Discovery executivo · 05/05/2026

Descoberta de IA
na ELG

Onde estamos, onde a IA já entrou no nosso mercado,
e o que vamos testar primeiro.

Apresentação · Everson Scurra · 2 horas

A nova realidade

Em fevereiro de 2024,
a Klarna anunciou que a IA
fazia o trabalho de 700 atendentes humanos.

+73% Aumento de receita por funcionário em 12 meses
2,3M Conversas IA por mês, em escala global, hoje
11min
→ 2min Tempo médio de resolução de chamado

Em 2025 voltaram parcialmente atrás — não porque a IA falhou, mas porque foram rápido demais. A IA continua lá, em escala. Eles só recalibraram.

ELG · Descoberta de IA · 1/33

A pergunta de 2026 não é mais SE empresas como a ELG vão usar IA.
É se vão chegar tarde demais.

— a tese desta apresentação
Agenda · 2 horas

Como vamos navegar hoje

  • 1. A inflexão · 15 min
    O que IA já é em 2026 · 4 alavancas · cases reais
  • 2. Os dois lados · 8 min
    Custo de não fazer + riscos do uso
  • 3. Onde IA entra na ELG · 28 min
    Por área, com case real e número
  • 4. Sua vez — dinâmica ao vivo · 30 min
    Você responde, mapa aparece aqui
  • 5. Priorização · 12 min
    Impacto × Esforço com o que apareceu
  • 6. IA amadora vs profissional · 10 min
    Estrutura, governança, escada de adoção
  • 7. O caminho · 17 min
    Os 3 pilotos, KPIs, próximo passo

[Fala: "Não vou ensinar IA hoje. Vou liderar uma descoberta junto com vocês."]

ELG · Agenda
Bloco 1 · 15 min

A IA não é
o futuro.
É o presente faturado.

Tirando o hype da equação. Tudo o que você verá aqui está em produção, gerando nota fiscal, hoje.

ELG · 1/6

O que já é realidade (maio · 2026)

Tudo isto está em produção. Não é promessa.

  • Agentes autônomos que executam tarefas multi-passo
    Salesforce Agentforce, Microsoft Copilot Studio. Itaú: 1.500+ casos em produção.
  • Voz indistinguível de humano
    C6 Bank, Vivo, Banco do Brasil já atendem por voz IA — e o cliente não percebe.
  • IA com memória persistente
    ChatGPT, Claude, Gemini lembram de você entre conversas. Sem recomeçar do zero.
  • Modelos brasileiros maduros
    Maritaca Sabiá-3, Globo, Amazonia.AI. Custo de inferência: −95% em 24 meses.
  • Vídeo de produto fotorrealista
    Sora 2, Veo 3, Runway Gen-4. Custo de comercial: R$80 mil → R$300.
  • IA fisicamente na fábrica
    Stellantis, WEG, Klabin, Gerdau: câmeras com IA inspecionando peça em tempo real.

[Fala: "Cada item aqui está em produção em alguma empresa que vocês conhecem."]

ELG · 1/6
Onde a IA cria valor

IA bem aplicada move quatro alavancas do negócio.

Todo caso de uso real cabe em pelo menos uma. Saber qual é a sua dor define onde investir primeiro.

i.

Receita

Vender mais e melhor. Personalização em escala, leads qualificados, propostas mais rápidas.

Exemplo: scoring de leads, recomendação de produto, copy publicitário em volume.

ii.

Custo

Reduzir overhead operacional sem perder qualidade. Automação de tarefas repetitivas e análises.

Exemplo: atendimento nível 1, triagem documental, análises recorrentes.

iii.

Velocidade

Encurtar ciclos. Do conceito ao protótipo, da pergunta à resposta, do briefing à entrega.

Exemplo: geração de conteúdo, prototipagem assistida, análise ad-hoc.

iv.

Qualidade

Decisões com mais contexto. Padrões em dados que humanos perdem. Erros operacionais reduzidos.

Exemplo: previsão de demanda, detecção de fraude, controle de qualidade.

