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Bebendo nosso próprio champanhe: usando a Digibee para minerar o Gong

Posted on junho 5, 2026 by - AI, Integração de plataformas, Integração de sistemas

Integração para diminuir glosas no setor de saúde

Antes de entrar na Digibee, trabalhei como cientista de dados. Construí dezenas de pipelines de dados e conheço em primeira mão as decisões de infraestrutura, a gestão de credenciais e as dores de cabeça de implantação que vêm junto com esse tipo de trabalho.

Quando assumi o cargo de Technical Product Marketing Manager na Digibee, quis construir algo usando a plataforma. Então, criei um workflow agentico para minerar nossas transcrições de chamadas no Gong em busca de inteligência de mercado.

O padrão se mostrou útil. Construí outro. Depois mais dois.

Esta é a história de como criei um conjunto de agentes focados em extrair informações úteis das transcrições do Gong, o que eles produziram e o que essa experiência me ensinou sobre a construção de workflows agenticos com a Digibee.

A oportunidade: uma mina de ouro inexplorada no Gong

Nosso time de vendas registra dezenas de chamadas no Gong todas as semanas. Às vezes compartilham momentos de destaque, mas ninguém tem tempo para revisar tudo.

Essas transcrições contêm uma inteligência rica e não estruturada. Preocupações dos clientes. Esperanças e receios em relação à IA. Opiniões espontâneas sobre nossos concorrentes e parceiros. Esse é exatamente o tipo de sinal de campo sobre o qual a maioria dos decks estratégicos é construída sem ter acesso.

Conhecendo os pontos fortes dos LLMs e sabendo que o Gong disponibiliza as transcrições por API, enxerguei a oportunidade: extrair as transcrições, processá-las com um LLM e armazenar os resultados em algum lugar útil.

Como clientes entusiasmados do Gong, sabemos que a plataforma oferece suas próprias ferramentas de IA. Nosso time de GTM adora os resumos automáticos de chamadas traduzidos pelo Gong, especialmente porque trabalhamos em vários idiomas. Mas tive dificuldade em encaixar o tipo de análise que queria fazer nas ferramentas que o Gong disponibilizava.

O que construí e o que encontrei no Gong

Acabei construindo quatro pipelines. Juntos, eles produziram:

  • Um catálogo das perguntas mais frequentes feitas por prospects em estágio inicial, servindo como matéria-prima para FAQs, enablement de vendas e tratamento de objeções.
  • Um registro contínuo de todas as empresas mencionadas por clientes e prospects durante chamadas, incluindo contexto, um trecho representativo e uma pontuação de sentimento para cada menção.
  • Um relatório narrativo de inteligência competitiva, acionado sob demanda, que resume tendências sobre como concorrentes específicos foram mencionados em campo ao longo do último ano.
  • Um mapa estruturado de como nossos prospects e clientes estão pensando sobre IA: seus projetos, ambições e preocupações.

Nada disso havia sido identificado anteriormente. Tudo estava escondido em transcrições que ninguém tinha tempo para ler.

Como construí: a arquitetura

Defini uma arquitetura simples em alto nível antes mesmo de arrastar meu primeiro conector para o canvas da Digibee.

Cada pipeline segue o mesmo padrão principal:

Trigger → Coletar → Preparar → Extrair → Avaliar → Armazenar

Um gatilho inicia o processo, seja um agendador diário executado à meia-noite ou uma chamada de API REST. A partir daí, o pipeline segue por cinco fases.

Coletar

O workflow começa extraindo transcrições em lote de um endpoint do Gong. Esses documentos são mínimos e identificam cada participante apenas por um ID único.

Cada transcrição segue então para seu próprio subprocesso. O primeiro passo desse subprocesso coleta os detalhes dos participantes em outro endpoint do Gong. Meu objetivo era entender as opiniões e experiências dos nossos clientes e prospects, não dos meus colegas. Portanto, eu precisava transformar esses IDs em nomes e empresas associadas.

