A sua empresa já paga pela IA. Falta saber o que ela devolve.

No fim do dia, você precisa saber por onde entra e por onde sai o dinheiro do seu negócio. Com a IA não é diferente. Mostramos, com número, o que cada agente produz, quanto custa, que risco corre e quem responde por ele.

Trazer uma decisãoVer como funciona
A conta da IAeste mês

Entra

  • Horas devolvidas ao time?
  • Decisões tomadas mais cedo?
  • Erros evitados antes de custar?

Sai

  • Plataforma e licenças?
  • Consumo de modelos e agentes?
  • Horas de revisão das pessoas?
  • Risco de um ato sem dono?
Saldo?
Cada linha só ganha valor quando tem dono e recibo.

As contas da IA ainda não fecham

  • 56%

    dos CEOs dizem que a IA ainda não trouxe nem receita a mais nem custo a menos.1

  • 9em 10

    esperam retorno mensurável dos agentes de IA ainda em 2026.2

  • 85%

    das grandes empresas têm agentes agindo sem acompanhamento humano em tempo real.3

  • 31%

    viram valor significativo quando a IA buscou decisões melhores. Com foco só em produtividade, foram 17%.4

Onde a IA mexe no caixa

O time está entregando mais com a IA, e decidindo mais cedo?

A pessoa aprova o plano do trabalho uma vez, com limites claros. Numa carga de dados com cem comandos, isso é uma decisão humana, e não cem.

100comandos do agente

1aprovação do plano

A pessoa aprova o plano, e não cada passo.

Não prometemos ganho antes de medir. Quem mede é a sua empresa.

Cada plataforma faz bem a sua parte. O hub organiza o trabalho entre todas elas.

Plataformas de dados, nuvens de IA, sistemas de negócio e fornecedores de agentes já trazem recursos próprios, inclusive agentes. O EDAVEN não compete com nenhuma delas: fica acima, como o hub que organiza pessoas e agentes de todas no mesmo mapa de responsabilidade.

O que cada plataforma faz

  • Faz o trabalho dela: guarda e governa dados, roda modelos, executa processos.
  • Oferece agentes e assistentes próprios.
  • Controla o acesso ao que é dela.

O que o hub acrescenta

  • Aloca em times agentes de qualquer origem: os nossos, os plug-in e os de outras plataformas e fornecedores.
  • Põe pessoas e agentes de todas as plataformas no mesmo mapa.
  • Dá a cada agente um dono e um limite aceito pelo nome.
  • Leva o que tem risco a outra pessoa e guarda o recibo de cada ato.
  • Fecha o custo por trabalho e liga o trabalho à decisão que ele serve.

Com o EDAVEN, a empresa continua usando os recursos nativos de cada plataforma, inclusive os agentes dela. A Arcogi é parceira Registered da Snowflake Partner Network.

O hub cria, aloca e governa agentes

Desenhamos e construímos agentes especialistas do seu negócio, que rodam como plug-in onde a pessoa trabalha, no seu ambiente ou na plataforma de dados. O hub já vem com agentes plug-in para as operações de Data Ready e Decision Intelligence e com o Agente EDAVEN Construtor, para criar os seus. Também recebe agentes de outras plataformas e fornecedores e os aloca nos times. O controle fica num lugar só.

  1. Instalação registrada

    Cada plug-in tem dono, versão e lugar onde roda conhecidos.

  2. Cada ato passa pelo hub

    O agente age dentro do limite aceito, e cada ato deixa recibo.

  3. Revogar desliga

    Ao revogar o agente ou vencer o limite, ele para de agir em todos os lugares.

  4. Terceiro não se autocertifica

    Se o fornecedor muda o agente, ele volta para nova qualificação antes de receber trabalho.

O agente nasce com o especialista do negócio, a partir de um modelo do setor. Uma pessoa revisa e assina antes de qualquer uso.

Ver a arquitetura de agentes

Todo agente já nasce governado.

A governança de IA e de agentes não é um projeto à parte, nem um documento de políticas. Ela entra na arquitetura, na engenharia e na operação de cada agente desde o primeiro dia, e cada regra é aplicada em cada ato, enquanto o agente trabalha.

