Framework Radhark · 8 semanas
Artificial Intelligence Adoption (AIA)
Um framework para acelerar a entrega de valor de IA, da oportunidade certa ao MVP operando, com ROI medido.
Radhark em números · 02
Números que definem o nosso trabalho
Radmakers
Time multidisciplinar dedicado a tirar desafios complexos do papel.
Usuários impactados
Produtos que entram na rotina de quem usa, todos os dias.
Projetos entregues
Experiência validada em operações complexas e times grandes.
Anos cocriando inovação
Parcerias que evoluem junto com o negócio do cliente.
Nossa trajetória · 03
Decisão de começar oficialmente as atividades, com foco inicial em atender empresas que precisavam de apoio para o processo de desenvolvimento e implementação utilizando a plataforma do GCP (Google Cloud Platform).
Conquistamos a parceria oficial com o Google Cloud, tornando-nos especialistas em serviços, desenvolvimento de soluções e revenda. Esse marco ampliou nossa capacidade de entregar projetos estratégicos com uma abordagem consultiva orientada a resultados de negócio.
Desenvolvemos nossa primeira solução de Inteligência Artificial aplicada à educação, transformando a análise de fluência leitora em um processo escalável, preciso e orientado por dados.
Expandimos a atuação do RadSquad para a PUCPR, liderando o desenvolvimento de uma plataforma LXP (web e mobile) e soluções de dados construídas 100% em Google Cloud.
Consolidamos nossa atuação como empresa AI Native, com reconhecimento como parceiro especializado em serviços de IA no ecossistema Google Cloud Brasil e como parceiro Select da OpenAI.
O problema · 04
IA por pressão, não por estratégia.
A adoção reativa (medo de ficar para trás, pressão de board e investidores) trata a IA como diferencial de marketing em vez de ferramenta de negócio.
O choque
O "big bang" da IA generativa. Toda empresa passa a ser cobrada por uma resposta.
A pressão
"Precisamos resolver tudo com IA." Pilotos e PoCs priorizam a aparência de modernidade, não gargalos reais.
O vale da desilusão
72% das organizações perdem dinheiro ou empatam com IA; 30–42% das iniciativas são abandonadas sem prova de produtividade.
O problema · 05
das organizações não obtêm nenhum retorno, apesar de US$ 30–40 bilhões investidos em IA generativa.
O problema · 06
Por que o retorno não vem.
Ferramenta antes da solução
Adoção movida pelo hype, sem identificar primeiro os processos de alto custo e volume onde a IA gera lucro real no P&L.
Miopia do alvo
O investimento é drenado para as áreas vistosas do front-office, enquanto o ROI mais rápido e consistente está no back-office: financeiro, RH, operações.
Processos intocados
"Plugar" IA em fluxos antigos sem redesenhá-los anula o ganho de produtividade e cria gargalos humanos.
Custo de aprendizado interno
Construir do zero internamente falha duas vezes mais do que trabalhar com parceria especializada.
O impacto · operação e cliente · 07
Quando a IA entra sem método, o cliente sente primeiro.
Condenada judicialmente pelas respostas do próprio chatbot.
O bot inventou uma política de tarifas de luto. O tribunal decidiu: a empresa responde pelas alucinações da sua IA.
3 anos de projeto encerrados após falhas virais.
A IA do drive-thru adicionava itens indesejados e não entendia sotaques. O experimento inteiro foi desligado.
Chatbot de vendas "vendeu" uma Tahoe 2024 por US$ 1.
Manipulado por comandos simples de um usuário, o bot concordou com a venda, e virou caso público.
O impacto · dinheiro e estratégia · 08
Sem priorização de negócio, o prejuízo escala.
US$ 7,5 bilhões de perdas em 3 anos.
A aposta de construir um sistema de IA unificado de uma vez, sem etapas de validação, afundou em caos organizacional.
US$ 10 milhões obsoletos em duas semanas.
O modelo próprio de finanças foi superado pelo GPT-4, generalista, logo após o lançamento. Construir do zero cobrou o preço.
Agente autônomo apagou o banco de produção.
