Otimização de Custos
Reduzimos gastos desnecessários em infraestrutura e automatizamos a gestão de recursos, alcançando economias sustentáveis sem sacrificar o desempenho.
ASSETS CONSULTORES
Otimização de Custos, Observabilidade e Inteligência Artificial.
Cada sistema tem um pulso, um padrão esperando para ser compreendido. Nós o moldamos, iluminamos com dados e o treinamos com inteligência. A otimização não é um destino, é um processo contínuo de aprendizado. Assim, a tecnologia deixa de reagir e começa a antecipar.
Vamos Conversar
Nossos Pilares
Três áreas de especialização que se combinam para impulsionar seu negócio.
Observabilidade
Proporcionamos visibilidade completa sobre seus sistemas, integrando logs, métricas e rastreamentos para que você tome decisões informadas e rápidas.
Inteligência Artificial
Integramos soluções de IA sob medida para automatizar tarefas, descobrir padrões complexos e potencializar a capacidade preditiva do seu negócio, não nos concentrando apenas em produtos fechados genéricos, mas adaptando e evoluindo cada um de nossos designs para se encaixar no tempo e forma de cada necessidade.
A tecnologia é apenas o meio. Seu sucesso é o fim.
E os fins justificam os meios
Casos de Estudo
Como aplicamos nossos pilares para criar soluções reais.
Estudo // OPERAÇÃO E Hiperautomação
Uso de recursos corporativos na operação de infraestruturas
Deep dive no uso e distribuição de tempos e esforços durante a resolução de incidentes
Este caso de estudo analisa o uso de recursos corporativos na operação de infraestruturas de TI sob a ótica do Princípio de Pareto. Levanta-se a hipótese de que uma pequena porcentagem de incidentes (o "20%") consome a grande maioria (o "80%") dos tempos, esforços e recursos de pessoal de alto nível. O estudo afasta-se da gestão de alertas de alta frequência e baixo impacto para se concentrar nos eventos que realmente paralisam as equipes de operações e desviam recursos críticos das tarefas de valor.
O "deep dive" na resolução de incidentes revela uma mudança de paradigma: a automação tradicional, baseada na relação direta "incidente-procedimento", está perdendo sua relevância. Este modelo é eficaz para problemas conhecidos, mas a pesquisa demonstra que as equipes passam a maior parte do tempo em crises que não têm manual de procedimentos. A análise se concentra em como o esforço é distribuído quando o incidente típico é, de fato, o incidente atípico: eventos complexos, interdependentes e novos que exigem diagnóstico avançado e colaboração multidisciplinar, tornando obsoletos os "runbooks" tradicionais.
O objetivo é quantificar o custo real desta "cauda longa de incidentes atípicos" e propor um reenfoque estratégico. Em vez de automatizar o simples, o estudo explora a necessidade de ferramentas e processos (como AIOps, observabilidade avançada ou "swarming") que auxiliem as equipes na resolução do complexo. Busca-se redefinir a alocação de recursos, não para seguir procedimentos, mas para acelerar o diagnóstico em cenários onde não existe procedimento prévio.
Estudo // Observabilidade
Insights de Negócio
Visibilidade 360º do negócio em tempo real, melhorando a tomada de decisões.
Este estudo realiza uma análise do estado da arte sobre como as empresas tradicionais gerenciam seu ativo mais volátil e valioso: os dados. Mapeia-se a geração massiva de informação (proveniente de ERPs, CRMs, logs, bancos de dados não estruturados e conhecimento tácito do pessoal) e diagnostica-se seu estado atual, caracterizado pela fragmentação em silos e pela falta de contexto unificado. Esta é a barreira principal para a adoção de IA avançada.
O núcleo da pesquisa define o caminho transformador necessário para converter esse caos de dados em "informação confiável". Detalha-se o processo crítico de adaptação, limpeza, contextualização e garantia da informação para que seja consumível e iterável por modelos de linguagem natural (LLMs). Não se trata apenas de armazenar dados, mas de criar uma base de conhecimento viva que represente a realidade do negócio.
Finalmente, o estudo projeta como essa base de conhecimento ativa um modelo conversacional e iterativo que vai além de um simples chatbot. Explora-se a arquitetura de agentes autônomos de negócio que utilizam essa informação curada para a automação não assistida de processos. Analisa-se a transição da IA que assiste para uma IA que decide (uma "HIVE MIND"), e fornece-se um roteiro sobre como as empresas devem se preparar organizacional e tecnicamente para esta nova onda de inteligência artificial.
Estudo // Cuidado com o Talento
Saúde Corporativa
Redução proativa da rotatividade e melhoria do bem-estar da equipe.
Este caso de estudo aborda um dos maiores obstáculos para a estabilidade corporativa: a falta de visibilidade sobre o bem-estar real da força de trabalho. Tradicionalmente, a rotatividade, o burnout e os conflitos trabalhistas são gerenciados quando já é tarde demais, gerando altos custos e uma perda de talento irrecuperável. O estudo parte da premissa de que a motivação e o engajamento dos funcionários são métricas que podem e devem ser medidas de forma sistemática.
Apresenta-se uma análise sobre a implementação de uma metodologia de medição anônima, segura e não intrusiva. Esta abordagem supera as limitações das pesquisas de clima anuais, oferecendo um barômetro em tempo real do sentimento organizacional. Detalha-se como essa ferramenta coleta e processa indicadores de forma ética, garantindo a confidencialidade absoluta do funcionário enquanto se extrai inteligência de negócio valiosa sobre o estado da organização.
O valor principal deste modelo é sua capacidade de gerar alertas preditivos para os departamentos de Recursos Humanos. Ao identificar tendências negativas ou quedas na motivação antes que se manifestem como demissões ou afastamentos por estresse, o RH obtém a capacidade de antecipar crises. Isso transforma o RH de um centro de custo administrativo em um parceiro estratégico capaz de prevenir ativamente a instabilidade e garantir o ativo mais importante da empresa: suas pessoas.
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