[Pergunta provocadora pra plateia: "Qual destas 4 alavancas é a mais dolorosa na sua área hoje?"]

ELG · 4 Vetores
Case · Brasil

G4 Educação
de Tallis Gomes

Operação de R$ 200 milhões/ano rodando com 1/3 do time que precisaria sem IA.

  • IA qualifica lead e agenda call
  • Dossiê do prospect preparado antes da reunião do vendedor
  • Atendimento WhatsApp 100% IA na primeira camada
  • Geração automatizada de conteúdo (LinkedIn, e-mail, posts)

Empresas sem IA já estão ficando para trás.

— Tallis Gomes
ELG · Case G4
Case · Brasil

Magazine Luiza

40% das vendas online passam por recomendação IA
90% dos chamados pré-venda resolvidos sem humano (Lu)
400% ROI da IA em recomendação no 1º ano
  • Lu evoluiu de chatbot pra IA generativa multimodal — atende, recomenda, gera vídeo de produto
  • Magalu IA interna pra colaboradores: ChatGPT-like treinado nos manuais e produtos
  • Geração de banner por IA pra cada categoria/segmento — personalização em escala
Fonte: Earnings call Magazine Luiza, 2024–2025
ELG · Case Magalu
Case · Brasil

Itaú

1.500+ casos de IA em produção
60.000 colaboradores usam Itaú GPT diariamente
−30% no call center sem demitir — gente foi pra trabalho de mais valor

O Itaú deploya 200+ commits de código gerado por IA por dia. Somos o banco que mais escreve código com IA na América Latina.

— Milton Maluhy Filho · CEO Itaú · 2024
ELG · Case Itaú
Case · Marketing global

Coca-Cola e Heinz

COCA-COLA · "REAL MAGIC"

Campanha global com arte 100% gerada por IA

6 dias tempo de produção (era 6 semanas)
−70% redução de custo
HEINZ · "AI KETCHUP"

Pediu pra IA desenhar ketchup. Ela desenhou Heinz.

3 Cannes Lions ganhos com a campanha
R$0 de custo de produção (foi tudo IA)
ELG · Case marketing
Case · Santa Catarina · do lado da ELG

WEG e Embraer

WEG · JARAGUÁ DO SUL

Manutenção preditiva em motores B2B

Plataforma WEGnology com IoT + IA aplicada em manutenção preditiva. Hoje a WEG vende essa IA como serviço pra outras indústrias.

−42% parada não programada nos motores monitorados
~80km da ELG.
EMBRAER · BR

IA em design generativo de peça aeronáutica

IA propõe formas otimizadas de peça. Reduz peso, aumenta resistência, baixa tempo de prototipagem em 60%.

−60% tempo de prototipagem em peça nova

A SC industrial já está vendendo IA pro Brasil. ELG não pode ficar atrás na própria região.

ELG · Case SC
Bloco 1.5 · 5 min

O que custa
não fazer nada?

Se a ELG sair daqui dizendo "vamos pensar", em 12 meses cinco coisas acontecem.

ELG · 2/6

5 riscos concretos · próximos 12 meses

  • 1 Amazon penaliza vocês no SEO. Desde 2024 a Amazon prioriza listings com descrição rica e A+ Content gerado dinamicamente. Concorrentes que usam IA têm +30% visibilidade orgânica. Cadastro manual = queda na busca.
  • 2 Multilaser, Intelbras, Positivo, TP-Link já estão usando. Connect (IoT) e Gaming competem com gigantes que têm budget de IA. Não é se eles vão chegar — eles já chegaram.
  • 3 Talento jovem não fica em empresa sem IA. O mercado filtra empresas pelo "vocês usam IA?". Designer, marketing, comercial — todos esperam isso.
  • 4 Concorrente chinês de marca branca. AliExpress, Shopee, Temu chegaram gerando descrição em PT-BR em massa. Em segundos o que sua equipe leva 45 min.
  • 5 B2B perde leilão de cotação. Cliente B2B já compara cotação com IA. Quem responde mais rápido e mais bonito ganha. 24h depois = perdeu.
ELG · 2/6
Os dois lados

Levar IA a sério é também
levar os riscos a sério.

