Pular para o conteúdo
ADR 001 · Seção 2

Como definir o escopo de um piloto de IA generativa

Qual é o escopo do piloto da Dino?

O orçamento só comporta um fluxo. A Marina espera a sua resposta. · Prazo: Prazo da Marina (18:00)

O briefing

A diretoria quer IA em tudo, mas o orçamento só comporta um fluxo. A meta é liquidar sinistros em 10 dias, e hoje a média é 18.

  • •Velocidade (Marina): resultado rápido, meta no calendário.
  • •Custo e risco (Ricardo): cada chamada ao modelo custa dinheiro e cada erro custa reputação. Quem responde quando a IA errar, a Dino ou o fornecedor?
  • •Controle (Sandra): sinistro não é linha reta, tem perda total, terceiro envolvido, vistoria. Se a IA decidir sozinha, ela perde o controle.
Prazo médio hoje 18 dias (meta: 10)
Sinistros abertos por mês 20 mil
Contatos de atendimento por mês 45 mil
Seguro auto na carteira cerca de 70%
Ideias que entraram na hora do cafezinho chatbot para o site, precificação com IA, IA para RH e financeiro

Propor o escopo do piloto: um fluxo só, e a defesa do porquê. Ninguém pediu tecnologia, pediram uma decisão.

Conheça a Dino Seguros

Seguradora brasileira de médio porte, fundada em 1991, com sede em Curitiba (PR). Opera seguro auto (cerca de 70% da carteira), residencial e empresarial para pequenas e médias empresas. Vende por corretores parceiros e por canais digitais. É regulada pela SUSEP (Superintendência de Seguros Privados) e está sujeita à LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).

Apólices ativas: 850 mil

Colaboradores: 1.200 (260 em atendimento e sinistros)

Corretores parceiros: 3.500

Sinistros abertos por mês: 20 mil

Contatos de atendimento por mês: 45 mil (telefone, WhatsApp e app)

Prazo médio de liquidação de sinistro: 18 dias

Suspeita de fraude estimada: 6% dos sinistros

Meta do programa Dino IA: Reduzir o prazo médio para 10 dias e elevar o NPS em 15 pontos em 12 meses

Orçamento do piloto: Limitado, com revisão trimestral pelo comitê

Cenário tecnológico

  • Core de apólices: legado em mainframe, integração por filas e arquivos em lote
  • SinistroNet: sistema de sinistros em Java, monólito on-premises, com API parcial
  • CRM: SaaS contratado, com API REST
  • Dados: data lake na nuvem, qualidade irregular, documentos em PDF e imagem sem indexação
  • Canais: app mobile, call center terceirizado e WhatsApp
  • Nuvem principal: AWS (os serviços são referência, as decisões do curso são de arquitetura e não de fornecedor)

Personagens

  • Marina Tavares (Diretora de Operações): Patrocinadora do programa, quer resultado rápido
  • Ricardo Lemos (CTO): Cético com custo e risco de lock-in
  • Paula Quintino (Head de Dados): Defende qualidade de dados e avaliação antes do lançamento
  • Otávio Brandão (Encarregado de Dados (DPO)): Guardião da LGPD, pode barrar o piloto
  • Sandra Cordeiro (Gerente de Sinistros): Conhece as exceções do negócio, teme perder o controle do processo
  • Caio Menezes (Líder de Segurança da Informação): Preocupado com ataques e vazamentos
  • Você (Arquiteto(a) de soluções contratado(a)): Conduz as decisões e defende a arquitetura no comitê

A Dino Seguros é uma empresa fictícia. Todos os números de custo, avaliação e prazo são didáticos e não são tabela de nenhum fornecedor real.

As opções

Externo

A. Assistente de atendimento ao segurado

No WhatsApp: consulta de apólice, abertura e acompanhamento de sinistro

Interno

B. Copiloto interno do regulador

Resume o processo e sugere os próximos passos, só para a equipe

Misto

C. Sinistro auto de ponta a ponta

Atendimento mais leitura de documentos, num fluxo só

As ferramentas desta decisão

  • Ordene os atributos de qualidade para este caso. Arraste ou numere do mais importante ao menos importante, pensando no caso da Dino (resposta para o segurado, conteúdo que não pode errar, orçamento limitado).
  • Avalie cada opção em risco, valor e esforço. Dê notas de 1 a 5. Em risco e esforço, nota alta é ruim. Em valor, nota alta é bom.

Preencha e decida

Como escolher modelo de linguagem (LLM) e fornecedor →

Quer o raciocínio completo, as aulas e os 10 entregáveis?

Arquitetura de Soluções de IA Generativa: Pense e Decida como Arquiteto

Ver o curso