O Amazon Quick é um workspace de inteligência artificial generativa e agêntica para empresas. Ele conecta aplicações, ferramentas e dados da empresa, inclusive sistemas de diferentes fornecedores, para que os usuários possam consultar informações em linguagem natural, gerar análises e executar ações, sem precisar acionar a área de TI para cada relatório.
A solução foi desenvolvida sobre a infraestrutura AWS e pode ser acessada pelo desktop, dispositivos móveis, navegador e ferramentas corporativas já utilizadas pela empresa. Não é necessário ter conhecimento em programação ou machine learning para usar o ambiente. A configuração inicial, porém, envolve a integração com os sistemas da empresa e deve ser conduzida com o suporte adequado.
A lógica de uso pode ser entendida em três etapas: o usuário faz uma pergunta e recebe uma resposta; essa resposta pode orientar ou iniciar uma automação; e a automação pode levar a um resultado de negócio concreto, como um alerta, um ticket ou a atualização de um sistema. Ao longo deste artigo, vamos percorrer cada uma dessas etapas e mostrar como elas podem ser aplicadas a diferentes áreas da empresa.
O custo de ter dados em todo lugar e resposta em lugar nenhum
A maioria das empresas de médio e grande porte não tem falta de dados. Tem falta de acesso a eles no momento certo.
O CRM registra o histórico de clientes. O ERP controla estoque e faturamento. As planilhas acumulam projeções e metas. As ferramentas de colaboração guardam decisões tomadas em reuniões. Cada sistema funciona bem dentro do seu escopo, mas as informações nem sempre estão conectadas entre si.
O resultado prático é conhecido por qualquer gestor: quando uma decisão precisa ser tomada, a informação necessária está distribuída entre diferentes sistemas. Alguém precisa extrair os dados de cada fonte, consolidar tudo em uma planilha e formatar um relatório antes que a análise chegue a quem decide.
Esse processo pode levar horas ou dias e frequentemente envolve a área de TI em demandas que não exigem necessariamente conhecimento técnico especializado, mas acesso aos dados, organização e tempo.
Há ainda um segundo problema, menos visível: uma decisão que chega tarde pode chegar com contexto desatualizado. O dado que orientou a análise pode já não refletir a situação atual quando o relatório finalmente é entregue.
A fragmentação de dados, portanto, não é apenas um problema de infraestrutura. É também um problema de velocidade de decisão. E, em mercados competitivos, o tempo entre identificar uma situação e agir sobre ela pode fazer diferença para o negócio.
De perguntas a respostas: como funciona a consulta de dados em linguagem natural?
A primeira etapa da jornada do Amazon Quick é simples: o usuário faz uma pergunta em linguagem natural e recebe uma resposta baseada nos dados conectados ao ambiente.
Isso significa que um gestor de Vendas pode perguntar: “Quais contas com contrato acima de R$ 500 mil não tiveram contato nos últimos 30 dias?” e obter a resposta sem precisar abrir o CRM, aplicar filtros e exportar uma lista.
A consulta acontece dentro do workspace, com os dados sendo recuperados dos sistemas conectados em tempo real.
O que muda com essa abordagem não é apenas a velocidade. É quem consegue acessar a análise.
Hoje, em muitas organizações, a capacidade de cruzar dados de diferentes sistemas está concentrada em analistas de dados ou profissionais de TI que dominam as ferramentas de BI. Quando um gestor precisa de uma visão específica, ele abre um chamado, aguarda a fila e recebe o relatório quando o analista tiver disponibilidade.
Com a consulta em linguagem natural, a análise pode ficar mais acessível a pessoas com diferentes níveis de conhecimento técnico, desde que tenham as permissões necessárias. Um gestor de RH, um coordenador de Marketing ou um diretor Financeiro podem consultar os dados relevantes para suas decisões sem depender de uma solicitação para cada análise, dentro dos limites de acesso definidos pela empresa.
O recurso Quick Research amplia essa capacidade ao permitir pesquisas mais elaboradas, que cruzam múltiplas fontes e entregam sínteses estruturadas, em vez de apenas respostas pontuais.
Assim, a interação deixa de ser apenas uma busca por informação e passa a apoiar uma análise mais completa do contexto.
De respostas a ações: quando o insight vira automação
Receber uma resposta é o ponto de partida. A segunda etapa da jornada é transformar esse insight em uma ação concreta, sem precisar sair do workspace para executá-la.
O Amazon Quick permite que, a partir de uma análise, o usuário dispare alertas, abra tickets, atualize registros em sistemas conectados ou gere documentos e planilhas diretamente na interface.