Quem ignora, paga depois. Quem mapeia, decide com lucidez. Seis frentes pra acompanhar:

01 · Dados & Privacidade

LGPD, dados sensíveis, vazamento via prompt mal estruturado. Política de uso clara é pré-requisito.

02 · Confiabilidade

Modelos podem alucinar e errar com confiança. Casos críticos exigem revisão humana e fontes verificáveis.

03 · Dependência de fornecedor

Mudança de preço, política, disponibilidade. Arquitetura precisa permitir trocar de modelo sem reescrever tudo.

04 · Vieses e ética

Modelos refletem o que aprenderam. Em decisões sobre pessoas (RH, crédito), revisão é imperativa.

05 · Cultura interna

Adoção sem treinamento gera frustração. Adoção forçada gera resistência. Liderança define o tom.

06 · Regulamentação

EU AI Act vigente. Regulação BR em construção. Casos de alto risco terão exigências formais nos próximos anos.

"Custo de não fazer" + "riscos do uso" = visão completa.
Diretoria não decide pelo medo. Decide pela leitura honesta dos dois lados.

ELG · Riscos
Bloco 2 · 35 min

Onde a IA
entra na ELG.

Por área, com caso real do mercado e ganho mensurado.
Não é teoria — é benchmarking.

ELG · 3/6
Área 1 · A joia da coroa pra ELG

📋 Cadastro de produto

Hoje, na ELG

  • 450+ SKUs em 3 marcas (Suportes, Connect, Gaming)
  • PDF do fornecedor em inglês ou chinês
  • Tradução manual + ficha técnica + descrição Amazon + foto
  • ~45 min por SKU. Equipe trava em volume.

Com IA

  • PDF entra → ficha + título SEO + descrição A+ Content + NCM em 5 min
  • Humano revisa e aprova. Não substitui — acelera.
  • 88% redução de tempo. 450 SKUs/ano viram capacidade pra 2.500.
SHOPIFY SIDEKICK · 2024–2026
Tempo de cadastro: 23 min → 4 min. Conversão dos cadastrados via IA é +18% maior.
WAYFAIR · 2024
Geração de descrição IA pra 20M de SKUs. +34% tráfego orgânico em 8 meses.
MERCADO LIVRE SELLERS
Sellers com listagem IA: +22% conversão, 2,3× visibilidade.

Implementação estimada: 4–6 semanas

ELG · Cadastro
Área 2

🛒 E-commerce e marketplaces

Hoje, na ELG

  • Amazon como canal #1, ML/Magalu/Shopee em segundo plano
  • Pergunta no marketplace responde em horas/dias
  • Review = só reclamação, não vira insight

Com IA

  • A/B de título e descrição com a própria conversão como sinal
  • Resposta em 30 segundos, 24/7
  • Análise semântica de review: detecta defeito sistêmico antes de virar crise
  • Geração de A+ Content e infográfico
AMAZON RUFUS
Assistente IA da Amazon influencia 40% das decisões de compra nos EUA. Sellers com Brand Builder + IA: +27% conversão.
MAGAZINE LUIZA
Recomendação IA = 40% das vendas online. ROI: 400% no 1º ano.
KLARNA AI SHOPPING
Personal shopper IA. 80% retenção dos usuários que testam.

Implementação estimada: 6–8 semanas

ELG · E-commerce
Área 3

🎧 Atendimento e pós-venda técnico

Hoje, na ELG

  • Atendente novo: 6 meses pra dominar 450 produtos
  • Manuais espalhados em PDF
  • Cliente liga, demora pra resolver instalação
  • Custo de SAC alto e crescente

Com IA

  • Bot técnico treinado nos 20 anos de manuais ELG
  • Cliente manda foto/vídeo → IA identifica modelo + diagnostica
  • Atendente humano vira especialista em casos difíceis
  • WhatsApp Business com IA primeiro
ITAÚ
30% do call center substituído por IA generativa. NPS subiu (IA é mais rápida em coisa simples).
MAGALU · LU
90% dos chamados pré-venda resolvidos sem humano. Multimodal: texto + voz + imagem.
VIVO · AURA
60% das interações atendidas por IA. Reduz chamada pra call center em −35%.
KLARNA
700 atendentes equivalentes substituídos. Tempo de resolução: 11 min → 2 min.

