A margem cai por causa de um processo. O processo trava por causa de um sistema. A venda não fecha por causa de um preço que ninguém revisou há dois anos. E o marketing segue gastando para encher um funil que não converte. Cada área resolve a sua parte, e o número não muda. A PluralCore entra pelo número — mede onde a margem e o faturamento estão sendo perdidos e usa IA para corrigir em semanas o que antes exigia meses e uma equipe.
Para quem isso funciona: empresas de 50 a 500 colaboradores, com ERP rodando e processo definido — onde o custo administrativo já cresce mais rápido que a receita. Abaixo desse porte, o retorno raramente fecha, e a gente diz isso na primeira conversa.
Margem e faturamento quase nunca dependem de uma área só. Quando a operação é olhada em pedaços, cada pedaço fica certo — e a conta continua errada. É por isso que projeto de tecnologia costuma falhar por razão de negócio, e não por razão técnica.
Gente sênior extraindo dado de PDF, reconciliando planilha, triando e-mail e montando proposta na mão. É a maior linha de custo que ninguém lançou em lugar nenhum.
Sem o número, não há como saber o que vale automatizar, o que vale renegociar e o que vale simplesmente parar de fazer. A decisão vira preferência, e o investimento vira aposta.
Mais lead, mais reunião, mesma receita. Quase sempre o gargalo não está em marketing nem em vendas — está num preço desatualizado, num prazo de resposta ou num processo que trava depois do sim.
Primeiro medimos onde margem e faturamento estão sendo perdidos — em reais por mês, não em quanto incomoda. Depois a PluralCore coloca agentes de IA privados no core da operação, integrados aos sistemas que você já usa e rodando na sua infraestrutura.
Seus dados não treinam modelo de ninguém. Cada automação é orquestrada por workflows determinísticos em Python: o trecho crítico é extraído por regra, não gerado por prompt — e toda saída é rastreável até a origem.
Quero ver como funciona →Rodam na sua infraestrutura. Dado sensível é processado localmente e não vira material de treino de ninguém
ERP, CRM, e-mail e planilha. Camada de abstração via API — sem migração forçada, sem downtime
Modelo financeiro detalhado: payback, impacto em EBITDA, custo total de operação — auditável
Rotinas Python orquestradas, não prompts brutos. O trecho crítico é localizado por regra, não gerado
Um caminho, três etapas contratáveis em separado. Você não precisa comprar as três — mas nenhuma começa sem o retorno calculado antes.
Onde o valor se perde, em reais. Percorremos a cadeia inteira — do processo que custa caro ao preço que ninguém revisou — e devolvemos as oportunidades ordenadas por retorno, com o custo atual de cada uma medido.
Roadmap executivo priorizado + modelo de ROI auditável. O relatório é seu, com ou sem continuidade
Agentes de IA integrados aos sistemas que você já usa. Entram no elo da cadeia que o diagnóstico apontou — seja no administrativo, no comercial ou no atendimento — e assumem a tarefa de ponta a ponta, com trilha de conferência.
Meta de payback e de impacto em EBITDA acordadas no modelo de ROI, antes do início
O que a empresa sabe — contrato, manual, procedimento, histórico de cliente — deixa de morar na cabeça de três pessoas. Assistente privado que responde com a fonte citada, para quem tem permissão de ver aquilo.
A resposta certa existe, mas leva dois dias e três pessoas para ser encontrada
Porque implantação não é produto de prateleira. O mesmo agente que devolve R$ 40 mil por ano numa empresa devolve R$ 400 mil em outra — cobrar o mesmo pelos dois seria arbitrário nos dois sentidos. O investimento de implantação é dimensionado sobre o retorno que o diagnóstico mediu, e sai por escrito antes de qualquer assinatura.
É também o que nos obriga a sustentar o compromisso do rodapé: se o retorno não superar o investimento com folga suficiente para valer o risco, o projeto não é proposto. Se o número não fecha, não fazemos.
| Hoje na sua operação | Com a PluralCore |
|---|---|
| Extração manual de NF-e e XMLs — analistas atualizando planilhas o dia todo |
Extração automática com injeção direta no ERP — sem digitação, com trilha de conferência e exceção sinalizada
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| Triagem de e-mails e tickets consumindo horas de analistas seniores |
Agente inteligente que classifica, prioriza e responde automaticamente — libera seniores para valor real
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| Crescer significa contratar — o custo administrativo sobe junto com a receita |
O volume cresce sem que a equipe cresça na mesma proporção — a margem deixa de ser corroída pela escala
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| Dados sensíveis em APIs públicas — risco LGPD e vazamento de propriedade intelectual |
Assistente privado e auto-hospedado — o dado sensível é processado na sua infraestrutura, e o que sai dela sai por decisão sua
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| Decisões baseadas em feeling — sem visibilidade real de custo e performance |
Dashboard em tempo real com KPIs de automação, custo por processo e impacto financeiro
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Cada projeto segue o PluralCore Delivery Framework — é o que roda por dentro de cada projeto contratado acima — com entregável definido no fim de cada fase.