Preparar

Eu tinha os IDs. Eu tinha os dados dos participantes. Precisava unificá-los em uma transcrição coerente. O conector JavaScript da Digibee permitiu fazer isso de forma limpa.

Extrair

Usando o Agent Component da Digibee, montei um prompt instruindo o GPT-4o a extrair resumos estruturados.

Não acertei de primeira. Iterei várias versões das instruções diretamente no canvas da Digibee. Entre outras mudanças, adicionei uma seção listando diferentes formas incorretas de transcrever nomes de concorrentes, junto com instruções para corrigir essas transcrições para o nome correto.

Também utilizei a opção de JSON Schema do componente para obrigar a saída a seguir uma estrutura específica. Isso gerou um dicionário consistente para cada menção, incluindo nome da empresa, resumo do contexto, trecho-chave e uma pontuação de sentimento de 1 a 5.

Avaliar

Enviei as extrações de volta ao GPT-4o por meio de um segundo Agent Component. Ele avalia a qualidade de cada extração, sinalizando menções fracas ou ambíguas. Como as saídas dos LLMs não são determinísticas, uma camada de avaliação adiciona um controle de qualidade relevante antes que os resultados sigam para a próxima etapa.

Armazenar

O pipeline enviava os resultados para uma planilha do Google Sheets. Em uma versão de produção, eles seriam direcionados para um banco de dados.

Depois, como eu queria proporcionar uma boa experiência para os usuários, construí um dashboard no Google Data Studio sobre essa planilha. Assim, meus colegas conseguem filtrar facilmente os dados que desejam analisar e acessar diretamente a chamada original do Gong.

Quanto custa esse workflow de inteligência com Gong?

Esse workflow agentico pode parecer caro. Chamadas transcritas pelo Gong podem durar horas. As pessoas falam, em média, cerca de 10.000 palavras por hora. A contagem de tokens cresce ainda mais quando se consideram formatação, pontuação e palavras que ocupam múltiplos tokens. Além disso, o workflow faz duas chamadas para um endpoint da OpenAI.

Deve custar uma fortuna, certo?

Nem um pouco. Meus custos diários com tokens variam de acordo com a quantidade e duração das chamadas transcritas (e eles certamente cresceram ao longo do tempo), mas, em geral, o workflow custa cerca de US$ 0,50 por dia.

Devido à forma como os usuários orquestram workflows na Digibee, essa aplicação não corre risco de entrar em um ciclo descontrolado. Nenhum LLM decide quando chamar outro agente ou quando fazer mais perguntas para si mesmo. O workflow prepara o contexto de forma determinística, pede criatividade ao LLM apenas onde ela agrega valor e segue adiante.

A única forma de o custo desse workflow explodir seria se passássemos a ter muito mais conversas com clientes e prospects, o que eu consideraria um excelente problema para resolver.

Acelerando o impacto: de três dias para três horas

O primeiro pipeline levou cerca de três dias para ser construído, conciliando com outras atividades. Eu estava aprendendo a plataforma, entendendo as particularidades da API do Gong, descobrindo como estruturar prompts para gerar extrações consistentes e resolvendo desafios que não havia previsto.

No segundo pipeline, eu já tinha um modelo. Bastava copiar o padrão principal, ajustar o prompt, avaliar os resultados e reconfigurar o destino. No quarto pipeline, eu conseguia sair do planejamento para a implantação em apenas 2 ou 3 horas.

Isso reflete a filosofia de design da Digibee. A plataforma é construída em torno da reutilização: componentes, padrões e configurações são aproveitados de um projeto para outro. As construções futuras se beneficiam das anteriores. O maior esforço acontece no início.

O que a Digibee tornou possível especificamente

Quero deixar algo claro. Eu poderia ter construído esses pipelines em Python. Do ponto de vista puramente técnico, tenho confiança de que teria desenvolvido um POC funcional do primeiro workflow mais rapidamente dessa forma.

Tenho menos certeza de que teria construído o segundo, o terceiro e o quarto pipeline mais rápido em Python. E a qualidade dos pilotos criados na Digibee foi muito superior ao que eu provavelmente teria montado sozinho na minha IDE.