Implementação estimada: 8–10 semanas

ELG · SAC
Área 4 · A parte que ELG fabrica

🏭 Fábrica e qualidade

Com IA

  • Câmera + IA detecta arranhão, kit incompleto, etiqueta errada antes da embalagem
  • Sensor + IA prevê falha de máquina antes de quebrar
  • Operador fala com sistema por voz, IA registra OP e diagnóstico
  • Gêmeo digital da linha pra simular mudança

Hardware é simples: smartphone modificado + iluminação adequada. Sem CAPEX pesado pra começar.

WEG · JARAGUÁ-SC
Manutenção preditiva em motores. −42% parada não programada. Vendem como serviço.
STELLANTIS · JEEP GOIÂNIA
Câmeras IA em 100% das peças da linha. Defeito chegando ao cliente: −67%.
EMBRACO (NIDEC) · ANTIGAMENTE-SC
IA em qualidade de compressor. Refugo: −23% em 18 meses.
KLABIN
Drone + visão computacional pra detectar praga, ponto de corte ótimo. IA na floresta.

Implementação estimada: 10–12 semanas · ROI típico: −30 a −40% em devolução

ELG · Fábrica
Área 5

🚢 Compras e importação

Com IA

  • Tradução instantânea de invoice, packing list, datasheet
  • NCM sugerida com base em histórico ELG
  • Cotação comparada com benchmark histórico → alerta de preço fora da curva
  • Resumo automático de termo de importação e regulação
  • Negociação automatizada com fornecedor pequeno
WALMART · PACTUM AI
IA negocia com 100% dos fornecedores pequenos. −3% custo médio. 75% dos fornecedores aceitam termo da IA.
PROCTER & GAMBLE
IA em supply chain: previsão de ruptura, dimensionamento de estoque. ROI: $1B em 24 meses.
AMBEV · BEES
IA prevê demanda por SKU/região com 89% acurácia. Ruptura: −32%.

Implementação estimada: 6–8 semanas · Economia típica em aquisição: 1–3%

ELG · Compras
Área 6

📣 Marketing e conteúdo

Com IA

  • Datasheet → roteiro de Reels/TikTok → voz/avatar → vídeo pronto em 1h
  • Imagem de campanha gerada (Midjourney, Sora 2, Adobe Firefly)
  • SEO blog em escala — categoria, comparativo, guia técnico
  • Variações de criativo Meta/Google em A/B
  • Avatar persistente da marca (influenciador IA da ELG)

10× volume de conteúdo, mesmo time.

COCA-COLA · "REAL MAGIC"
Comercial: 6 semanas → 6 dias. Custo: −70%.
HEINZ · "AI KETCHUP"
3 Cannes Lions com R$ 0 em produção.
MAGALU
Banner gerado por IA pra cada categoria/segmento — personalização em escala.
GLOBO
IA de voz dubla conteúdo internacional em PT-BR em horas, não semanas.

Implementação estimada: 4–6 semanas · Volume típico: 10×

ELG · Marketing
Áreas de potencial sólido · segunda onda

Onde IA também entra (3 a 6 meses depois)

💼Comercial B2B
Proposta automática a partir de pedido WhatsApp/e-mail. CRM com resumo de cada conversa. Cases: Stone, Itaú PJ.
📦Logística e estoque
Previsão de ruptura, conferência por foto, roteirização. Cases: Walmart, Mercado Livre.
⚙️NPD / Engenharia
Pesquisa de tendência (AliExpress, Amazon US), spec preliminar, análise de patente. Cases: Embraer, WEG.
💰Financeiro / Backoffice
Leitura de NFe, "pergunta pro ERP" em linguagem natural, comentário gerencial de DRE. Case: Itaú GenAI.
👥RH e gente
Triagem de currículo, descrição de vaga, resumo de entrevista. Cases: Gupy, Kenoby.
🛡️TI e governança
Aqui ELG não pode falhar. Política de uso, hub de prompts, treinamento, auditoria, prevenção de "shadow AI" e vazamento LGPD.
ELG · Segunda onda
Bloco 3 · 45 min · Sua vez

Aponta o celular,
conta pra gente.

