O que as equipes contam depois de trabalhar com a Anemoi
Relatos diretos de pessoas que passaram por sessões de mapeamento, construíram bibliotecas de prompts ou conduziram pilotos supervisionados com nossa equipe.
Equipes atendidas
Média de avaliação
Pilotos encerrados
Anos de operação
Relatos das equipes
Mariana Pires
Coordenadora de Comunicação — BH
A sessão de mapeamento foi reveladora. A gente achava que o processo estava claro, mas em três horas de facilitação apareceram pelo menos quatro variações que ninguém tinha documentado. A lista que recebemos ao final guiou as decisões dos meses seguintes.
Junho de 2025 — Rota WMS
Rafael Corrêa
Gerente de Operações — São Paulo
Fizemos a Biblioteca de Prompts para a equipe de suporte. O processo demorou um pouco mais do que esperávamos na semana 3, mas o resultado — um guia que qualquer pessoa nova consegue usar sem treinamento longo — valeu o tempo investido. O registro de mudanças foi uma adição que não antecipamos e tem sido muito útil.
Maio de 2025 — Rota PLG
Tatiana Almeida
Diretora Administrativa — Belo Horizonte
O piloto de dez semanas foi a primeira vez que a nossa equipe testou IA em produção de verdade. O que me chamou atenção foi a disciplina: os critérios de abandono foram estabelecidos antes do começo, e quando chegamos a uma semana que não bateu os indicadores, a conversa foi direta e sem constrangimento. O relatório final foi honesto.
Abril de 2025 — Rota AWP
Gustavo Lima
Responsável de Conteúdo — Campinas
Eu tinha dúvidas sobre se uma consultoria externa conseguiria entender nossas especificidades de tom e voz. Na terceira semana da Biblioteca já estava claro que o levantamento de exemplos reais foi a parte mais importante do processo. Os prompts parecem escritos por quem conhece o produto.
Junho de 2025 — Rota PLG
Sandra Ferreira
Supervisora de Atendimento — BH
Fiz a sessão de mapeamento com uma equipe de seis pessoas e o facilitador soube conduzir um debate que às vezes ficou acalorado. O mapa do processo que recebemos virou referência para a equipe — não para a IA, mas para entender como trabalhamos.
Maio de 2025 — Rota WMS
Eduardo Motta
Analista de Processos — Vitória
O piloto que conduzimos não teve o resultado que esperávamos na metade do processo. A Anemoi apresentou isso claramente nas reuniões semanais sem tentar minimizar. O relatório final recomendou não continuar com aquele passo específico, e essa honestidade foi o que nos fez considerar outra rota para um processo diferente.
Junho de 2025 — Rota AWP
Como alguns projetos se desenvolveram
Biblioteca de prompts para equipe de seis redatores
Situação inicial
A equipe produzia em média 40 peças de comunicação por mês. Cada redator usava modelos de linguagem de formas diferentes, sem registro das abordagens que funcionavam. Não havia padrão de revisão nem forma de incorporar aprendizados de uma entrega para a próxima.
O que foi feito
Cinco semanas de construção da Biblioteca de Prompts. As duas primeiras foram de levantamento: reunimos exemplos de textos aprovados e textos que precisaram de muitas revisões. A partir daí construímos prompts específicos por tipo de peça, com guia de estilo incluindo restrições de vocabulário e critério de revisão por tipo de entrega.
Resultado observado
Três meses após a entrega, a equipe relatou redução no tempo de primeira revisão. A coordenadora mencionou que o benefício mais inesperado foi a página de integração: uma nova colaboradora conseguiu entrar no fluxo em dois dias, contra duas semanas na experiência anterior.
"O que ficou não foi a IA — foi o processo que construímos em volta dela." — Coordenadora de Comunicação
Piloto de resumos automáticos com revisão semanal
Situação inicial
A equipe produzia resumos semanais de relatórios operacionais. O processo tomava cerca de quatro horas por semana de uma analista sênior. A gestão queria avaliar se um modelo de linguagem poderia gerar um primeiro rascunho para revisão humana.
O que foi feito
Piloto de dez semanas com a analista como revisora nomeada. Definimos critérios de abandono na semana zero: se mais de 30% dos resumos precisassem de reescrita completa em três semanas consecutivas, o piloto seria encerrado. Instrumentamos o processo com um log simples preenchido pela revisora após cada entrega.
Resultado observado
Nas primeiras quatro semanas, a taxa de reescrita ficou acima do critério. Ajustamos o prompt na semana cinco com base nos logs, e o desempenho melhorou. O relatório final recomendou continuidade com o novo prompt, com revisão da analista mantida — redução estimada de cerca de 40% no tempo de produção.
"As semanas em que não funcionou foram tão informativas quanto as que funcionaram." — Analista de Operações
Mapeamento de fluxo de atendimento ao cliente
Situação inicial
A equipe de atendimento tinha um fluxo documentado que ninguém seguia integralmente. Antes de decidir onde introduzir IA, a gestão queria entender o que realmente acontecia nas diferentes categorias de chamados.
O que foi feito
Sessão de meio turno com sete pessoas — incluindo atendentes, supervisor e a analista de processos. O mapa do que realmente acontecia tinha oito variações do fluxo oficial. A lista de candidatos a IA identificou três etapas: dois de rascunho de resposta e um de classificação de chamados.
Resultado observado
A equipe decidiu não avançar para IA naquele momento — o mapeamento revelou que o problema prioritário era a falta de padronização das respostas, não a velocidade. O mapa se tornou a base de um projeto interno de padronização conduzido pela própria equipe.
"Descobrimos que o que precisávamos não era de IA — era de processo. A sessão nos ajudou a ver isso." — Supervisora de Atendimento
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