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Fazer Diagnóstico
Agentes de IA

Desenvolvemos agentes de IA que trabalham nos seus sistemas

A AvantIT desenha, desenvolve e opera agentes de IA para empresas: assistentes que leem o email, a agenda, os documentos, o ERP e o CRM — no Microsoft 365, no Google Workspace, no SAP, no Salesforce ou em sistemas próprios —, aplicam as vossas regras e fazem o trabalho de seguimento, deixando às pessoas apenas as decisões.

Falar sobre um agente Ver os cinco agentes

O que é um agente de IA (e porque não é um chatbot)

Um agente de IA é um sistema que recebe um objetivo, consulta os dados de que precisa, decide os passos e executa ações em ferramentas reais — classificar um email, atualizar um Excel, marcar uma reunião, enviar um lembrete. Um chatbot responde a perguntas; um agente faz trabalho.

Construímos agentes sobre a plataforma que a empresa já usa — Microsoft 365, Google Workspace, ERP, CRM ou aplicações próprias via API — e escolhemos o modelo certo para cada tarefa: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini ou modelos open-source. O agente usa as permissões do utilizador, os dados ficam na vossa infraestrutura e cada ação com impacto externo passa por aprovação humana até a equipa decidir dar-lhe mais autonomia.

Onde trabalha
Microsoft 365, Google Workspace, SAP e outros ERP, Salesforce, HubSpot, bases de dados e aplicações próprias via API
Com que tecnologia
Copilot Studio, Azure AI Foundry, Google Vertex AI, LangGraph, MCP e n8n — com modelos OpenAI, Claude, Gemini ou open-source
Controlo
Rascunhos para aprovação, registo auditável de cada ação, dados na vossa infraestrutura e na UE
Quem somos
Microsoft Partner com sede em Matosinhos (Porto), a trabalhar com empresas de todo o país

Chatbot, automação ou agente?

Os três têm lugar. A diferença está em quem decide o próximo passo.

ChatbotAutomação (Power Automate, n8n)Agente de IA
O que faz Responde a perguntas Executa uma sequência fixa de passos Persegue um objetivo e escolhe os passos
Lida com exceções Não Só as previstas no fluxo Sim: pede o que falta ou escala para a pessoa certa
Lê contexto não estruturado Parcialmente Não Sim: emails, atas, documentos Word e Excel
Exemplo “Qual é a política de férias?” “Quando chega a fatura, guarda-a na pasta certa” “Prepara o fecho do mês e diz-me o que está fora do esperado”

Cinco agentes que desenhamos para equipas de gestão, finanças, operações e qualidade

Cada agente tem um dono, fontes de dados definidas, regras escritas pela empresa e critérios de sucesso medidos desde o primeiro dia. São estes os cinco que estamos a desenhar — e servem de ponto de partida para outros.

01

Assistente Pessoal do Gestor

Para quem: Administradores, diretores e gestores com caixas de correio e agendas sobrecarregadas.

Objetivo: Tirar ao gestor o trabalho de caixa de correio, agenda e seguimento, deixando-lhe apenas as decisões.

Fontes de dados

  • Email e calendário (Outlook ou Gmail)
  • Chats e canais (Teams, Slack ou Google Chat)
  • Documentos (SharePoint, OneDrive ou Google Drive)
  • Transcrições de reuniões (Teams, Google Meet ou Zoom)

O que o agente faz

  • Triagem e classificação do email por pastas e prioridade, segundo as regras da empresa
  • Resumo matinal com a agenda do dia, emails críticos, pendentes e prazos
  • Preparação de reuniões com contexto, histórico e documentos relevantes
  • Lista de compromissos e itens em aberto retirados de emails e reuniões
  • Avisos de prazos em risco e de respostas em falta
  • Rascunhos de resposta na voz do gestor, para aprovação
  • Gestão da agenda: marcar, mover e cancelar reuniões
  • Follow-ups a terceiros e resumo semanal

Como medimos o sucesso

  • Horas poupadas por semana
  • Percentagem de rascunhos aprovados sem edição
  • Zero emails críticos sem resposta

Tecnologia

  • Microsoft Graph ou Gmail API
  • Copilot Studio ou LangGraph
  • OpenAI / Claude
  • Outlook ou Gmail

02

Assistente de Controlling

Para quem: Direções financeiras e equipas de controlling de gestão, sobretudo no fecho mensal.