Tudo o que vimos foram empresas que estão lá. Agora a gente descobre o que somos nós.

elg.soevan.com

Conversa rápida (5 min), totalmente anônima.
Suas respostas viram o mapa de oportunidades que vamos discutir nos próximos blocos.

QR Code para elg.soevan.com
aponta o celular

[Fala: "Não responda o que vocês acham que eu quero ouvir. Responda a sua REALIDADE. Quanto mais sincero, mais útil."]

ELG · 4/6

Mapa em tempo real

Conforme as respostas chegam, o painel se atualiza. Em poucos minutos vamos ver as dores mais citadas, áreas mais ativas, ferramentas que já são usadas.

[Abrir elg.soevan.com/dashboard em outra aba e projetar lado a lado]

ELG · Dashboard
Bloco 4 · 20 min

Onde a gente
entra primeiro?

Priorização ao vivo, com base no que vocês acabaram de responder.

ELG · 5/6

Matriz Impacto × Esforço

Vamos posicionar as oportunidades que apareceram no dashboard. Começamos pelo quadrante verde.

QUICK WIN Alto impacto · Baixo esforço · começamos aqui
  • [preencher após dinâmica]
ESTRATÉGICO Alto impacto · Alto esforço · planejar bem
  • [preencher após dinâmica]
MARGINAL Baixo impacto · Baixo esforço · se sobrar tempo
  • [preencher após dinâmica]
EVITAR Baixo impacto · Alto esforço · vermelho
  • [preencher após dinâmica]

[Eixo X: esforço (esquerda menor, direita maior). Eixo Y: impacto (cima maior, baixo menor). Posicionar ao vivo.]

ELG · Matriz
Bloco 5 · 15 min

O caminho.

Do diagnóstico aos pilotos. De pilotos pra escala. De escala pra vantagem competitiva.

ELG · 6/6

Por que ELG não consegue fazer sozinha

ELG tem time de TI competente. Mas implementação de IA não é projeto de TI. É projeto de operação + dado + processo + pessoa.

70% dos projetos de IA em empresas tradicionais falham. Não é a tecnologia que falha — é a integração com a realidade da empresa.

BCG · Build for the Future · 2024
  • Velocidade do mercado de IA: trimestre = era. Time interno não acompanha.
  • Compliance e LGPD específicos pra IA: campo novo, multas reais.
  • Curadoria de fornecedor: 200 ferramentas de SAC IA — qual escolher? Sem benchmark, vocês erram.
  • "Shadow AI": colaborador usando ChatGPT pessoal pra dado de cliente. Vai descobrir tarde, e a multa LGPD será grande.
ELG · Caminho
O outro problema · invisível

Hoje cada um
usa do seu jeito.
Isso é o problema.

Não basta colocar IA na empresa. Tem que colocar com estrutura. Senão é só caos rápido.

ELG · Caminho

Duas formas de ter IA na empresa

A diferença entre as duas decide se IA vira vantagem ou problema.

Hoje na ELG · "amador"

Cada um por si, sem rastro

  • ChatGPT na conta pessoal de cada um
  • Cada um pede de um jeito → cada resultado diferente
  • Dado de cliente, custo, fornecedor saindo da empresa
  • Não dá pra repetir, comparar, escalar, auditar
  • Pessoa sai, leva os prompts dela
  • Não dá pra dizer pro auditor "como vocês usam IA?"
ELG · "profissional"

Estruturada, padronizada, escalável

  • Conta corporativa única com contrato comercial
  • Projetos pré-configurados (Claude Projects, Custom GPTs)
  • Hub interno de prompts validados por área
  • Output em template padronizado · todo mundo recebe igual
  • Conhecimento da empresa vira IP corporativo, não pessoal
  • Auditoria, logs, governança LGPD
ELG · Estrutura de IA
Exemplo · financeiro

O mesmo pedido. Dois resultados completamente diferentes.