A Digibee gerencia credenciais de forma tão completa que as chaves usadas para acessar Gong, OpenAI e Google Sheets nunca apareceram em nenhum lugar visível para mim. Se eu tivesse desenvolvido esses workflows em código, essas credenciais estariam circulando como variáveis de ambiente ou, pior ainda, embutidas diretamente no script.

O Agent Component simplificou a iteração de prompts e o controle de versões. A possibilidade de arrastar cada componente para um canvas linear facilitou a composição correta dos elementos determinísticos antes de entregá-los ao LLM. Também evitou que eu chamasse funções fora de ordem, algo de que já fui culpado em grandes funções de orquestração.

A plataforma também cuida da infraestrutura de forma invisível. Em funções anteriores, passei dias conectando Lambdas, instâncias EC2 e gatilhos S3 para construir pipelines nos quais eu pudesse confiar em produção. Implantar esse workflow na infraestrutura em nuvem da Digibee levou menos de um minuto e apenas alguns cliques.

O que eu faria diferente

Cometi alguns erros ao longo desse projeto. De forma um pouco constrangedora, preciso admitir que a maioria deles foi causada por erro do usuário. Se você pretende construir projetos semelhantes na Digibee, aprenda com os meus erros.

Faça os cursos da Digibee

Ao revisar as primeiras chamadas com prospects, uma das perguntas que surgiu foi se a Digibee oferecia treinamento. A resposta é um enfático “sim”. E meu conselho é: faça os cursos online.

Na minha empolgação para construir algo, mergulhei na plataforma sem qualquer preparação, chegando até mesmo a fechar o assistente de treinamento integrado ao canvas. Não faça isso.

A Digibee simplifica muita coisa, mas toda ferramenta poderosa tem sua curva de aprendizado. Investir 3 ou 4 horas em tutoriais provavelmente teria me economizado um dia e meio de trabalho na primeira construção.

Aprenda a usar a notação de colchetes

Quando apresentei meus projetos internamente, nossos engenheiros observaram que meu workflow continha vários conectores desnecessários. Eu armazenava dados e depois os recuperava ativamente. A notação de colchetes da Digibee permite acessar dados de qualquer conector anterior. Isso teria simplificado bastante meu canvas.

Tome cuidado com os LLMs. Eles podem ser bem criativos.

Em um experimento, algumas transcrições fizeram o conector de extração ultrapassar seu limite máximo de saída de tokens. Isso fez com que o endpoint do LLM retornasse uma mensagem de erro curta em vez do JSON esperado.

O nó de avaliação, sem receber a entrada esperada (mas entendendo o formato pretendido da saída), começou a alucinar e inventar trechos de conversa. A Digibee oferece duas soluções para esse problema: ampliar a janela de contexto do LLM e configurar o workflow para falhar caso a etapa agentica falhe. Ativei ambas depois de remover comentários completamente fictícios atribuídos a Mark Zuckerberg.

Considerações finais

Construí tudo isso como um PMM tentando entender um produto que acabara de assumir a responsabilidade de promover. Eu não estava tentando criar algo impressionante. Estava tentando aprender.

O que eu não esperava era construir quatro soluções que as pessoas realmente usam:

  • Inteligência competitiva que apoia diversas equipes.
  • Menções de aplicações que sinalizam integrações prioritárias, como SAP.
  • Um relatório de sentimento sobre IA que ajuda a orientar nosso posicionamento.
  • Um catálogo das perguntas feitas nas primeiras reuniões, que se tornou fonte de conteúdo para as FAQs do nosso site.

Um aviso: depois que entreguei esses primeiros projetos, os pedidos começaram a chegar. Agora tenho meu próprio backlog de integrações para administrar.

Se você está pensando em construir sua primeira integração ou workflow agentico na Digibee, ficarei feliz em compartilhar tudo o que aprendi.

Como quase tudo em tecnologia, AI não é uma questão de tudo ou nada

Posted on maio 28, 2026 by - Notícias, Plataforma iPaaS

estoque crítico integração em saúde

CIOs e VPs que lideram equipes de integração conhecem bem essa pressão.

