Como a gente trabalha

Como a gente trabalha.

A Bleep é uma empresa de serviços AI-native. Assumimos o trabalho manual de alto volume que se acumula no seu back-office e nas operações, um caso de uso por vez. Construímos os agentes que fazem isso e cuidamos da operação.

Role pra ler

Fase 01 / Avaliação / 2 semanas

Avaliação

Duas semanas. Olhamos como o trabalho é feito, achamos os casos de uso com mais volume e esforço manual, e escolhemos um ou dois pra provar primeiro.

01

Mapear o trabalho.

Acompanhamos o trabalho como ele acontece e transformamos numa lista curta de casos de uso. O que é feito na mão, com que frequência e quanta gente envolve.

02

Pontuar e escolher.

Plotamos cada caso de uso por impacto e viabilidade. Um ou dois que pontuam alto nos dois viram o piloto.

Mapa de casos de uso
Impacto
BaixoAltoFase 2Ganho rápidoEm esperaMarginal

Viabilidade

Doze casos de uso plotados por impacto e viabilidade. Os quadrantes são fase 2, ganho rápido, em espera e marginal. Os dois que pontuam alto nos dois estão circulados como o ganho rápido que pilotamos primeiro.

Caso ACaso B

Impacto

Volume
Intensidade manual
Custo de erros

Viabilidade

Clareza das regras
Dados e sistemas

Os dois casos de uso escolhidos, pontuados nas dimensões por trás da matriz. Impacto: volume, intensidade manual, custo de erros. Viabilidade: clareza das regras, dados e sistemas. Os dois pontuam alto nos dois eixos.

Fase 02 / Piloto / 2 semanas

Piloto

Duas semanas. Pegamos o caso de uso escolhido, conectamos o que ele precisa, construímos uma versão que funciona e testamos até segurar.

01

Construir a primeira versão.

Conectamos os dados e sistemas que o caso de uso precisa e construímos os agentes e workflows que fazem o trabalho, seguindo como o seu time já faz.

02

Testar em trabalho real.

Nada roda sozinho antes de merecer. Rodamos em cenários reais, checamos cada caminho e mantemos uma pessoa no loop pras exceções.

O backlog de setup do piloto: acesso liberado, dados coletados, sistemas conectados, regras capturadas, guardrails definidos e baseline acordado.

Performance dos agentes no piloto: 38 cenários resolvidos, 95 por cento de taxa de automação, 99 por cento de precisão validada com o seu time, 57 horas devolvidas. Tipos de cenário: padrão 24, dados faltando 6, precisa de aprovação 4, mais uma cauda longa de outros tipos.

Alguns exemplos

Como isso funciona na prática.

Alguns exemplos do que a gente poderia construir. A mesma abordagem serve pra vários outros setores.

O que o agente faz

Cuida da fila de suporte de uma plataforma de viagens corporativas. Milhares de tickets urgentes por mês.

  • Remarcação dentro da política
  • Liga pra hotéis sem reserva online
  • Escala as exceções
Operador
Agente

Tickets resolvidos

24/7

Cobertura em todos os fusos

Do seu lado

O que precisamos de você.

O esforço é pequeno e concentrado nas duas primeiras semanas.

  1. Um ponto de contato

    Operações

    Alguém que é dono do projeto do seu lado e agenda as conversas certas.

  2. Conversas curtas

    Liderança + operações

    Cerca de 30 minutos cada, com a liderança da operação e com quem faz o trabalho.

  3. Acesso a sistemas e dados

    TI / engenharia

    Os sistemas onde o trabalho acontece e os dados do caso de uso, restritos ao piloto.

Como é um projeto

4 semanas até um piloto.

Cronograma do projeto como uma rota com estações: kickoff, depois duas semanas de avaliação, depois duas semanas de piloto, uma decisão de go ou no-go na semana quatro, e se for go, rollout e escala.