Casos publicados

Veja o que a IA fez e onde a pessoa entrou

Agentes integrados ao QuickBooks, nos EUA, e ao TOTVS, no Brasil, em processos fiscais e financeiros reais, além de atendimento e vendas. Cada ficha mostra o que a IA faz e onde a pessoa aprova.

Conversar com a iSolVer os quatro cases

Nomes dos clientes preservados até autorização de divulgação.

Robô azul oficial da iSol, o motor iSol 4.9, com o cubo iSol no peito
Um motor, quatro sistemas em produção.

Empresas que já operam com a iSol

  • Altelix
  • EXAM
  • Supreme
  • Connected Pools

Em 30 segundos

O que é
Relatos publicados de operações reais e demonstrações.
Para quem
Equipes que querem avaliar tarefas e evidências.
Próximo passo
Abra a fonte e examine contexto, resultado e limites.
História ilustrativa · dados fictícios

Quarta-feira, 14h20. Joana, analista financeira, compara 120 lançamentos com os documentos de origem.

Quatro operações, quatro sistemas, um motor

Financeiro, fiscal, atendimento e vendas. Cada case entra no sistema que o cliente já usa, de um ERP desktop sem API aberta a uma planilha de preços.

iSol 4.9API padrão OpenAI
Áreas e sistemas diferentes, o mesmo motor e a mesma regra: uma pessoa aprova o que importa.

Operações reais, da dor ao resultado

Cada ficha segue o mesmo caminho: entrada, agentes, uma pessoa aprovando, o sistema atualizado. A ficha completa abre abaixo de cada card.

Operação realFinanceiro · QuickBooks Desktop · EUA

Conciliação no QuickBooks Desktop

  1. EntradaExtratos bancários
  2. Agentes5 agentes + orquestrador
  3. Pessoa aprovaExceções abaixo de 0,85
  4. SistemaQuickBooks Desktop

Um squad de agentes lê extratos, categoriza cada transação e concilia os lançamentos direto no QuickBooks Desktop, um ERP sem API aberta. A pessoa responsável trata as exceções, que chegam com o raciocínio do agente.

Antes75%
Depois90%
Confiança na conciliação medida contra o razão contábil oficial, segundo o artigo. Janela de medição não publicada.
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Contexto
Equipe financeira dos EUA usa QuickBooks Desktop sem API REST.
Problema anterior
A conciliação dependia de leitura de extratos e digitação manual.
Baseline
A confiança na conciliação era 75%, comparada ao razão contábil oficial.
Desenho Human + AI
Cinco agentes com tarefas delimitadas e um orquestrador; abaixo de 0,85 de confiança, a decisão passa à pessoa.
Implantação
iSol API com OpenAI padrão e automação nativa do desktop; cada gravação é relida para verificação.
Papel humano
A pessoa avalia exceções e revisa o raciocínio recebido na fila.
Resultado publicado
A confiança reportada passou de 75% para 90%; o artigo, publicado em agosto de 2026, relata 546 comandos executados no ERP, cada gravação conferida por releitura.
Evidência
Chamada real de decisão capturada em 19 de agosto de 2026, com o JSON de saída e o limite de confiança.
Limitações
O cliente não é identificado; o artigo descreve um ERP desktop específico e não informa janela de medição do resultado.
Próximo passo
Avaliar um fluxo semelhante com revisão humana e dados de referência acordados.
Ler fonte e detalhes
Operação realFiscal · TOTVS · Brasil

Lançamento de notas no TOTVS

  1. EntradaNotas fiscais
  2. AgentesLançamento + releitura
  3. Pessoa aprovaEquipe fiscal, pela trilha
  4. SistemaTOTVS

Agentes lançam notas fiscais dentro do TOTVS, o ERP no centro de muitas empresas brasileiras, em processo fiscal sigiloso. Cada lançamento é validado por releitura do que o ERP gravou e fica numa trilha de auditoria.

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Contexto
Operação fiscal no Brasil, em processo sigiloso, com o TOTVS como ERP.
Desenho Human + AI
Agentes lançam as notas no ERP; cada lançamento é relido para validação e registrado em trilha de auditoria.
Papel humano
A equipe fiscal do cliente responde pelo processo; a trilha de auditoria registra cada lançamento.
Resultado descrito
Notas lançadas dentro do ERP, com validação por releitura.
Limitações
Processo sigiloso: não há artigo publicado, baseline nem janela de medição; o cliente não é identificado.
Próximo passo
Conversar sobre um processo fiscal semelhante, com releitura e trilha de auditoria desde o desenho.
Conversar sobre um processo fiscal
Operação realAtendimento · E-mail + telefone · EUA

Triagem de chamados urgentes

  1. EntradaChamado por e-mail
  2. AgentesTriagem de urgência
  3. Pessoa aprovaConfirma o alerta
  4. SistemaCampo + SMS, WhatsApp, ligação

Um squad lê cada chamado que chega à caixa de entrada, classifica a urgência e dispara alerta por SMS, WhatsApp e ligação automática, escalando até alguém confirmar. A entrega da mensagem não encerra a escada; a confirmação da pessoa, sim.