Objetivo: Manter os ficheiros de controlling atualizados, coerentes e distribuídos a tempo, e assinalar o que foge ao esperado.

Fontes de dados

  • Ficheiros Excel ou Google Sheets, incluindo os que têm ligações a outros ficheiros ou fontes de dados
  • Extrações do ERP: SAP (CO/FI), Primavera, PHC ou outro
  • Emails com dados enviados pelas áreas
  • Listas de distribuição e calendário de fecho mensal

O que o agente faz

  • Verificação dos ficheiros recebidos: estrutura, períodos, totais, fórmulas e ligações quebradas
  • Atualização dos ficheiros com ligações a Excel
  • Reconciliação de valores entre ficheiros e fontes, com a lista de diferenças
  • Análise de variações face ao orçamento e ao período anterior, com desvios acima de um limiar, tendências e comentário de análise
  • Lembretes às áreas sobre dados em falta e prazos
  • Checklist do que chegou e do que falta, com registo das verificações e alterações
  • Distribuição dos reports depois de validados
  • No fecho de cada mês: ficheiros atualizados, análise de desvios e report distribuído

Como medimos o sucesso

  • Dias e horas poupados em cada ciclo de fecho
  • Erros apanhados antes da distribuição, não depois
  • Reports entregues no prazo

Tecnologia

  • Azure AI Foundry ou Vertex AI
  • Python
  • Excel / Google Sheets
  • Conectores SAP e ERP
  • n8n ou Power Automate

03

Assistente Operacional de Área

Para quem: Diretores de área e equipas com reuniões recorrentes e planos de ação partilhados.

Objetivo: Garantir que cada reunião termina com ata, decisões e ações atribuídas, e que nenhuma ação fica sem dono nem seguimento.

Fontes de dados

  • Calendário e transcrições das reuniões (Teams, Google Meet ou Zoom)
  • Chats, canais e emails da área
  • Documentos partilhados (SharePoint, Google Drive ou outro repositório)
  • Plano de ações da área (Excel, Planner, Lists, Jira, Asana ou monday.com) e lista de responsáveis

O que o agente faz

  • Ata de cada reunião com pontos tratados, decisões e ações com responsável e prazo, enviada aos participantes
  • Atualização do plano de ações: novas ações, prazos, estados e conclusões
  • Agenda da reunião seguinte com os pontos em aberto
  • Lembretes aos responsáveis antes do prazo e escalamento dos atrasos
  • Resumo semanal das ações concluídas, em curso e atrasadas, e dos bloqueios

Como medimos o sucesso

  • Atas entregues dentro do prazo
  • Percentagem de ações com responsável e prazo
  • Ações concluídas a tempo
  • Tempo gasto em cada ata

Tecnologia

  • Teams, Meet ou Zoom
  • Planner, Jira ou monday.com
  • MCP
  • n8n ou Power Automate

04

Agente de Gestão de Capex

Para quem: Comités de investimento, controlling e direções financeiras que avaliam pedidos de Capex.

Objetivo: Acompanhar cada pedido de Capex do Project Summary até ao fecho, com documentação completa e conforme, análise crítica e seguimento das ações.

Fontes de dados

  • Project Summary em Word e anexos no repositório documental
  • Emails e Teams dos promotores
  • Calendário e transcrições das reuniões de Capex
  • Procedimento, modelo e critérios de conformidade do Capex
  • Plano de ações e registo dos pedidos

O que o agente faz

  • Verificação de conformidade de cada pedido (secções obrigatórias, anexos, coerência dos valores) e preenchimento da checklist
  • Análise crítica dos pressupostos, retorno, alinhamento estratégico e riscos, numa nota de estrutura fixa em rascunho para revisão
  • Pedido ao promotor da informação em falta, com prazo
  • Atas das reuniões, planos de ação, acompanhamento e envio de pareceres
  • Escalamento dos atrasos
  • Painel semanal da carteira de Capex: pedidos, estado, montante e atrasos

Como medimos o sucesso

  • Tempo de revisão por pedido
  • Percentagem de pedidos devolvidos por falta de informação
  • Tempo entre a submissão e a decisão
  • Nada falhado que a revisão humana apanharia

Tecnologia

  • RAG sobre o procedimento de Capex
  • Claude / GPT
  • Azure AI Foundry ou Vertex AI
  • Power BI

05

Assistente Operacional de Qualidade

Para quem: Direções de qualidade e produção na indústria, com sistemas de gestão da qualidade certificados.

