Knowledge Base Audit · AI Readiness

O conhecimento existe. Mas a IA consegue encontrá-lo?

Auditamos documentos, fontes, qualidade, gaps e governança para preparar uma base de conhecimento realmente utilizável por RAG e agentes.

Ver como funciona
R$ 10 milPagamento único · sem retainer obrigatório
agio.systemlive
RAG
Docs
Notion
Drive
SharePoint
Vector Search
Operação Agio
humans supervising agents & systems
Inventário
Quality score
Gap map
RAG readiness
O problema

Quando a operação vira gargalo, mais ferramenta não resolve.

Os sintomas abaixo normalmente aparecem antes da empresa perceber que o problema já é de capacidade e arquitetura.

01

Conhecimento fragmentado

Procedimentos vivem em Docs, PDFs, chats, wikis e na cabeça de especialistas.

02

Agente responde errado

RAG indexa conteúdo desatualizado e devolve informação com confiança indevida.

03

Onboarding lento

Novo colaborador aprende perguntando para veteranos porque documentação não é confiável.

04

Sem source of truth

Existem múltiplas versões e ninguém sabe qual é a vigente.

05

Conteúdo sem metadata

Documentos não possuem owner, validade, domínio ou classificação útil para retrieval.

06

Wiki abandonada

A ferramenta existe, mas o processo de manutenção nunca foi desenhado.

Mudança operacional

Do improviso para um sistema operável.

Antes

Ninguém sabe tudo que existe.

Depois

Mapa de fontes, owners e qualidade.

O que você compra

RAG começa antes do banco vetorial.

A auditoria avalia a matéria-prima dos agentes: documentos, conhecimento tácito, estrutura, qualidade, ownership e atualização. O resultado é um plano para transformar conteúdo corporativo em base confiável para pessoas e IA.
Capacidades

O escopo foi desenhado para operar, não para impressionar em proposta.

capability.1

Inventory

Mapeamento de fontes, formatos, owners e domínios.

capability.2

Quality

Atualidade, completude, consistência e confiabilidade.

capability.3

Gap analysis

Conhecimento crítico que não existe ou está incompleto.

capability.4

Information architecture

Categorias, metadata e estrutura de navegação/retrieval.

capability.5

RAG readiness

O que pode ser indexado, o que precisa ser tratado e o que deve ficar de fora.

capability.6

Governance

Owner, ciclo de revisão e processo de manutenção.

Como funciona

Uma demanda entra. Um sistema de entrega responde.

O fluxo é padronizado para reduzir reunião, retrabalho e dependência de contexto oral.

01

Inventory

Fontes e documentos.

02

Sample

Amostras representativas.

03

Score

Qualidade e prontidão.

04

Gap

Ausências e conflitos.

05

Design

Arquitetura proposta.

06

Roadmap

Sequência de estruturação.

Human + Agent

A qualidade do agente nunca supera a qualidade da fonte que ele pode acessar.

Modelos melhores não corrigem política desatualizada, documento contraditório ou conhecimento que nunca foi registrado. A auditoria reduz esse risco antes da implementação.

Modelo operacional

Você não compra horas. Compra uma capacidade gerenciada.

01

Backlog único

02

Prioridade explícita

03

QA antes do deploy

04

Documentação contínua

Escopo

Clareza do que entra é parte do produto.

Incluído
  • Inventário
  • Quality score
  • Gap map
  • RAG readiness
  • Arquitetura de informação
  • Metadata recomendada
  • Governança
  • Roadmap
Fora do escopo padrão
  • Criação de todos os documentos faltantes
  • Implementação completa do RAG
  • Licenças
  • Migração massiva de arquivos
Casos de uso

Situações em que essa capacidade paga a própria complexidade.

Support agent

Preparar a base antes de automatizar atendimento.

Sales enablement

Centralizar produto, objeções, playbooks e políticas.

Employee copilot

Dar acesso seguro a conhecimento interno.

Onboarding

Diminuir dependência de especialistas para perguntas recorrentes.

Policy assistant

Separar versões vigentes e regras de uso.

RAG rescue

Diagnosticar agente existente com baixa confiabilidade.

Alternativas

Compare capacidade operacional, não apenas custo nominal.

CritérioTime internoFreelancerAgio
FocoOrganizar arquivosIndexaçãoQualidade + RAG
GapPouco explícitoFora do escopoMapeado
GovernançaFerramentaTécnicaOwner + processo
EntregaNova pasta/wikiVector DBRoadmap de conhecimento
Economics

Evite construir um agente caro sobre uma base ruim.

O custo de uma resposta errada em escala pode ser maior que o custo de estruturar conhecimento antes. A auditoria mostra o que está pronto e o que precisa ser corrigido.

Menos retrabalho de implementação
Menor risco de resposta incorreta
Onboarding mais rápido
Base reutilizável para múltiplos agentes
Contratação

Preço simples. Escopo padronizado.

Fit

Nem toda empresa deveria contratar isso agora.

Faz sentido se
  • Há projeto de RAG/agentes planejado
  • Conhecimento está espalhado
  • A empresa possui volume relevante de documentação
  • Respostas erradas representam risco operacional
Provavelmente não se
  • Não existe documentação nem especialista disponível
  • A necessidade é apenas armazenar arquivos
  • Não há intenção de usar a base operacionalmente
FAQ

Perguntas que deveriam aparecer antes da proposta.

Não. O produto diagnostica e prepara o roadmap. A implementação pode seguir via Automation & AI Ops ou internamente.

Próximo passo

Antes do RAG, arrume a matéria-prima.

Mapeie qualidade, gaps e governança da sua base por R$10 mil.