Pedimos a cada cliente que descrevesse não só a experiência de trabalhar conosco, mas o impacto mensurável que o projeto teve. Aqui estão seis relatos sem edição de conteúdo.
Tínhamos um problema crônico com previsão de demanda. Nosso estoque vivia desbalanceado: sobrava produto de baixo giro e faltava o que vendia bem. A equipe da Prism treinou um modelo com 18 meses de histórico de vendas e, em três meses, a ruptura caiu de 14% para 3,8%. O retorno do investimento veio antes do prazo que eles mesmos estimaram.
Nosso escritório processa mais de mil notas fiscais por mês. Antes, dois funcionários dedicavam o dia inteiro a digitar dados no sistema. A Prism criou um bot que lê o XML e o PDF da nota, valida os campos e alimenta o ERP automaticamente. Hoje esses dois funcionários trabalham em conciliação e análise, que é onde eles realmente agregam valor.
Contratamos a consultoria de dois dias para avaliar se fazia sentido investir em IA no nosso centro de distribuição. Saímos do workshop com uma lista clara de três projetos viáveis, ordenados por impacto e complexidade. Implementamos o primeiro (otimização de rotas de separação) e reduzimos o tempo médio de picking em 17 minutos por turno. Os outros dois estão no planejamento de 2025.
Sou médica e não entendo quase nada de programação. Mesmo assim, o painel que a Prism entregou é tão direto que eu consigo acompanhar os indicadores da clínica sozinha. Tempo de espera, taxa de retorno, ocupação de sala. Quando algo sai do padrão, recebo um alerta no celular. Isso me deu visibilidade sobre problemas que antes eu só descobria semanas depois.
Trabalhamos com crédito consignado e precisávamos de um modelo de scoring próprio, treinado com os nossos dados, não um genérico de bureau. A Prism desenvolveu o modelo em oito semanas. A taxa de inadimplência da carteira nova caiu 2,1 pontos percentuais no primeiro semestre. Para o volume que operamos, isso representou uma economia de R$ 380 mil.
Participei do treinamento que a Prism deu para a nossa equipe de TI. Foram dois dias intensos, com exercícios práticos usando dados reais da empresa. O que mais gostei foi a honestidade: eles mostraram casos em que IA não é a melhor solução e explicaram por quê. Isso me deu confiança para defender internamente os projetos que realmente fazem sentido.
A distribuidora operava com 42 caminhões e atendia 1.800 pontos de venda na região metropolitana do Rio. O roteiro de entregas era montado manualmente por dois coordenadores, usando planilhas e experiência pessoal.
Construímos um otimizador de rotas que considera janelas de entrega, capacidade dos veículos, condições de trânsito em tempo real e prioridade de clientes. O algoritmo roda toda noite às 22h e gera os roteiros do dia seguinte.
Nos primeiros cinco meses, o custo médio de frete por entrega caiu de R$ 18,40 para R$ 12,70. A frota ativa diminuiu de 42 para 36 caminhões, sem perda de cobertura. Dois caminhões foram devolvidos à locadora e quatro ficaram como reserva para picos sazonais.
O projeto levou 10 semanas do início ao deploy em produção. A manutenção mensal inclui re-treinamento do modelo de trânsito com dados atualizados do Waze e revisão das restrições operacionais.
Desde 2019, acompanhamos os indicadores de todos os projetos entregues. Esses são os números acumulados até março de 2025.
Dos 47 projetos, 38 continuam em produção com manutenção ativa. Nove foram projetos pontuais de consultoria ou treinamento, sem necessidade de suporte contínuo. A taxa de renovação de 92% reflete contratos anuais renovados pelo menos uma vez.
Trabalhamos com varejo, logística, saúde, finanças, educação, indústria alimentícia, construção civil, telecomunicações, agronegócio, energia, seguros, transporte urbano, serviços jurídicos e contabilidade. Cada setor tem particularidades nos dados e nas regulações, e isso influencia diretamente o tipo de modelo que faz sentido aplicar.
Conte para a gente qual é o problema. Avaliamos gratuitamente se a inteligência artificial é a ferramenta certa para resolvê-lo.
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