Objetivo: Vigiar continuamente os dados dos sistemas e os manuais de qualidade, aplicar regras definidas e avisar a pessoa certa, com contexto, quando algo foge ao esperado.

Fontes de dados

  • Sistemas de qualidade e produção: dados de processo, inspeção, reclamações, não conformidades e auditorias
  • Manuais e procedimentos do sistema de gestão da qualidade
  • Instruções de trabalho e especificações
  • Emails e mensagens (Teams, Slack) com ocorrências e reclamações

O que o agente faz

  • Receção e normalização dos dados de cada fonte numa rotina fixa
  • Aplicação de regras (limiares, tendências, tolerâncias) para detetar desvios
  • Cruzamento de cada desvio com o manual aplicável, citando o procedimento e a ação prevista
  • Procura de padrões por linha, produto, turno ou fornecedor
  • Alertas classificados por severidade, com os dados que os justificam, num registo auditável
  • Relatório diário de exceções e relatório semanal de tendências

Como medimos o sucesso

  • Precisão dos alertas (relevantes face a falsos positivos)
  • Nenhum desvio real por detetar
  • Tempo entre a ocorrência e o alerta
  • Horas poupadas em análise manual

Tecnologia

  • RAG sobre os manuais da qualidade
  • Python
  • Fabric, BigQuery ou SQL
  • Alertas por Teams, Slack ou email

Outros agentes que construímos sobre a mesma base

O padrão repete-se em qualquer processo com regras claras, muitos documentos e muito seguimento.

Apoio ao cliente e helpdesk interno

Responde com base na documentação da empresa, cita as fontes e escala o que não sabe.

Onboarding e Recursos Humanos

Acolhe novos colaboradores, responde a dúvidas de políticas e acompanha as tarefas de integração.

Aprovações e documentos

Lê pedidos e faturas, valida contra a política e prepara a aprovação no Teams, no Slack ou por email.

Como desenvolvemos um agente

Começamos pequeno, medimos e só depois damos mais autonomia ao agente.

  1. 01

    Diagnóstico

    Escolhemos o processo, escrevemos as regras com a equipa, confirmamos as fontes de dados e fixamos as métricas de sucesso.

  2. 02

    Piloto

    Um agente, um grupo de utilizadores reais e o modo “rascunho para aprovação” ligado. Medimos as métricas acordadas desde a primeira semana.

  3. 03

    Produção

    Segurança, permissões, registo de auditoria, monitorização e formação. O agente passa a fazer parte da operação.

  4. 04

    Operar e evoluir

    Revemos as métricas, afinamos as regras e alargamos a autonomia — ou acrescentamos o agente seguinte.

Segurança, controlo e conformidade

Humano no circuito

Emails, pareceres e reports saem como rascunho para aprovação. A autonomia aumenta apenas quando os números o justificam.

Permissões do utilizador

Através do Microsoft Graph, das APIs do Google Workspace ou do OAuth de cada sistema, o agente só vê o que a pessoa que o usa já pode ver.

Dados na vossa infraestrutura

Os agentes correm na vossa cloud (Azure, Google Cloud ou AWS) ou nos vossos servidores, com residência de dados na UE e sem treino de modelos com os vossos dados.

Registo auditável

Cada verificação, alerta e ação fica registada: o quê, quando, com que dados e quem aprovou.

EU AI Act e RGPD

Classificamos o risco de cada agente, documentamos a supervisão humana e aplicamos políticas de retenção alinhadas com o RGPD.

Sem dependência de um modelo

Arquitetura agnóstica: trocamos de modelo — OpenAI, Claude, Gemini ou open-source — quando outro for melhor ou mais barato, sem reescrever o agente.

Tecnologia

Usamos a plataforma que a empresa já tem — Microsoft, Google ou outra — e escolhemos o modelo e a framework certos para cada agente.

