TRABALHO

PROVA DE MAGNITUDE

Mostramos escala, não volume. Um conjunto reduzido de engagements emblemáticos — cada um uma mudança estrutural, desenhada para durar.

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Modelo operativo

Modelo operativo de IA para decisão executiva

Contexto

Uma equipa de liderança tinha várias iniciativas de IA a evoluir a velocidades diferentes, sem visão comum sobre que decisões deveriam mudar primeiro.

Desafio

O risco não era falta de ferramentas. Era ownership pouco claro, prontidão desigual e ausência de modelo operativo para decidir onde a IA deveria influenciar julgamento.

Intervenção

A adFutura mapeou momentos de decisão, necessidades de governação, dependências de dados, constrangimentos de adoção e a primeira carteira de movimentos operativos com IA.

Entregáveis

  • Modelo operativo executivo de IA
  • Arquitetura de decisão e mapa de ownership
  • Ritmo de governação e roadmap de adoção

Impacto

O trabalho deu à liderança uma linguagem comum para decisões com IA e uma sequência prática para passar de pilotos a operação governada.

O que fica no cliente

Um modelo operativo reutilizável para orientar investimento, governação e priorização de IA sem depender da adFutura em cada decisão.

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Sistemas

Protótipo de workflow agentic para automação operacional

Contexto

Uma equipa operacional via trabalho repetido de coordenação entre pessoas, ferramentas e dados, mas não sabia que partes estavam prontas para automação agentic.

Desafio

A equipa precisava de separar autonomia útil de automação arriscada e definir onde autoridade humana, escalonamento e monitorização deveriam continuar explícitos.

Intervenção

A adFutura avaliou o workflow, identificou candidatos a automação, desenhou o modelo de controlo humano-agente e estruturou um caminho de protótipo focado.

Entregáveis

  • Mapa de oportunidade de workflow
  • Desenho de protótipo agentic
  • Modelo de escalonamento, revisão e monitorização

Impacto

O engagement transformou uma ambição ampla de automação num protótipo controlado com limites, evidência necessária e ownership operativo claros.

O que fica no cliente

Um padrão para avaliar futuros workflows agentic antes de alocar recursos ou expor a operação a risco desnecessário.

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Capacidade

Sistema de capacidade para adoção de IA em escala

Contexto

As equipas tinham acesso a ferramentas de IA, mas o uso dependia de entusiasmo individual, não de práticas partilhadas, literacia de liderança ou cadência operativa.

Desafio

A adoção tinha de se tornar repetível: líderes precisavam de compreender as decisões em causa e equipas precisavam de práticas que sobrevivessem para além da formação.

Intervenção

A adFutura desenhou sessões de capacidade, rotinas de equipa, playbooks e feedback loops em torno de workflows reais, não de educação genérica em IA.

Entregáveis

  • Sessões de capacidade para liderança
  • Playbooks e práticas de equipa
  • Cadência de adoção e feedback loop

Impacto

O trabalho deslocou a IA de experimentação ocasional para um sistema prático de capacidade ligado à forma como as equipas decidem, executam e melhoram.

O que fica no cliente

Uma estrutura de cadência e playbooks que permite às equipas continuar a melhorar trabalho com IA sem esperar por direção externa.

Pronto para desenhar o próximo sistema operativo?