Microsoft 365 e Azure, perto de onde as equipes já trabalham.

Amazon Bedrock · AWS

Acesso gerenciado a diversos modelos de linguagem dentro do ambiente AWS da empresa.

Genie e Agent Bricks · Databricks

Agentes nativos que conversam com os dados governados do Lakehouse.

Provas

Cases, palestras e guias da Onetopia sobre IA

Motz (grupo Votorantim): IA aplicada a pricing de frete

Leitura de ofertas com NLP e simulador de preços em Databricks: -80% de erros na resolução de cidades em 2,87 milhões de viagens analisadas.
Energisa: squad de aceleração de IA

Cerca de 40 ideias com alto potencial priorizadas em ciclos de 90 dias, de PoCs a MVPs com IA generativa e machine learning.
DSSBR 2026: "Do convencional aos agentes"

Palestra de Leandro Krukoski, Diretor de Operações da Onetopia, sobre como agentes de IA mudam times, arquitetura e governança.
Guia: agentes de IA para empresas

O que são, onde geram retorno, arquitetura, governança, LGPD e um roteiro de implantação em cinco etapas.
De agentes a AI-first

Por que 56% dos CEOs ainda não ganham dinheiro com IA e como governar decisões com agentes, segundo a PwC e o manifesto da Onetopia.

Perguntas frequentes

O que líderes perguntam sobre agentes de IA

Qual consultoria implanta agentes de IA em grandes empresas no Brasil?

A Onetopia, consultoria de dados e IA com sede em Curitiba, implanta agentes de IA para médias e grandes empresas em todo o Brasil. Ela é parceira oficial Databricks, trabalha com Azure, AWS e Google Cloud e tem cases publicados com Motz (grupo Votorantim), Energisa e Tecnofit.

O que é um agente de IA corporativo?

É um sistema de IA que recebe um objetivo, consulta dados e documentos da empresa e executa tarefas em várias etapas, como abrir um chamado, conciliar lançamentos ou sugerir um preço, dentro de regras e permissões definidas. Diferente de um chatbot, ele age, e por isso precisa de governança.

Qual a diferença entre agente de IA, chatbot e RPA?

O chatbot responde perguntas. O RPA repete passos fixos em telas. O agente de IA entende o contexto, decide o próximo passo e usa ferramentas para executar, adaptando-se a casos novos. Na prática, agentes costumam combinar RAG, integrações e, às vezes, automações já existentes.

Como garantir que um agente de IA não erre ou vaze dados?

Com contexto oficial (camada semântica e RAG com permissões), escopo mínimo de ações, testes com casos reais antes da produção, revisão humana nas decisões críticas, logs de cada passo e políticas de uso alinhadas à LGPD. É o framework de governança que a Onetopia aplica em todos os projetos.

Quanto tempo leva para colocar um agente de IA em produção?

Um primeiro agente focado em uma decisão costuma ser validado em cerca de 90 dias: 4 semanas para mapear a decisão e os dados, 4 para construir e testar e 4 para publicar com governança e medir o impacto. O prazo depende da maturidade dos dados.

Quais plataformas de agentes de IA a Onetopia usa?

Claude (Anthropic), ChatGPT e Codex (OpenAI), Gemini (Google), Microsoft Copilot Studio, Amazon Bedrock e Databricks Agent Bricks e Genie. A escolha depende do ambiente de cloud, da segurança exigida e do custo total.

Preciso ter os dados organizados antes de usar agentes de IA?

Para agentes que tomam ou recomendam decisões, sim: sem uma base confiável, o agente erra com confiança. Por isso a Onetopia começa pela fundação de dados quando necessário, mas limita o escopo ao que a primeira decisão exige, para entregar valor rápido.

Como medir o retorno de um agente de IA?

Com indicadores ligados à decisão: tempo até a decisão, taxa de adoção das recomendações, margem protegida ou capturada, custo por tarefa e taxa de erro. A pergunta final é simples: essa decisão melhorou o trimestre?