  1. SMS
  2. WhatsApp
  3. Ligação
  4. Pessoa confirma
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Contexto
Empresa de serviços industriais recebe chamados de manutenção também fora do horário comercial.
Problema anterior
Chamados urgentes e rotineiros podiam parecer iguais na caixa de entrada.
Desenho Human + AI
O fluxo classifica urgência, prepara motivo e escalona até uma pessoa confirmar.
Implantação
iSol API devolve classificação em JSON para o sistema de atendimento em campo.
Papel humano
Uma pessoa confirma a ocorrência crítica; o escalonamento não encerra apenas com a entrega da mensagem.
Resultado publicado
O artigo relata triagem registrada e encaminhamento a uma pessoa responsável; o chamado rotineiro segue para a fila normal.
Evidência
Chamada real de triagem capturada em 19 de agosto de 2026, com a classificação em JSON.
Limitações
Não há baseline publicado nem janela de medição de resultados.
Próximo passo
Revisar regras de urgência, canais e responsáveis com a equipe de operação.
Ler fonte e detalhes
Operação realVendas · Planilha de preços · EUA

Pré-vendas e orçamento

  1. EntradaConversa do lead
  2. AgentesAgente de pré-venda
  3. Pessoa aprovaComercial revisa a proposta
  4. SistemaPlanilha oficial de preços

O agente de pré-venda conversa com o lead e estrutura o pedido; o motor de preços, feito a partir da planilha oficial, calcula o valor. O modelo nunca inventa preço.

O artigo relata rascunhos que batem com a planilha oficial ao dólar e centenas de leads reais atendidos, sem janela de medição publicada.

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Contexto
Empresa de construção dos EUA prepara orçamentos a partir de uma planilha de referência.
Problema anterior
Leads chegavam à noite e o primeiro rascunho de orçamento consumia tempo da equipe sênior.
Desenho Human + AI
O agente estrutura escopo, tamanho, adicionais e dados faltantes; o motor determinístico calcula o preço.
Implantação
Agente conversacional usa iSol API e a planilha oficial como base do motor de preço.
Papel humano
A equipe comercial faz o primeiro contato a partir da conversa estruturada e revisa a proposta.
Resultado publicado
O artigo relata rascunhos consistentes com a planilha e conversas mais estruturadas antes do contato humano.
Período de medição
Chamada de extração capturada em 19 de agosto de 2026; o artigo não informa o período dos resultados operacionais.
Limitações
O cliente não é identificado; não há janela de medição publicada para os resultados de produção.
Próximo passo
Mapear a origem de preços e os pontos de aprovação antes de configurar um fluxo semelhante.
Ler fonte e detalhes

Como ler um case: da tarefa à evidência

A ficha apresenta apenas informações publicadas; números, períodos e limites aparecem quando há fonte para sustentá-los. A IA apoia a tarefa; revisão e decisão continuam com as pessoas responsáveis.

  1. Problemaa dor de antes
  2. Trabalho do agenteo que a IA faz
  3. Ambientesistemas conectados
  4. Participação humanaquem aprova
  5. Resultadocom baseline e período
  6. Evidênciade onde vem o número

Evidências que mais valem

  • Vídeo da execução real
  • Registro do sistema de origem, com dados protegidos
  • Gráfico antes e depois

Também contam

  • Depoimento autorizado
  • Métricas com método definido
  • Intervenções humanas e reprocessamento

Três formas de ler

  • Card curto: esta página
  • Leitura de 3 a 5 minutos: o artigo
  • Técnico: arquitetura e governança, sob consulta

Encontrar uma solução por trabalho

Como medimos um resultado

Um resultado só conta com antes, depois e a referência usada.

Cada case vira um Outcome Card: o que mudou, em que período e contra qual referência. Chamada ao modelo não é economia de trabalho; tempo, volume, retrabalho e intervenção humana são.