Ignorou a instrução explícita de congelamento de código durante manutenção de rotina. Governança não era opcional.
A solução · 09
AI Adoption Framework.
Da estratégia à solução, em 8 semanas.
O AI Adoption Framework identifica oportunidades reais dentro da sua operação e implementa uma solução funcional em curto período. O foco em processos internos garante ganho rápido de eficiência e validação segura, antes de expandir para o resto do negócio.
do kickoff à validação do ROI.
implementado e operando na sua operação.
Método de adoção · AIA
AI Adoption Framework.
Da operação ao ROI medido: o AIA começa na métrica, coloca valor em produção e comprova o resultado.
Discovery com quem opera
Entrevistas com gestores e usuários para encontrar processos reais, não uma wishlist de TI.
Priorização em R$
Cada oportunidade recebe valor, impacto e esforço. Sem dono e métrica, não entra na matriz.
MVP ou agente em produção
A solução escolhida é implementada, integrada e colocada no fluxo de trabalho.
ROI medido
Antes vs. depois na métrica escolhida: relatório de impacto, não percepção.
Método de adoção
01 Discovery
Entender a operação antes de escolher a solução. Realizamos uma série de entrevistas para mapear os processos e avaliar oportunidades de otimizações com Inteligência Artificial.
- Kickoff com o sponsor
- Análise de indicadores do negócio
- Entrevistas individuais com gestores e usuários
- Mapeamento de processos, volume, frequência, tempo e sistemas
Saída: Oportunidades de automação com IA com dono e métrica.
Método de adoção
02 Priorização
Comparar oportunidades com uma régua comum. Realizamos uma matriz de priorização com um metodologia sólida para avaliar onde realmente faz sentido direcionar o esforço e investimento.
- Valor econômico estimado
- Alinhamento aos indicadores do negócio
- Qualidade e risco
- Experiência da equipe
- Integrações e acesso aos dados
- Mudanças no processo
- Segurança e compliance
Saída: Workshops . Matriz de priorização. Projetos finalistas para, top 3, com maior ganho por esfoço.
Método de adoção
03 MVP em produção
Elegeremos 3 projetos com alto potencial de retorno para realizar um MVP. Você escolhe um para comprovarmos o valor.
- Métrica e dono
- Desenho da solução
- Escopo e dependências
Saída: Projeto MVP em operação agregando valor desde o dia 0.
Método de adoção
04 Adoção e medição
Depois que a implantação acontece, o resultado é comprovado. Usamos nossa expertise para medir o sucesso do projeto e comprovar o retorno do investimento realizado.
- Capacitação dos usuários
- Ajustes no uso real
- Coleta de dados de performance
- Comparação com a linha de base
Saída: relatório de impacto, equipe capacitada e roadmap de otimizações com IA.
Cases · 09
Até aqui foi o que a gente faz. Agora, o que já está no ar.
A ideação do negócio é do cliente. A execução tecnológica e a sustentação do produto são nossas.
Uma rede estadual inteira avaliada aluno por aluno, sem tirar o professor da intervenção.
A concepção pedagógica é do Governo do Paraná. A arquitetura técnica, da captura do áudio ao dashboard da rede, é da Radhark.
Case · Fluência Paraná · Governo do Estado · 14
Avaliação de fluência em escala estadual, com o rigor da avaliação individual.
Quanto mais individualizada é a avaliação de fluência, mais tempo de professor ela consome. Em centenas de escolas, esse tempo não existe. Sem dados objetivos de proficiência, a rede decide recomposição de aprendizagem no escuro.
O estado manteve a autoridade pedagógica, definindo critérios de fluência, níveis de proficiência e guias de recomposição. A Radhark assumiu a técnica de ponta a ponta. O aluno faz leituras cronometradas gravadas, e a IA generativa mede acurácia, velocidade e compreensão.
A avaliação virou ciclo contínuo de diagnóstico, intervenção e acompanhamento. O professor recebe base objetiva para agrupar, priorizar e personalizar. O estado ganhou um instrumento de gestão com avaliação contínua em toda a rede.
Próximo passo · 14
Agendar o kickoff do Discovery.
Em 8 semanas, o primeiro resultado medido.