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KaiOne
Casos

Problemas reais, resolvidos com números à vista.

Cada caso descreve o problema técnico, como foi atacado e o que se mediu no final.

Os casos são publicados identificados apenas por setor. Não incluímos nomes de cliente, dados de contrato nem informação que permita identificá-los: a confidencialidade faz parte do serviço.

01Varejo · operação logísticaPlataforma de dados + aplicações

Cada área com a sua verdade. Uma única plataforma de dados.

O desafio

Envios, ocorrências, remanejamentos e tarifas viviam em planilhas separadas. Nenhuma área compartilhava a mesma visão e cada relatório chegava com um número diferente.

Como foi atacado

Primeiro a base: um modelo canônico que reconcilia o ERP com as fontes que vivem fora dele, com catálogos mestres, APIs e segurança por perfil. Sobre esse modelo, aplicações por perfil. A IA entrou em shadow mode e só foi para produção quando suas sugestões foram medidas contra a operação real.

Entregue

  • Plataforma de dados canônica que integra o ERP e as fontes externas
  • Aplicações web operando por perfil, todas sobre o mesmo modelo de dados
  • IA na leitura de evidências e em sugestões de remanejamento
  • Passagem de shadow mode a produção com métricas de acerto medidas
Um modelo
todas as áreas sobre a mesma base, cada uma com a sua visão
Zero
cadastros duplicados entre áreas após a unificação
Shadow → prod
a IA foi medida antes de decidir em automático

Stack

  • Python
  • PostgreSQL
  • Next.js
  • APIs REST

Evolutivo por etapas · hoje em produção

02Setor público · inteligência de mercadoBusca semântica + operação gerenciada

Nós construímos, entregamos — e hoje seguimos operando.

O desafio

As publicações oficiais descrevem os mesmos produtos com um vocabulário diferente do catálogo interno. O cruzamento manual deixava passar oportunidades todos os dias — e, uma vez resolvido, a plataforma com cargas de IA precisava de operação contínua sem montar um time de plantão interno.

Como foi atacado

Busca semântica para entender contexto e sinônimos onde o texto não coincide, correspondência exata onde o negócio não admite ambiguidade, e aprendizado supervisionado que melhora a cada correção do operador. Entregue o repositório, o mesmo time que o construiu assumiu a operação contínua: monitoramento, backups verificados e postura de segurança, reportados mês a mês.

Entregue

  • Motor de busca híbrido: semântico e exato conforme o campo
  • Repositório enterprise: código, documentação, pipeline e QA formal
  • Operação contínua com backups verificados com testes de restauração
  • Relatório mensal de disponibilidade, incidentes e consumo
98%
de correspondência exata onde o negócio não admite ambiguidadeDesempenho medido do motor que construímos.
93%
de acerto semântico com sinônimos e contextoDesempenho medido do motor que construímos.
1
time: quem construiu o motor é quem o opera

Stack

  • Python
  • Busca vetorial
  • ML supervisionado
  • PostgreSQL
  • SecOps contínuo

Em produção · operado pelo mesmo time que o construiu

03Setor público · operação documentalEngenharia de dados + IA assistida

De planilhas isoladas a uma base governada que opera com IA.

O desafio

Arquivos paralelos, critérios de cadastro divergentes e nenhum registro de quem alterou o quê. O diagnóstico sobre os arquivos reais mediu o tamanho do problema antes de propor qualquer coisa.

Como foi atacado

Migração para uma base governada com três perfis, versionamento e log de cada alteração. O cadastro assistido por IA propõe a partir do documento fonte e o operador aprova — com os mesmos controles e permissões do cadastro manual, então ativá-lo não gerou retrabalho.

Entregue

  • Migração dos arquivos dispersos para uma base governada
  • Cadastro com governança: três perfis, versionamento e log por alteração
  • Cadastro assistido por IA com revisão e aprovação humana
  • IA-first desde o dia zero: mesmos controles de proposta, revisão e aplicação
Centenas de milhares
de linhas cadastradas à mão com critérios divergentesDiagnóstico medido sobre os arquivos reais — dor de partida, não resultado.
Mais de um terço
de registros duplicados: o mesmo processo, cadastrado várias vezesDiagnóstico medido sobre os arquivos reais — dor de partida, não resultado.
Uma só base
substitui os arquivos paralelos que cada área mantinha à parte

Stack

  • PostgreSQL
  • Python
  • Next.js
  • LLM com revisão humana

Em produção com cadastro assistido ativo

04Nuvem corporativa · ambiente produtivoFinOps

De auditoria a operação FinOps automatizada em 12 semanas.

O desafio

Gasto crescente sem explicação por área, tagueamento incompleto e reservas que já não coincidiam com o que realmente rodava.

Como foi atacado

Três fases: entender, otimizar e operar. Os primeiros quick wins de baixo risco saíram na semana 1, e o programa fechou com transferência e certificação do time interno do cliente.

Entregue

  • Assessment de maturidade e auditoria técnica do gasto
  • Matriz de oportunidades por impacto e esforço
  • Re-tagueamento automatizado com scripts próprios implantados na conta
  • Playbook FinOps e plano de 12 meses, com o time interno certificado
12 semanas
de auditoria a operação automatizada, em 3 fases
Semana 1
primeiros quick wins de baixo risco aplicados
Transferido
playbook e certificação ao time interno

Stack

  • Azure
  • Python
  • Automação de tagueamento
  • Orçamentos e alertas

Programa encerrado · operação transferida ao time interno

Próximo passo

Traga o problema. Entregamos oportunidades.

Sessão de 60 a 90 minutos com o seu time, sem custo e sem tocar nos seus sistemas: você traz o problema e saímos com o enunciado e as perguntas que faltam. Depois escolhemos uma ou duas áreas e as medimos, ainda sem acesso a produção. Só então existe proposta com escopo e preço fechado.

Agendar sessão de descoberta

60–90 min · Sem custo · Sem compromisso

  1. 01

    Sessão de descoberta

    60 a 90 minutos com o seu time. Você traz o problema; saímos com a formulação e as perguntas que faltam.

  2. 02

    Diagnóstico preliminar

    Escolhemos uma ou duas áreas de valor e as medimos. Sem acesso à produção e sem custo.

  3. 03

    Proposta formal

    Escopo, plano e preço fechado. Com a aritmética aberta e sem letras miúdas.

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