A execução pode ser manual, acionada pelo próprio usuário depois de revisar o resultado, ou automatizada por meio de fluxos configurados previamente.
O recurso Quick Flows permite criar essas automações sem escrever código. Com ele, é possível conectar uma análise a uma ação de negócio e definir o que deve acontecer quando determinada condição for identificada.
Um fluxo pode, por exemplo, monitorar um indicador e enviar uma notificação quando ele ultrapassar um limite definido. Também pode registrar automaticamente uma atividade em um sistema depois que determinada etapa for concluída.
É importante fazer uma distinção: criar um fluxo não exige programação, mas a configuração do ambiente, incluindo a conexão com os sistemas da empresa, requer planejamento e suporte técnico adequado. A automação não acontece de forma espontânea. Ela depende de regras, integrações e permissões previamente configuradas.
A diferença prática para o gestor é que ele passa a operar em um ciclo mais curto: pergunta, analisa e age dentro do mesmo ambiente, sem precisar alternar entre diferentes ferramentas ou aguardar que outra área execute cada etapa seguinte.
De ações a resultados: o que muda em cada área da empresa?
A terceira etapa da jornada é quando a análise e a automação podem ser aplicadas a processos específicos do negócio.
O Amazon Quick permite configurar agentes de IA personalizados por contexto, adaptados às necessidades e ao vocabulário de cada área.
Os exemplos a seguir são ilustrativos. Eles representam possibilidades de aplicação e ganhos esperados, não resultados comprovados.
- Vendas: um agente configurado para a equipe comercial pode consolidar dados de pipeline, identificar oportunidades paradas e sugerir próximos passos com base no histórico de interações. O gestor consulta o status do funil em linguagem natural e, se necessário, aciona um fluxo para notificar o responsável pela conta.
- Financeiro: a área pode consultar posição de caixa, inadimplência e projeções sem depender de relatórios gerados manualmente. Um fluxo automatizado pode gerar alertas quando um indicador financeiro sair da faixa esperada, reduzindo o tempo entre a identificação do evento e a resposta.
- RH: gestores de pessoas podem consultar dados de headcount, absenteísmo e andamento de processos seletivos sem precisar acionar a área de dados para cada consulta. Documentos, como relatórios de desempenho ou comunicados, também podem ser gerados diretamente na interface durante a interação.
- Marketing: equipes de Marketing podem cruzar dados de campanhas, leads e conversão para avaliar o desempenho de ações em andamento. A análise pode ser feita em linguagem natural, sem a necessidade de exportar os dados para planilhas externas.
- Operações: indicadores de produção, logística e qualidade podem ser monitorados por agentes configurados para cada processo. Quando um desvio é identificado, um fluxo pode abrir um ticket ou notificar automaticamente a pessoa responsável.
Esses exemplos mostram que o uso da inteligência artificial não precisa ficar restrito à geração de textos ou respostas. Quando conectada aos dados e sistemas da empresa, ela também pode apoiar análises, automatizar tarefas e dar sequência a processos.
Para quem está avaliando como estruturar o retorno de investimento em IA nesse tipo de iniciativa, o blog tem um artigo dedicado ao tema.
Como o Amazon Quick se conecta ao que a empresa já usa?
Uma das resistências comuns à adoção de novas soluções de IA é a percepção de que será necessário substituir sistemas existentes ou criar uma infraestrutura paralela.
O Amazon Quick foi desenvolvido com uma abordagem vendor-neutral, ou seja, pode trabalhar com aplicações e dados de diferentes fornecedores, aproveitando a estrutura tecnológica que a empresa já tem em operação.
Na prática, isso significa que o workspace pode se conectar a sistemas de CRM, ERP, bancos de dados, ferramentas de colaboração e outras aplicações corporativas, sem exigir que a empresa abandone o que já funciona.
A solução atua como uma camada de acesso e orquestração sobre os dados existentes, permitindo que informações de diferentes fontes sejam utilizadas nas consultas, análises e automações.
A lista definitiva de integrações disponíveis deve ser confirmada com a área comercial antes de qualquer decisão de contratação. O material do cliente indica essa abordagem, mas não detalha cada sistema compatível, e essa informação requer validação técnica.
O acesso ao ambiente pode ser feito por desktop, dispositivos móveis, navegador e ferramentas corporativas já em uso, o que pode facilitar a adoção pelas equipes.
Para quem está em processo de avaliação de soluções, o blog tem um artigo sobre como escolher ferramentas de IA para empresas que pode complementar essa análise.
