Pedimos aos nossos clientes que descrevessem a experiência com os próprios termos. Aqui estão alguns relatos.
Tínhamos 14 planilhas diferentes para controlar estoque. A equipe da Ainoblecraft unificou tudo em um modelo preditivo que nos avisa quando cada item vai atingir o ponto de reposição. No primeiro trimestre, reduzimos rupturas de estoque em 42%.
O chatbot que a Ainoblecraft construiu para o nosso e-commerce responde 78% dos chamados sem intervenção humana. Antes, a equipe de SAC levava em média 9 minutos por ticket. Agora, os atendentes focam nos casos que realmente exigem julgamento.
Contratamos o plano Piloto para testar se a IA conseguia prever a demanda sazonal de açaí na nossa rede de franquias. O modelo acertou a tendência de 8 dos 10 pontos de venda. Depois do piloto, migramos para o plano Profissional e hoje o desperdício caiu 29%.
Precisávamos classificar laudos de radiografia torácica para priorizar casos urgentes. A Ainoblecraft treinou um modelo de visão computacional com 12.000 imagens do nosso acervo. O tempo médio entre a captura da imagem e a triagem caiu de 4 horas para 11 minutos.
Eu era cético. Achava que IA era coisa de empresa grande com orçamento milionário. A Ainoblecraft montou uma automação de conciliação bancária por R$ 9.800 que nos economiza 22 horas por mês. O retorno se pagou em menos de 60 dias.
A parte que mais me surpreendeu foi o treinamento. Depois de 4 horas de workshop, minha analista de dados já conseguia retreinar o modelo sozinha quando novos dados chegavam. Isso nos deu autonomia real.
A Rota Certa opera 120 veículos na região metropolitana de Belo Horizonte e enfrentava um problema recorrente: rotas planejadas manualmente não consideravam padrões de trânsito em tempo real, gerando atrasos em 34% das entregas.
Construímos um modelo de otimização de rotas que combina dados históricos de GPS dos veículos com previsões de trânsito do Google Maps Platform. O sistema recalcula as rotas a cada 15 minutos e envia atualizações diretamente para o aplicativo dos motoristas.
Após 3 meses em produção, a taxa de atrasos caiu para 12%. O consumo de combustível diminuiu 8% porque os veículos passaram a percorrer trajetos mais curtos. A equipe de planejamento, que antes gastava 3 horas por dia montando rotas, agora revisa apenas as exceções sinalizadas pelo sistema.
A Maison Vitória é uma rede de 7 lojas de moda feminina em Minas Gerais. O principal desafio era prever quais peças teriam alta demanda na próxima estação para ajustar os pedidos aos fornecedores com antecedência de 90 dias.
Treinamos um modelo de classificação que analisa vendas passadas, tendências de busca no Google Trends e dados climáticos regionais. O modelo atribui a cada SKU uma pontuação de probabilidade de venda alta, média ou baixa.
Na coleção de inverno seguinte, a rede reduziu o estoque encalhado em 31% e aumentou a margem bruta em 4,2 pontos percentuais. A compradora-chefe da rede relatou que o modelo acertou a tendência de cores em 6 das 8 categorias principais.