M
Maria, do financeiro, pediu:
"analise o DRE desse mês"
Recebeu: tabela com 18 linhas de número, sem contexto, sem narrativa, sem comparativo com mês anterior.
J
João, do financeiro, pediu:
"me dá um resumo do desempenho financeiro"
Recebeu: 4 parágrafos de narrativa subjetiva, sem número específico, sem priorização do que importa.

A diretoria recebeu dois formatos diferentes pra mesma análise mensal. Não dá pra confiar, comparar, ou agir.
E isso é só DRE. Repete em SAC, vendas, marketing, compras…

ELG · Estrutura de IA

O que entra no lugar · os 4 pilares

Estrutura mínima pra IA virar ativo da empresa, não passivo.

1. Projetos pré-configurados

Claude Projects, Custom GPTs, Copilot Agents. Cada projeto vem com:

  • Sistema de prompt fixo (define como a IA responde)
  • Conhecimento da empresa carregado (manuais, planilhas, ERP)
  • Template de output padronizado

Maria e João abrem o mesmo projeto "Análise DRE Mensal" e recebem o mesmo formato sempre.

2. Hub de prompts ELG

Biblioteca interna com prompts validados por área:

  • "Resposta a reclamação de produto na Amazon"
  • "Brief de campanha de marketing pra novo lançamento"
  • "Análise de cotação de fornecedor"
  • "Cadastro de novo SKU a partir de datasheet"

Versionado, melhorado, compartilhado. Vira IP da empresa.

3. Conta corporativa

ChatGPT Enterprise, Claude Team, Copilot Microsoft 365. Diferenças críticas:

  • Contrato comercial (não treina modelo com seus dados)
  • SSO + controle de acesso por área
  • Logs e auditoria de uso
  • SLA, suporte, conformidade LGPD

4. Política clara · quem pode o quê

Documento de 1 página que define:

  • Tipos de dado que podem entrar (e os que NÃO podem)
  • Quem cria prompt novo, quem aprova, quem usa
  • O que fazer se IA der resposta errada/sensível
  • Treinamento obrigatório pra todo colaborador
ELG · Estrutura de IA

Quem pode o quê · matriz simples

Pra ELG não viver com medo nem com excesso de controle.

Papel PODE NÃO PODE
Colaborador
operação dia a dia		 Usar projetos do hub. Pedir nova ferramenta pro líder. Subir dado de cliente, custo, fornecedor em IA pessoal. Criar prompt novo sem revisão.
Líder
coordenação, gerência		 Criar prompt novo pra sua área. Solicitar projeto novo. Validar com TI. Compartilhar dado entre áreas sem permissão. Aprovar fornecedor sozinho.
Diretoria
visão estratégica		 Aprovar políticas e orçamento. Ver dashboards de uso e ROI. Decidir tecnologia sozinho. Pular curadoria. Fazer "shortcut" da governança.
TI / Compliance
guardião do tráfego		 Curadoria de fornecedor. Auditoria. Treinamento. Resposta a incidente. Bloquear inovação por excesso de cautela. Virar gargalo.

[Fala: "Sem isso, em 6 meses vocês têm uma planilha-mãe vazada num ChatGPT pessoal. E aí é multa LGPD + headline de jornal."]

ELG · Quem pode o quê
A escada de adoção

3 níveis de maturidade. Cada um exige decisão diferente.

Nível Investimento Retorno
i.
Usar

Equipe consome IA pronta no dia a dia.
Baixo

Assinaturas (ChatGPT Enterprise, Claude Team, Copilot) + treinamento.
Imediato

Produtividade individual, qualidade dos outputs.
ii.
Integrar

IA dentro dos fluxos da empresa.
Médio

Automação, conexão com CRM/ERP/site, governança.
Operacional

Processos mais rápidos, menos retrabalho, escala real.
iii.
Construir

Produto ou diferencial proprietário com IA.
Alto

Equipe técnica, dados próprios, infraestrutura.
Estratégico

Vantagem competitiva difícil de copiar.