Seu CEO definiu uma estratégia AI-first e seus stakeholders acreditam cada vez mais que agentes são a resposta para qualquer necessidade de workflow ou integração. Ao mesmo tempo, seu backlog tem trabalho para um ano inteiro, você está correndo para validar onde e como utilizar AI, e enfrenta limitações reais de sistemas, equipes e dados.

Então, como encarar a tarefa de associar cada problema à melhor solução?

Analise o backlog de integração item por item. O que cada demanda realmente exige? Algumas se encaixam perfeitamente em workflows determinísticos; AI apenas introduziria riscos, custos e atrasos. Outras apresentam problemas genuinamente ambíguos, nos quais a AI agentic desbloqueia níveis de automação que antes não eram possíveis.

Um número surpreendente de casos fica em algum ponto entre esses extremos: elementos estruturados o suficiente para serem pré-definidos, combinados com requisitos complexos e pouco estruturados que exigem AI.

Esse exercício de classificação é estratégia de AI colocada em prática. Ele exige que você analise cada problema com curiosidade e disciplina para identificar a melhor solução.

Este artigo apresenta um framework para entender quando AI agrega valor, quando não agrega e como identificar a diferença.

Comece pelos resultados, não pelas soluções

É natural ter preferência por uma determinada solução: uma plataforma favorita, uma linguagem específica ou a técnica mais recente. Mas, antes de tudo, pergunte-se: o que é necessário para que esse processo seja bem-sucedido?

Aqui estão alguns sinais que utilizamos.

Sinais de que a abordagem deve ser determinística

Tolerância zero a falhas. Com 99% de precisão, um processo executado 100.000 vezes apresentará 1.000 erros. Para algumas atividades, esse custo é alto demais. Imagine as consequências de 1.000 folhas de pagamento processadas incorretamente. Se um processo precisa funcionar corretamente 100% do tempo, não utilize AI.

Explicabilidade das decisões. Se um regulador ou órgão de compliance puder questionar exatamente por que a empresa tomou uma decisão automatizada, mantenha a lógica determinística. Ela produz uma trilha de auditoria. LLMs geram resultados probabilísticos que, ocasionalmente, podem descumprir instruções. Quando isso acontece, entender o motivo pode ser difícil ou até impossível.

Lógica simples de A para B. Se um desenvolvedor experiente consegue escrever as regras em uma tarde, escreva as regras. Mantenha o simples simples e reserve AI para problemas mais complexos. Você economizará em custo e complexidade.

Se qualquer um desses fatores se aplicar, você precisa de uma solução determinística. Um agente não tornará o processo melhor; ele o tornará menos confiável, mais difícil de governar, mais lento e mais caro.

Sinais de que a AI agentic agrega valor

Entradas imprevisíveis. Se o projeto exige processar documentos em diferentes formatos, solicitações em linguagem natural ou outras fontes de dados não estruturadas, os LLMs normalmente são a única solução razoável.

Tomada de decisão contextual em tempo de execução. Um LLM consegue raciocinar sobre entradas ambíguas de maneiras que conjuntos de regras não conseguem.

De forma geral, se um processo exige um nível de raciocínio complexo demais para ser representado em código, ele precisa de um LLM.

Considerações que podem influenciar casos menos claros

Se os critérios acima não apontarem claramente para um dos extremos do espectro, os fatores abaixo ajudam a identificar onde a solução se encaixa.

Throughput e latência. Processos de alto volume com requisitos rígidos de tempo de resposta devem tender para abordagens determinísticas. A inferência de AI adiciona latência e custo em escala.

Previsibilidade de custos. O caso do agente que consumiu US$ 47 mil em 11 dias e ganhou notoriedade representa um exemplo extremo, mas workflows agênticos possuem custos operacionais variáveis em qualquer escala. Se previsibilidade orçamentária é importante, modele cuidadosamente esses custos antes de tomar uma decisão.