Operação realFinanceiro · EUAWORK · Squad AI

Conciliação no QuickBooks Desktop

US$ 10Mprocessados pelo squad
25.870lançamentos concluídos
546comandos, cada um verificado por releitura
Confiança da conciliação, medida contra o livro oficial
antes75%
depois90%

Ficha do resultado

Período
até agosto de 2026
Referência
livro contábil oficial do cliente
Pessoa
revisa as exceções abaixo do limiar de confiança
Fonte
Estudo de caso publicado

O que um Outcome Card pode medir

  • horas por ciclo
  • tempo de ciclo
  • retrabalho
  • throughput
  • intervenção humana
  • conformidade
  • custo
  • satisfação

Quando um case não traz um desses números, a ficha diz que ele não foi medido.

Onde cada case está no mapa

  1. STARTWorkspace, API, MediaEstúdio de mídia
  2. WORKAssist, Expert, Flow, Squad AIConciliação, triagem, orçamento
  3. MANAGEBrief, CommandAinda sem case publicado
  4. INDUSTRIESOito setoresFinanças, fiscal, serviços, construção
  5. TRANSFORMCheck, Transform, ImproveAinda sem case publicado
  6. PRIVATEHosted, Dedicated, On SiteModalidade indicada em cada ficha

Uma conclusão: os cases publicados estão em START e WORK. Gestão e transformação ainda não têm case, e por isso não mostramos número delas.

Mais relatos publicados

Os relatos publicados mostram tarefas e resultados descritos. A página de origem contém o contexto disponível para cada exemplo.

Operação realCursor · iSol API

Revisão de parcelamento

  1. Antes3 parcelas somam R$ 99,99
  2. PessoaTesta a correção
  3. DepoisR$ 100,00, explicado
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Contexto
Revisão de uma função que divide R$ 100 em três parcelas.
Problema anterior
O arredondamento simples retornava três parcelas de R$ 33,33.
Baseline
R$ 99,99 no total: diferença de R$ 0,01 em relação ao valor original.
Desenho Human + AI
O pedido ao modelo foi localizar o erro, explicar o impacto financeiro e mostrar uma correção.
Implantação
Cursor conectado ao gateway iSol API e ao modelo isol-4.9.
Papel humano
A pessoa revisa a correção e confirma com testes.
Resultado descrito
O erro de arredondamento foi localizado e a correção veio acompanhada de explicação.
Período de medição
Execução capturada em 22 de agosto de 2026.
Limitação
A revisão não substitui testes; o artigo recomenda testar a correção para evitar regressão.
Próximo passo
O artigo mostra como repetir o fluxo com a API ou implementar o processo com iSol Squad.
Ler fonte e detalhes
Operação realSite da iSol

Atendimento no próprio site

  1. EntradaPergunta do visitante
  2. AgenteResponde sobre soberania
  3. PessoaPreço, contrato, prazo
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Contexto
Assistente publicado no site da própria iSol para responder perguntas de visitantes.
Problema anterior
Dúvidas sobre soberania podiam ficar sem resposta imediata e interromper a conversa.
Desenho Human + AI
O assistente responde sobre soberania e encaminha preço, contrato e prazo a uma pessoa.
Implantação
Assistente do site conectado ao gateway e ao modelo isol-4.9.
Papel humano
Uma pessoa conduz a negociação e responde sobre preço, contrato e prazo.
Resultado descrito
As respostas informativas terminam com um convite ao próximo passo.
Período de medição
Execução capturada em 22 de agosto de 2026.
Limitação
O assistente não informa preço público nem substitui a conversa comercial.
Próximo passo
O artigo explica como conectar um assistente de site à API iSol.
Ler fonte e detalhes
DemonstraçãoiSol Media

Fluxo de criação de mídia

  1. EntradaBriefing criativo
  2. IAImagem e vídeo
  3. PessoaEscolhe e aprova

Demonstração publicada de um fluxo de criação de peças com ferramentas de IA.

Conhecer iSol Media
Próximo passo

Leia cada caso da tarefa à evidência

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Perguntas frequentes

Os resultados representam garantia?

Não. Cada snapshot descreve o contexto publicado e suas limitações.

Como conferir detalhes?

Abra a fonte vinculada ao caso para ver o relato original.

Por que alguns campos não aparecem?

A ficha exibe os detalhes publicados pela fonte, sem preencher lacunas com estimativas.

Por que os nomes dos clientes não aparecem?

Só identificamos um cliente ao lado de um case depois que ele autoriza. Até lá, a ficha mostra setor, país e sistema.

Próximo passo

Traga um caso comparável para a conversa.

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