Como uma empresa de digitalização estruturou sua infraestrutura de IA por peças
A Converta Fitas, sediada em Canoas (Rio Grande do Sul), precisava organizar captação, WhatsApp, pedidos, prazos, orçamentos e status de entrega. O projeto conectou landing page, agente de IA, operação interna e controle em uma estrutura só.
Em outra empresa, talvez a primeira necessidade seja apenas uma landing page, apenas um agente ou apenas uma automação. Neste case, as peças foram conectadas porque a operação pedia esse caminho.
Mídias e arquivos
Captação clara
WhatsApp com IA
Dados para escalar
0
peças conectadas
0/7
primeiro atendimento
0
base operacional
Antes
WhatsApp no centro de tudo
Conversas, fotos, áudios, dúvidas, orçamentos e status dependiam de acompanhamento manual.
Construído
Peças de infraestrutura de IA
A captação, o primeiro atendimento, a gestão de pedidos e o controle passaram a conversar entre si.
Depois
Base para escalar com controle
A empresa ganhou contexto, pipeline, dashboard e visibilidade sobre o custo da IA.
Storytelling do case
Da operação manual para uma empresa pronta para escalar
A narrativa do projeto mostra como cada peça entrou no momento certo: primeiro clareza do problema, depois captação, atendimento, organização interna e escala com dados.
01 / Diagnóstico
Problema do negócio
O WhatsApp concentrava dúvidas, fotos, áudios, prazos, pedidos e status sem uma visão operacional completa.
02 / Captação
Landing page
A oferta foi organizada em uma página pública para explicar o serviço e levar o interessado ao contato certo.
03 / Atendimento
Agente de IA
O assistente Lipe passou a receber mensagens, responder dúvidas recorrentes, coletar contexto e respeitar o handoff humano.
04 / Operação
Organização interna
Clientes, conversas, pedidos, prazos, status e custos passaram a viver em uma base operacional sob medida.
05 / Escala
Dados e processos
Com dashboard, pipeline e observabilidade, a empresa ganhou caminho para crescer com mais controle e menos improviso.
O ponto de partida
O problema não era só responder mais rápido
O cliente chegava pelo WhatsApp com perguntas sobre tipos de mídia, valores, prazos, entrega, fotos de fitas, áudios e pedidos de status.
Em pouco volume, isso cabe na memória da equipe. Quando o volume cresce, o atendimento vira operação: precisa de contexto, registro, fluxo, prioridade, handoff humano e visão de pedidos.
A decisão foi não criar apenas um bot. A solução precisava virar uma base organizada para a empresa continuar crescendo.
Atendimento fora do horário comercial dependia de disponibilidade humana.
Histórico, status e combinados podiam se perder entre conversas e memória da equipe.
Pedidos precisavam de etapas claras, prazos e acompanhamento visual.
Era necessário usar IA sem perder controle sobre custo, handoff e qualidade.
Antes e depois
O ganho não foi só responder melhor. Foi mudar a forma de operar.
A comparação deixa claro o tipo de transformação que empresas parecidas podem buscar, mesmo começando por uma peça menor.
Antes
Operação dependente da memória
Atendimento manual concentrado no WhatsApp, com muitas perguntas repetidas.
Informações espalhadas entre conversas, fotos, áudios, combinados e lembranças da equipe.
Perda de contexto quando o volume aumentava ou quando outra pessoa precisava assumir.
Pouca clareza sobre status, prazos, gargalos e custo real de atendimento.
Depois
Operação com base para escalar
Captação clara pela landing page e direcionamento para o contato certo.
Triagem automática com agente de IA, respostas recorrentes e handoff humano quando necessário.
Histórico, pedidos, prazos e status organizados em um sistema interno sob medida.
Dashboard, pipeline e dados para acompanhar crescimento com mais controle.
Infraestrutura por peças
O case foi construído em camadas conectadas
Cada peça resolve uma parte da jornada. Elas podem ser implementadas separadamente, conforme a necessidade do negócio. Quando faz sentido, também podem ser conectadas para formar uma operação mais completa.