Auditoria dos processos, ERP, volumes de transação e dependências. Identificamos onde a IA gera mais ROI com menor risco de implementação.
Mapa de processos + Risk Matrix + Oportunidades priorizadas
Design técnico da solução, integração com ERP, modelo financeiro detalhado (LHI, payback, EBITDA) e plano de rollback documentado.
Executive AI Roadmap + SOW + Modelo de ROI auditável
Desenvolvimento dos agentes, testes em ambiente isolado, validação progressiva e integração com ERP — sem downtime, sem surpresas operacionais.
Agentes em produção + Testes de aceitação + Documentação técnica
Suporte contínuo, monitoramento de custos de tokens, relatórios de performance mensais e expansão do escopo para novos processos.
Dashboard de KPIs + Relatório mensal + Proposta de expansão
As maiores preocupações sobre IA corporativa têm soluções técnicas concretas — não promessas de marketing.
Correto — para chatbots. Nossos agentes usam workflows determinísticos em Python, não prompts brutos. Cada documento é segmentado por regra, e termos críticos (multas, prazos, pagamentos) são extraídos do parágrafo exato onde estão, com a origem citada. O que o modelo não consegue resolver com confiança vira exceção para uma pessoa decidir — não vira resposta inventada.
Por isso a arquitetura é local-first, em servidores seus ou dedicados: o dado sensível é processado ali e não sai. Quando um modelo de fronteira é tecnicamente necessário para alguma etapa, isso é declarado e aprovado antes — com o fornecedor nomeado, a finalidade delimitada em contrato e o dado minimizado. Em nenhum dos dois casos seus dados treinam modelo de terceiro. Auditoria completa de acessos.
Implementamos barreiras programáticas de custo em cada workflow. Limite por processo, alerta em tempo real e custo mensal previsível — o contrato de manutenção absorve a variação de tokens. Sem surpresas na fatura.
Integração com sistema legado é o terreno em que operamos há 20 anos — em banco, governo e indústria, onde parar não era uma opção. A camada de abstração via API conecta os agentes ao ERP existente pelos caminhos que ele já expõe: sem migração forçada, sem mudança de versão, sem downtime. Quando não há API, a integração é desenhada caso a caso e validada em ambiente isolado antes de tocar a produção.
Não são parceiros de fora — são operações do mesmo grupo, e é melhor você saber disso por aqui do que descobrir depois. Projeto de IA corporativa depende de três camadas que quase nunca conversam entre si: a infraestrutura onde ele roda, a inteligência que resolve o processo e a demanda que sustenta o negócio de quem vende isso.
Infraestrutura crítica: servidores, redes, storage e alta disponibilidade — a camada onde os agentes da PluralCore rodam. É a operação com 20 anos de estrada em banco, governo e indústria, e é de onde vem a régua de risco que aplicamos aqui.
2cti.com.brGeração de demanda B2B: conteúdo, aquisição e nutrição de funil. Quando o diagnóstico aponta que o gargalo está antes da venda, é essa a operação que executa o canal — a PluralCore desenha e mede, a DigitalFlowBR opera.
digitalflowbr.com.brA pergunta que importa não é qual modelo usamos — é o que sai da sua rede. Por isso a stack está separada por onde roda, e não por marca.
Onde o dado sensível é processado. Não sai da sua rede, não vira material de treino.
Alguns problemas ainda exigem um modelo de fronteira. Quando esse for o caso, dizemos antes: qual fornecedor, para qual etapa, com qual dado — minimizado — e sob qual cláusula contratual. Nunca é decisão silenciosa de implementação, e em nenhum cenário seus dados treinam modelo de terceiro.
A camada de abstração conversa com o sistema existente pelos caminhos que ele já expõe.
Em 30 minutos, direto com quem vai conduzir o trabalho, você sai com:
Sem apresentação de vendas. E se o número não fechar, a gente te diz.