Conhecimento interno

A Harvey produz filmes de produto com agentes na Figma, vozes da ElevenLabs e um artifact do Claude como tracker. O que o relato da própria empresa mostra, e o que copiar.

Dust e Writer oferecem agentes ligados aos dados da empresa. Como eles diferem em conectores, criação de agentes, permissões e custo, e quem deve escolher cada um.

Como uma tarefa recorrente de marketing ou vendas se encaixa nas fontes de contexto, nos Playbooks, nos controles de equipe e nos limites de plano do Writer, e o que as suas equipes ainda precisam decidir.

Onyx, Atolio e Sana fazem buscas no Slack, no Drive, no Confluence ou no Salesforce. Veja como eles diferem em conectores, permissões, citações e hospedagem.

Onyx ou Sana Agents para buscar o conhecimento da empresa? Conectores, origem das respostas, permissões e hospedagem, com base nas páginas de produto de cada fornecedor.

A Airtable se adapta a registros vinculados e a automações com cotas definidas. O Notion se adapta a processos em que documentos e decisões importam tanto quanto os status.

Como transformar documentos dispersos em um espaço de trabalho no Notion que o Notion AI consiga consultar, qual plano documenta quais controles e onde ficam os limites e as incógnitas.

Qual caminho da Mistral escolher: o assistente Vibe, a API e o Studio, modelos de pesos abertos auto-hospedados ou o Forge? Um mapa do que você opera e do que a Mistral opera.

Qual assistente serve para uma equipe que envia vários documentos, encontra os trechos principais e compartilha um resumo? Uma comparação baseada no que cada fornecedor documenta.

Onde colocar documentos no Claude (chat ou projeto), quais limites se aplicam, o que exige um plano pago e como revisar um resumo antes que sua equipe confie nele.

Como transformar um trabalho recorrente em um arquivo reutilizável no ChatGPT: quando usar um chat simples, um projeto ou o Work, e o que verificar antes de compartilhar.

A distância entre o piloto e a produção não é um problema de tecnologia, é um problema organizacional. Novos dados de mais de 500 empresas revelam por que 73% das iniciativas de IA estagnam após a prova de conceito.

Esqueça os chatbots que respondem a perguntas frequentes. A verdadeira revolução da IA nos bancos acontece no “Dark Middle Office”, e está economizando bilhões em custos de conformidade para as instituições Tier-1.