Case – Assistente de IA com RAG para Gestão de Conhecimento Corporativo
O Problema
U
ma empresa de grande porte do setor de construção, conservação e restauração de rodovias, com operações espalhadas por todo o Brasil e forte cultura de autonomia em suas obras, acumulou um vasto repositório de conhecimento completamente descentralizado. Ao todo, mais de 8 terabytes de dados estavam armazenados em SharePoint — uma base documental em estado bruto, rica em potencial, mas de difícil acesso e aproveitamento no dia a dia da operação. A liderança da empresa reconheceu que a capacidade de acessar e utilizar essa inteligência de forma rápida e assertiva era crucial para manter vantagem competitiva no setor. O desafio não era apenas “encontrar um arquivo” — era extrair insights, replicar melhores práticas entre equipes distantes geograficamente e garantir que o conhecimento gerado em uma obra em uma ponta do país pudesse ser aproveitado por times em outras regiões. Um simples motor de busca não resolveria isso: a solução precisava representar uma transformação cultural e tecnológica real, não só uma ferramenta a mais.
A Solução
A Kron Digital desenhou uma solução robusta e personalizada, marcando o início da jornada AI-First da empresa — um projeto tão relevante que foi integrado ao planejamento estratégico da companhia para os anos seguintes. A arquitetura tecnológica foi construída em torno de Retrieval-Augmented Generation (RAG), integrada a um Large Language Model (LLM) de mercado, estruturada em três etapas principais. Primeiro, extratores customizados foram desenvolvidos para navegar pela complexa estrutura do SharePoint, processando milhares de documentos em diversos formatos, além de sanitizar e adequar esses dados para as etapas seguintes. Em seguida, os dados limpos foram transformados e disponibilizados em uma base vetorial de alta performance, convertendo informação textual em representações numéricas que a IA consegue consultar com velocidade e precisão. Por fim, a tecnologia RAG foi implementada como ponte inteligente entre o usuário e o LLM: a cada pergunta, o sistema busca primeiro as informações mais relevantes na base vetorial da própria empresa, e só então usa o LLM para formular uma resposta coesa e contextualizada, baseada exclusivamente em fontes de dados internas — não em conhecimento genérico da internet.
O maior diferencial do projeto, porém, não esteve só na tecnologia, mas na sua humanização. A Kron entendeu que a adoção de uma nova ferramenta dependia de conexão genuína com os colaboradores — em colaboração estreita com o cliente, foi desenvolvida uma persona própria para o assistente virtual, inspirada na cultura e na liderança histórica da empresa, com linguagem e características que remetiam a essa identidade. Essa estratégia de personalização foi um diferencial e um chamariz real, quebrando barreiras de resistência e transformando a interação com IA em uma experiência familiar e acolhedora, em vez de mais um sistema corporativo genérico.