  • Microsoft Copilot Studio
  • Azure AI Foundry e Azure OpenAI
  • OpenAI
  • Anthropic Claude
  • Google Gemini e Vertex AI
  • Amazon Bedrock
  • Modelos open-source (Llama, Mistral)
  • LangGraph
  • Semantic Kernel
  • Model Context Protocol (MCP)
  • n8n
  • Power Automate
  • Microsoft Graph e APIs Google Workspace
  • SAP, Primavera e PHC
  • Salesforce, HubSpot e Dynamics 365
  • Python e .NET

Perguntas Frequentes

Esclareça as suas dúvidas sobre este serviço

Identifica os processos onde um agente poupa mais tempo, escreve com a equipa as regras que o agente deve seguir, liga-o às fontes de dados (email, Teams, SharePoint, Excel, ERP), desenvolve-o, mede-o e mantém-no em produção. A AvantIT faz este percurso completo, sobre Microsoft 365, Google Workspace, ERP, CRM ou aplicações próprias.
Não. Somos especialistas em Microsoft, mas construímos agentes para Google Workspace, ERP (SAP, Primavera, PHC), CRM (Salesforce, HubSpot, Dynamics), bases de dados e aplicações próprias através de API ou do Model Context Protocol (MCP). Escolhemos a plataforma e o modelo de IA em função do processo, não o contrário.
O Microsoft 365 Copilot, o ChatGPT ou o Gemini são assistentes generalistas: ajudam cada pessoa a escrever, resumir e pesquisar. Um agente à medida conhece um processo específico — o vosso fecho mensal, o vosso procedimento de Capex, o vosso manual de qualidade — e executa-o com as vossas regras, ligado aos vossos sistemas. Muitas vezes os dois trabalham juntos: o agente é publicado dentro do Copilot, do Teams ou do Slack.
Só se a empresa o decidir. Por defeito, tudo o que sai para fora — respostas, follow-ups, pareceres, reports — fica em rascunho para aprovação. As ações internas e de baixo risco, como classificar email ou atualizar um plano de ações, podem ser automáticas desde o início.
Sim. O agente pode ler extrações do SAP (por exemplo CO/FI) ou de outro ERP, ligar-se por API ou por conectores (Power Platform, n8n), e trabalha com ficheiros Excel ou Google Sheets, incluindo verificar fórmulas e ligações quebradas antes de atualizar valores.
Os dados ficam na infraestrutura da empresa — Microsoft 365 e Azure, Google Workspace e Google Cloud, AWS ou servidores próprios — com residência na União Europeia. O agente respeita as permissões existentes: só acede ao que o utilizador que o usa pode ver. Os dados não são usados para treinar modelos.
Depende do processo e das fontes de dados. O caminho é sempre o mesmo: um diagnóstico curto para fixar regras e métricas, um piloto com utilizadores reais e só depois a produção. Um primeiro agente costuma estar em produção em 6 a 8 semanas — é a nossa oferta de âmbito fixo «Primeiro agente de IA».
Depende da plataforma e do agente. Em Microsoft, alguns agentes funcionam com Copilot Studio, licenciado por capacidade, sem Microsoft 365 Copilot para cada utilizador. Agentes à medida pagam o modelo pelo consumo (Azure OpenAI, Anthropic, Google ou modelos open-source alojados pela empresa). Fazemos essa conta no diagnóstico e escolhemos a opção com melhor custo para o volume esperado.
Classificando o risco de cada agente, documentando a finalidade e os dados usados, garantindo supervisão humana nas decisões com impacto e mantendo registo das ações. Os agentes de produtividade descritos nesta página não tomam decisões sobre pessoas e ficam, em regra, fora das categorias de risco elevado.
A AvantIT é um Microsoft Partner com sede em Matosinhos, no Grande Porto. Trabalhamos com PME e empresas médias de todo o país — Porto, Lisboa, Algarve — e da União Europeia, em português e inglês.

Para aprofundar

Qual seria o primeiro agente da sua equipa?

Numa conversa de 30 minutos escolhemos o processo com mais retorno, confirmamos as fontes de dados e dizemos-lhe como mediríamos o sucesso.

Falar sobre um agente Diagnóstico Rápido