Landing page
A página pública organiza a oferta, explica os serviços e transforma interessados em contatos pelo WhatsApp.
Agente de IA
O agente recebe mensagens, entende texto, áudio e imagem, responde dúvidas iniciais, calcula orçamentos e consulta status.
Converta Fitas OS
O sistema interno centraliza clientes, conversas, pedidos, pipeline, prazos, notas e contexto para a equipe e para a IA.
Observabilidade
O dashboard acompanha volume, funil, receita, entregas, pedidos em atraso e consumo de IA em reais.
Arquitetura por peças
A empresa pode contratar a peça certa para o gargalo certo
O case completo conecta tudo, mas o modelo comercial pode ser modular. Uma empresa pode começar pela landing page, evoluir para o agente, depois organizar a operação interna e só então escalar com dados.
Fluxo modular
Landing Page → Agente IA → Sistema → Dados → Escala
Landing Page
Oferta clara, prova visual e contato certo.
Agente IA
Primeiro atendimento, contexto e triagem.
Sistema Interno
Clientes, pedidos, status e operação.
Dados
Funil, receita, atrasos e custo de IA.
Escala
Processos conectados para crescer.
Peças em destaque
O que foi feito neste case e o que poderia ser feito separadamente
A recomendação é apresentar o case completo, mas deixar claro que cada empresa pode começar pela peça certa para o seu momento. A landing page, o agente e o sistema interno não precisam nascer juntos em todos os projetos.
Peça de captação
Landing page da Converta Fitas
A página pública apresenta a oferta, explica o serviço de digitalização e encaminha o interessado para o contato certo. Em muitos negócios, essa pode ser a primeira peça antes de qualquer IA.
Converta Fitas
Lipe online
Peça de atendimento
Agente de IA para WhatsApp
O agente faz o primeiro atendimento, entende a intenção do cliente, responde perguntas recorrentes, coleta contexto e encaminha para humano quando a conversa exige decisão ou cuidado.
Pode ser criado como peça isolada quando o gargalo principal está no atendimento.
Converta Fitas OS
Painel operacional
38
pedidos
12
em revisão
R$ 42
custo IA
VHS para digital
MiniDV em diagnóstico
Entrega pendente
Peça de operação
Sistema interno sob medida
O OS organiza clientes, conversas, pedidos, prazos, status e custos de IA. Faz sentido quando planilhas, WhatsApp e memória da equipe já não sustentam a operação.
Pode nascer depois da landing ou do agente, conforme o volume e a complexidade.
Site
Agente
OS
Fonte de verdade + automações + IA
Peça de arquitetura
Infraestrutura de IA conectada
A arquitetura conecta canais, automações, sistema interno e IA para que cada peça use contexto real. Pode começar simples e ganhar novas integrações conforme o negócio amadurece.
Pode ser desenhada como mapa técnico antes da implementação completa.
Provas visuais do processo
Da captação ao painel, cada etapa deixa rastro
A ideia é mostrar que o projeto não é só uma interface bonita. Cada contato, resposta, pedido e status vira informação reaproveitável para a operação.
Lead vindo da landing page
VHS + fotos antigas + prazo de entrega
Contato chega com origem e intenção
A landing page direciona o interessado para a conversa certa e ajuda a registrar de onde veio a demanda.
IA acolhe e coleta contexto
O agente responde perguntas frequentes, identifica mídias, entende necessidade e prepara a passagem para humano.
Pedido #1842
3 VHS, 1 MiniDV
Pedido ganha status operacional
A conversa vira pedido com etapas, prazos, histórico e visibilidade para a equipe acompanhar sem depender da memória.
24h
triagem
R$ 42
IA
12
revisão
Dados mostram gargalos e escala
Dashboard e registros ajudam a enxergar volume, atrasos, receita, custo de IA e oportunidades de melhoria.
Recursos principais
O que o sistema passou a centralizar
Inbox de atendimentos
Central única para acompanhar conversas, status, resumo, resposta sugerida, pedido vinculado e histórico completo.
Pipeline de pedidos
Cada conversão passa por etapas como recebido, diagnóstico, conversão, revisão, pronto para entrega e entregue.