A ELG começa no nível i (Usar) com os pilotos definidos hoje. Evolui pro nível ii (Integrar) em 6 meses. Nível iii (Construir) entra no roadmap quando os primeiros estiverem maduros — não antes.

ELG · Escada de adoção

Como rodamos juntos

Quatro fases, em ritmo de empresa real.

Fase 0
Diagnóstico aprofundado
Mapeamento por área · stack tecnológico · política LGPD · roadmap 12 meses · escolha dos 2–3 pilotos.
2 semanas
Fase 1
Pilotos em produção
Implementação dos 2–3 pilotos · KPIs medidos · treinamento · go/no-go com base em ROI.
6–8 semanas cada (paralelo)
Fase 2
Escala
Pilotos com ROI viram operação padrão · hub de prompts ELG · política aprovada · integração com ERP/CRM.
3–6 meses
Fase 3
Vantagem competitiva
Novas oportunidades trimestralmente · benchmark vs concorrentes · IA proprietária ELG (modelos fine-tuned).
contínua

[Fala: "A gente entra como parceiro de implementação, não como fornecedor de software."]

ELG · Caminho

Os 3 pilotos que vão rodar

Definidos AO VIVO com base na priorização do bloco 4.

Piloto 1

[Nome do piloto]

  • O que entrega: [...]
  • Quem ganha: [...]
  • KPI: [...]
  • Owner: [...]
  • Sponsor: [...]
  • MVP até: [data]

Piloto 2

[Nome do piloto]

  • O que entrega: [...]
  • Quem ganha: [...]
  • KPI: [...]
  • Owner: [...]
  • Sponsor: [...]
  • MVP até: [data]

Piloto 3

[Nome do piloto]

  • O que entrega: [...]
  • Quem ganha: [...]
  • KPI: [...]
  • Owner: [...]
  • Sponsor: [...]
  • MVP até: [data]
ELG · Pilotos

Governança em paralelo · não opcional

Política de uso (1 página)

Quem pode usar IA pra quê. Onde NÃO usar (dado de cliente, segredo industrial, financeiro sensível).

Conta corporativa

ChatGPT/Claude/Copilot na conta da empresa. Garantia contratual de que nada é usado pra treinar modelo.

Hub de prompts ELG

Repositório interno com prompts validados por área. Reduz curva de aprendizado em 80%.

LGPD compliance

Anonimização padrão. Nenhuma IA processa dado pessoal sem revisão jurídica.

ELG · Governança
Como medir

Medir o que importa, não o que reluz.

IA gera muita métrica vaidosa. A diretoria precisa enxergar o que mexe o negócio de fato.

Vanity Metrics

O que não mede nada · ignorar

  • Quantas pessoas usaram a ferramenta
  • Quantos prompts foram enviados
  • Quantas imagens foram geradas
  • Tempo gasto na plataforma
  • Número de "experimentos" rodando
KPIs que decidem

O que mexe o negócio · acompanhar

  • Tempo economizado em processo crítico
  • Conversão em campanhas e funil
  • Custo por unidade de output
  • NPS e satisfação do cliente atendido
  • Receita incremental atribuível

[Fala: "Toda métrica que vou reportar pra vocês passa por esse filtro. Se for vanity, sai do report."]

ELG · KPIs
Próximo passo

Próxima quarta · 1h
com a diretoria.

Pauta única: fechar o escopo do diagnóstico Fase 0.

Em 2 semanas a gente volta aqui — não pra discutir se IA serve pra ELG. Isso decidimos hoje.
Pra mostrar o primeiro resultado do Piloto 1.

Quem topa estar na reunião de quarta, fica mais 5 minutos comigo agora.

A descoberta continua

O formulário fica no ar. Quem não pôde estar hoje, ou quem teve uma ideia depois, responde em
elg.soevan.com

Em 2 semanas, próximo encontro: revisão dos pilotos.

Obrigado.