Custo total de propriedade (TCO). Construir pipelines baseados em código normalmente exige mais tempo da equipe. Endpoints de LLM cobram por token processado. Execuções que falham podem exigir correções manuais. Considere tudo isso nos cálculos. Um pipeline com AI que leva algumas horas para ser construído, mas falha 2% das vezes, é mais barato do que um pipeline que leva uma semana para ser construído e nunca falha? A resposta depende da aplicação.

Se sua análise envolve throughput, latência, previsibilidade de custos e custo total de propriedade, a solução provavelmente exigirá uma combinação de componentes determinísticos e AI.

Não é apenas preto ou branco. As soluções podem ser cinza.

O trabalho moderno de integração está cada vez mais distribuído ao longo de um espectro que vai de workflows determinísticos a workflows agentic. Entre os dois existe uma ampla zona intermediária, onde fundações determinísticas são complementadas por etapas agentic cuidadosamente direcionadas. Esse framework pode ser aplicado tanto a workflows individuais quanto a programas inteiros de integração.

Hoje, a maioria das organizações com as quais conversamos percebe que a maior parte do trabalho continua próxima do lado determinístico do espectro. E isso faz sentido. Estamos falando de objetivos de integração e automação já conhecidos, comprovados e amplamente resolvidos.

Ainda assim, workflows agentic criam oportunidades poderosas, e nossos clientes vêm encontrando formas cada vez mais criativas de adicionar valor incremental a workflows determinísticos.

Workflows determinísticos

Workflows determinísticos formam a espinha dorsal da infraestrutura de integração corporativa. Eles oferecem execução confiável, auditável, repetível e econômica. Quando os requisitos são estáveis e as entradas são bem estruturadas, workflows baseados em código quase sempre são a escolha correta, embora muitas vezes sejam subestimados na era da AI.

Use quando:

  • Os requisitos são estáveis
  • As entradas são bem estruturadas
  • Governança é importante
  • Falhas não são uma opção

Exemplos comuns:

  • Workflows de recuperação de senha
  • Exportação de logs de auditoria para compliance em cronogramas regulatórios
  • Escalonamento de alertas de fraude em transações bancárias

Workflows agênticos

Workflows agentic lidam com aquilo que o código tradicional não consegue resolver bem: ambiguidade, variabilidade de entradas, síntese e raciocínio. Eles permitem automatizar processos que anteriormente exigiam intervenção humana, muitas vezes de especialistas caros e com disponibilidade limitada, para realizar análises repetitivas e de baixo valor agregado.

Essas capacidades ampliadas trazem trade-offs reais. Os resultados são inerentemente variáveis, o que pode ser uma vantagem em alguns contextos e uma desvantagem em outros. Workflows agentic também custam mais para executar, são mais difíceis de auditar e exigem monitoramento mais robusto.

Por isso, vale sempre perguntar se a tarefa realmente exige um LLM. Alguns engenheiros de AI substituíram camadas de LLM por filtros inteligentes baseados em regex, extremamente eficientes para tarefas simples de entrada e lógica. O próprio Claude Code utiliza esse tipo de abordagem em partes do seu framework.

Quando regex resolve o problema, a solução sempre será mais rápida e econômica. As capacidades de raciocínio dos LLMs entram em cena justamente onde regex deixa de ser suficiente.

Use quando:

  • O problema exige julgamento, síntese ou criatividade
  • Algum grau de variabilidade no resultado é aceitável
  • A tarefa precisa se adaptar a contextos dinâmicos

Exemplos comuns:

  • Resumo de contratos e identificação de riscos
  • Elaboração de respostas para RFPs
  • Geração de posts para redes sociais a partir de um prompt

Deterministic Plus

A maioria dos workflows de integração começa como pipelines determinísticos, e assim deve ser. “Deterministic Plus” descreve o que acontece quando você aprimora um workflow comprovado e governado adicionando uma ou mais etapas agentic que entregam valor claro e bem delimitado.