CRM de clientes
Clientes ficam ligados a conversas, pedidos, preferências, contatos e instruções específicas para o agente.
Agente conversacional
A IA atende em português, usa contexto, interpreta arquivos e encaminha para humano quando a conversa exige cuidado.
Dashboard executivo
A operação ganha visão sobre clientes, pedidos, atrasos, receita, origem dos contatos e próximas entregas.
Custo de IA visível
Chamadas do agente são registradas com consumo, modelo usado, custo em BRL, budget mensal e alertas.
Fluxo operacional
Da primeira mensagem ao pedido entregue
O objetivo foi criar uma operação onde a IA conversa, o sistema guarda o contexto e a equipe assume quando precisa. Sem disputa entre bot e humano.
Cliente chama no WhatsApp
A mensagem chega pelo gateway e passa pelo workflow que separa eventos úteis de reações, stickers e atualizações sem contexto.
IA entende o formato da mensagem
Texto, áudio, imagem e PDF recebem tratamento diferente antes de virar contexto para a conversa.
Sistema informa se a IA pode responder
Antes de falar, o agente consulta o estado da conversa para saber se um humano assumiu ou se o bot deve ficar pausado.
Agente responde ou usa ferramentas
Quando precisa, consulta catálogo, calcula orçamento ou busca status do pedido dentro do OS.
Tudo fica registrado
Mensagens, eventos, pedidos, custos e contexto ficam no sistema para a equipe acompanhar e melhorar a operação.
Diferencial do case
IA com controle, não IA no escuro
Um dos pontos mais importantes foi dar visibilidade ao custo da inteligência artificial dentro da própria operação.
Budget mensal
A empresa define um limite de gasto e recebe alertas quando o consumo passa de faixas importantes.
Custo por operação
Chat, transcrição e análise de imagem podem ser analisados separadamente para entender onde a IA custa mais.
ROI operacional
O custo da IA deixa de ser uma caixa-preta e passa a ser comparado com receita, volume e ganho operacional.
Limites da automação
O que não foi automatizado no case
O projeto não tentou substituir toda decisão humana. A IA ficou responsável por organizar, responder o previsível e preparar contexto. O que exige julgamento, exceção ou cuidado continua com a equipe.
Negociações e exceções
Condições especiais, casos delicados e decisões comerciais continuam com humano. A IA prepara contexto, mas não força uma resposta automática.
Aprovação final
Orçamentos, prazos fora do padrão e alterações importantes podem passar por confirmação da equipe antes de seguir para o cliente.
Diagnóstico técnico
Quando a mídia exige avaliação cuidadosa, o sistema registra a demanda e direciona para a pessoa responsável analisar.
Handoff humano
Se a conversa pede cuidado, decisão ou empatia, o agente pausa e entrega histórico, intenção e próximos passos para a equipe.
Para empresas parecidas
O que outras pequenas empresas podem aprender com esse case
A tecnologia muda de acordo com o segmento. O padrão se repete: atendimento vira gargalo, dados ficam espalhados e a empresa precisa transformar rotina em sistema.
Automatizar atendimento funciona melhor quando existem regras claras de handoff humano.
A IA precisa consultar uma fonte de verdade, não improvisar respostas a partir de memória solta.
Pedidos sob medida precisam de pipeline, prazo, status e contexto centralizado.
Crescer com IA também exige medir custo, volume, erros, atrasos e conversas caras.
A melhor solução não é uma ferramenta isolada, mas um conjunto de peças conectadas.
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Conteúdos e serviços ligados a este case
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Captação
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Agentes de IA no WhatsApp
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Operação
Sistemas internos sob medida
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Arquitetura
Integração de sistemas
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Próximo passo
Qual gargalo parece mais com a sua empresa?
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Captação
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Quando a oferta existe, mas o site não explica bem, não gera confiança ou não leva o cliente para o canal certo.
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Meu problema é responder e triar
Quando chegam muitas perguntas repetidas, mensagens fora de horário e contatos sem contexto para a equipe.
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Meu problema é organizar pedidos e dados
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