Segurança, governança e controle de acesso: o que os materiais descrevem
Quando uma solução amplia o acesso a dados corporativos, uma das principais questões para CIOs e CISOs é o controle: quem pode acessar cada informação e como esse acesso é gerenciado?
Os materiais do Amazon Quick descrevem controle de acesso granular, com segurança em nível de linha. Na prática, isso significa que o acesso aos dados pode ser definido de acordo com o perfil e as permissões de cada usuário.
Assim, um analista de Vendas não precisa ter acesso aos dados do Financeiro, por exemplo. Da mesma forma, um gestor regional pode ter acesso apenas às informações da sua região, conforme as regras definidas pela empresa.
A infraestrutura subjacente é AWS, o que posiciona a solução dentro de um ecossistema de serviços de nuvem com recursos de segurança e controle. A lista específica de certificações e controles técnicos, porém, requer validação antes da publicação, conforme indicado pelo próprio cliente.
Também é importante entender o que a solução não substitui.
O Amazon Quick pode reduzir a dependência de TI para relatórios e análises do dia a dia, mas não substitui a governança de dados da empresa, as políticas de segurança da informação, a gestão de identidade e acesso ou a avaliação humana nas decisões de negócio.
Esses elementos continuam sob responsabilidade das áreas competentes.
A configuração do ambiente, incluindo as regras de acesso, depende das políticas definidas pela própria empresa e deve ser conduzida com o suporte adequado.
A jornada de nuvem e IA com a Vivo Empresas
O Amazon Quick faz parte de uma estratégia mais ampla de uso de nuvem e inteligência artificial nas operações da empresa. Para aproveitar seu potencial, é importante considerar como a solução se integra ao ambiente tecnológico e aos objetivos do negócio.
A Vivo Empresas apoia empresas de médio e grande porte na estruturação, implementação e evolução de ambientes de nuvem AWS. Essa atuação envolve identificar oportunidades de aplicação da IA, planejar sua adoção com segurança e adaptar a infraestrutura às necessidades do negócio, conectando tecnologia aos objetivos da empresa.
Para empresas que estão avaliando como avançar na adoção de soluções de nuvem e IA, o ponto de partida é entender o cenário atual, os desafios do negócio e onde a tecnologia pode gerar oportunidades concretas.
Conheça as soluções de nuvem AWS com a Vivo Empresas.
Perguntas frequentes sobre o Amazon Quick
O que é o Amazon Quick?
É um workspace de inteligência artificial generativa e agêntica para equipes. Ele conecta aplicações, ferramentas e dados da empresa, inclusive de diferentes fornecedores, para que o usuário consulte informações em linguagem natural, gere análises e execute ações.
Preciso saber programar ou entender de machine learning para usar?
Não. A interação é feita em linguagem natural, e o recurso de automação, o Quick Flows, permite criar fluxos sem escrever código. A configuração inicial do ambiente, porém, envolve a integração com os sistemas da empresa e deve ser conduzida com o suporte adequado.
A solução funciona com as ferramentas que a empresa já usa?
O material comercial descreve uma abordagem vendor-neutral, em que a solução trabalha com aplicações e dados de diferentes fornecedores, aproveitando a estrutura tecnológica existente. A lista de integrações disponíveis deve ser confirmada com a área comercial antes de qualquer decisão.
O que significa transformar perguntas em ações?
É a lógica de uso em três etapas. O usuário faz uma pergunta em linguagem natural e recebe uma resposta; essa resposta pode orientar ou iniciar uma automação; e a automação pode levar a um resultado de negócio, como um alerta, um ticket ou a atualização de um sistema.
Cada pessoa consegue ver todos os dados da empresa?
Não necessariamente. Os materiais descrevem controle de acesso granular, com segurança em nível de linha, para que cada usuário visualize apenas as informações às quais deve ter acesso. A configuração depende das políticas definidas pela empresa.
O Amazon Quick substitui a área de TI ou a governança de dados?
Não. A solução pode reduzir a dependência de TI para produzir relatórios e análises do dia a dia, mas não substitui a governança de dados, as políticas de segurança, a gestão de identidade e acesso ou a avaliação humana nas decisões de negócio.
No dia a dia, informação e tecnologia caminham juntas para ajudar as empresas a tomar decisões melhores, otimizar processos e acompanhar as mudanças do mercado. Contar com soluções que dão suporte à operação é parte importante dessa jornada.
É exatamente isso que as soluções da Vivo para empresas oferecem: tecnologia para conectar pessoas, processos e negócios com mais segurança, estabilidade e eficiência, de acordo com as necessidades de cada empresa.
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