A Gartner espera que mais de 40% dos projetos de agentes sejam cancelados até 2027, por custo, valor pouco claro e falhas na gestão de risco. Gartner, Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2026

Na arquitetura

Políticas e risco

  • Inventário de agentes, modelos e IA de terceiros
  • Risco classificado por caso, com o controle que ele exige
  • Propósito, dono, time e limite aceito pelo nome
  • Só dados com origem, finalidade e retenção definidas
  • Só modelos liberados para aquele tipo de dado

Na engenharia

Segurança e qualidade

  • Identidade e mandato próprios para cada agente
  • Ação fora do mandato negada antes de executar
  • Testes adversariais, de viés e dos riscos conhecidos de aplicações com agentes
  • Agente de fornecedor qualificado na entrada e de novo quando muda
  • Uma pessoa revisa e assina cada versão antes do uso

Na operação

Supervisão e auditoria

  • Outra pessoa revisa o que tem risco; dupla aprovação no risco alto
  • Condição de parada e quem autoriza a retomada
  • Monitoramento de desvios, exceções e consumo, com teto de custo
  • Incidente tratado com pacote de evidência
  • Recibo e proveniência de cada ato; autonomia que sobe e cai com o histórico

E o aprendizado fica com a empresa: memória com curadoria humana, no seu ambiente, fora do modelo do fornecedor.

Os controles são ligados aos referenciais que auditor e cliente cobram: AI Act, LGPD, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF e OWASP para LLM e agentes. É mapeamento de referência, não parecer jurídico nem certificação. Ver a governança em detalhe

O mesmo agente, a mesma plataforma, duas formas de trabalhar

Numa rede de varejo fictícia, com dados sintéticos, um agente de IA carregou todo o histórico de vendas no Snowflake. O Snowflake fez a parte dele nas duas vezes. O que mudou foi como o trabalho estava organizado.

  • 152tabelas
  • 4,48 milinhas
  • 170+comandos
Histórico de consultas do Snowflake com dezenas de comandos de carga executados pelo mesmo usuário com o papel de administrador da conta
O Snowflake registrou cada comando, como deve. Quem autorizou, dentro de que limite e por quê é uma pergunta da organização, e é essa que o hub responde.
Ler o caso inteiro
  • O trabalho foi autorizado numa conversa, com o acesso mais amplo da conta.
  • O custo do agente e das pessoas não aparecia em lugar nenhum.
  • A prova de que o resultado batia ficou num arquivo fora do registro da empresa.

Como começamos

O primeiro passo é o hub Organização e Agentes: dar dono, limite e prova ao que já roda. As decisões vêm depois, com a base pronta.

  1. Mapear

    Levantamos os agentes e os usos de IA que a empresa já tem, em qualquer plataforma, e quem responde por cada um.

    Organização e Agentes

  2. Organizar

    Pessoas e agentes entram no mesmo mapa. Cada agente ganha dono, time e um limite aceito pelo nome.

    Organização e Agentes

  3. Governar a operação

    O que tem risco passa por outra pessoa. Cada ato deixa recibo, e cada trabalho tem teto de custo.

    Organização e Agentes

  4. Ligar às decisões

    Com a base de pé, o trabalho dos agentes passa a servir decisões do negócio, com dono e efeito acompanhado.

    Decisões

Cada etapa termina com uma decisão sua: seguir, corrigir, ampliar ou parar.

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Cookbooks por setor

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Sobre os sistemas que a empresa já tem

Sobre as plataformas, nuvens e sistemas que a empresa já usa, com os recursos nativos de cada um. A Arcogi é parceira Registered da Snowflake Partner Network.

Traga uma decisão que pesa no resultado.

Em meia hora, o Matias diz onde podemos ajudar, ou que é melhor esperar.

Não cobramos por resultado nem prometemos ganho antes de medir.
Marcar a conversaFalar pelo WhatsAppmatias.rein@arcogi.com

Fontes

  1. PwC, 29ª Global CEO Survey, janeiro de 2026, 4.454 CEOs em 95 países.
  2. BCG, AI Radar 2026, janeiro de 2026, 2.360 executivos, 640 deles CEOs.
  3. EY, AI Risk and Governance Survey, setembro de 2026, 202 executivos de empresas americanas com receita acima de 1 bilhão de dólares.
  4. Gartner, pesquisa com líderes de finanças, via CFO Dive, julho de 2026, mais de 200 respondentes.