Não se trata de uma divisão 50/50. O pipeline determinístico continua sendo a base; as etapas agentic adicionam valor complementar. Um workflow pode buscar registros estruturados em um banco de dados, aplicar uma transformação e inseri-los em outro sistema. Em determinado momento, pode enviar esses registros para um LLM avaliar se os dados movimentados exigem atenção humana. A AI participa de apenas uma etapa. Todo o restante permanece previsível, auditável e econômico.

Uma variação complementar envolve workflows separados. Um pipeline totalmente determinístico processa ou movimenta um conjunto de dados e, em seguida, aciona um workflow agentic para analisar esse conjunto em busca de insights. Esse workflow agentic também pode ser utilizado por diversos outros processos. Por exemplo, um de nossos clientes está experimentando um workflow centralizado de avaliação para medir o desempenho de outros workflows dentro de seu ambiente de integração. A lógica de integração permanece limpa. A AI atua apenas onde a variabilidade é aceitável.

Essa abordagem permite que as organizações capturem valor da AI sem expor infraestrutura ou operações críticas aos modos de falha inerentes a workflows agentic. Ela também reflete a forma como a maioria dos ambientes de integração evoluirá: de maneira incremental, deliberada e mantendo a governança intacta.

Use quando:

  • Um workflow determinístico bem governado pode gerar mais valor com enriquecimento agentic
  • O processo principal precisa permanecer previsível, mas casos específicos ou resultados podem se beneficiar do julgamento da AI
  • Você deseja evoluir um pipeline existente em vez de reconstruí-lo

Exemplos comuns:

  • Direcionamento de chamados de help desk de TI com notas de triagem assistidas por AI
  • Processamento de notas fiscais de fornecedores com exceções sinalizadas por um LLM para revisão humana
  • Geração automatizada de release notes por um agente a partir de dados estruturados de commits

A melhor estratégia de integração é uma estratégia intencional

Os líderes de integração mais capacitados não são aqueles que estão “fazendo mais coisas” com AI. São aqueles que compreendem profundamente os trade-offs entre soluções determinísticas e agentic.

AI promete gerar valor significativo para os negócios. Mas o sucesso depende de evitar o “AI washing” e aplicar AI às tarefas corretas. Se um workflow determinístico não está quebrado, não tente consertá-lo. Se AI não torna algo melhor, não a adicione. Procure valor ainda não explorado em pipelines determinísticos que possam ser aprimorados por etapas agentic específicas.

Nesse contexto, a escolha da plataforma torna-se uma variável estratégica real. Uma plataforma capaz de lidar com integração, automação e desenvolvimento de agentes em um único ambiente (como a Digibee) torna significativamente mais simples adicionar etapas agentic a workflows determinísticos existentes, governar os resultados e evoluir continuamente a solução.

O backlog não precisa ser um backlog de AI.

Ele precisa ser um backlog resolvido.

A ferramenta é consequência do problema. E essa sequência é exatamente o que separa líderes de integração de seguidores.

7 estratégias para lidar com as limitações dos LLMs que impedem o sucesso com agentes

Posted on novembro 21, 2025 by - Recurso Digibee

Como a integração com operadoras reduz glosas e aumenta a eficiência financeira dos hospitais

Agentes de IA abrem leque de oportunidades para equipes que constroem automações nas empresas visando aprimorar e acelerar processos. Agora, agentes baseados em LLMs tornam viáveis workflows que antes eram imprevisíveis demais ou dependentes da tomada de decisão humana.

A liderança das empresas já percebeu isso.

Enquanto equipes de TI enfrentam uma pressão para entregar valor de IA para a empresa, você já deve saber que os resultados inconsistentes e imprecisos que os modelos grandes de linguagem (LLMs) geram simplesmente não funcionarão em aplicações críticas para o negócio. Precisão e confiabilidade são os temas que você exercitou durante toda a sua carreira, trabalhando com integração.

Nós sabemos bem disso. Agentes são o futuro e queremos que equipes de integração sejam as responsáveis por eles. Na Digibee, passamos muito tempo pensando nos desafios que os agentes apresentam e em como superá-los.

O que não podemos mudar (ainda)

Até a publicação deste artigo (IA muda rápido), os LLMs sofrem de três grandes problemas inevitáveis que reduzem a confiabilidade dos agentes:

  • Alucinações: LLMs consistentemente geram saídas que parecem certas, mas às vezes estão incorretas.
  • Não-determinismo: Mesmo com prompts de entrada idênticos, as saídas dos LLMs podem variar.
  • Limitações de contexto: Quanto mais tokens um LLM processa, maior a probabilidade de cometer erros.

Para levar agentes precisos e confiáveis à produção, os desenvolvedores precisam construir sistemas corporativos robustos, mesmo com esses problemas apresentados pelos modelos.

As três abordagens e onde os agentes se encaixam nelas

Automações ajudam pessoas a realizar tarefas minimizando ou eliminando o envolvimento humano. À medida que novas abordagens surgem, é importante usar a solução certa para elas.

Em geral, as abordagens de automação se enquadram em três categorias:

  1. Automação determinística: Gatilhos induzem ações específicas, como um usuário enviando uma solicitação de redefinição de senha e recebendo um link por e-mail. Ideal para casos de uso com entradas e processos altamente previsíveis.
  2. Agentes autônomos: Agentes se coordenam dinamicamente, decidindo quando colaborar, delegar e transferir tarefas. Ideal para casos de uso que são extremamente abertos e mantêm humanos ativamente no circuito.
  3. Agentes orquestrados: Humanos definem a sequência e estrutura das entradas e das ações dos agentes com autonomia controlada. Ideal para casos de uso que se beneficiam da criatividade do agente em etapas-chave, mas exigem precisão e previsibilidade no escopo mais geral.

Dados da indústria apoiam de maneira esmagadora o uso de agentes orquestrados para implantações em produção. Essa abordagem custa de 4x a 15x menos que agentes autônomos, ao mesmo tempo que oferece melhor confiabilidade.

Organizações como Mayo Clinic, Kaiser Permanente, ServiceNow e PwC utilizam universalmente padrões de agentes orquestrados em implantações de produção para garantir confiabilidade, controle de custos e conformidade. Estudos analisando sistemas multiagentes descobriram que 60% das tentativas de colocar agentes autônomos em produção não conseguem escalar além dos pilotos, principalmente devido à complexidade de coordenação e falhas de especificação.

As estratégias abaixo focam em agentes orquestrados, que são a abordagem comprovada para implantações nas empresas, onde precisão e previsibilidade importam.

APIs de sistemas legado não foram construídas para agentes

Agentes de IA corporativos geram impacto através de sua interação com APIs. Mas arquiteturas de APIs (particularmente de sistemas legado) podem prejudicar o sucesso dos agentes.

Agentes se perdem com APIs “tagarelas”

Cada passo que um agente dá aumenta exponencialmente a probabilidade de uma transação falhar, inibindo sua confiabilidade em transações extensas.

  • Problema: APIs REST “tagarelas” frequentemente exigem múltiplas chamadas sequenciais para atingir um único resultado (por exemplo, buscar um funcionário, depois o ID da equipe dele, depois seu gerente).
  • Solução: Em vez de expor chamadas de API individuais, construa uma ferramenta única que encapsule todas as interações de API subjacentes necessárias, por exemplo, “getEmployeeManager(employeeName)”. O agente chama uma ferramenta que lida com a orquestração interna. Isso minimiza as etapas do agente e melhora a precisão.

APIs explicam erros de forma insuficiente

Pipelines agênticos podem “autorresolver” problemas, quando encontram erros de API. Eles podem chamar endpoints com intervalos crescentes ou atualizar estruturas de payload para corresponder a um nome de campo alterado. No entanto, isso requer informações suficientes para tratamento dos erros.

  • Problema: APIs tradicionais construídas para consumo de software frequentemente retornam códigos de erro genéricos ou respostas vazias.
  • Solução: Pipelines MCP (veja quadro destacado) podem enriquecer respostas de erro de API para traduzir “404 Not Found” em uma mensagem semanticamente rica como “Erro: ID de funcionário não existe no sistema. Por favor, verifique o ID.” Esse feedback detalhado capacita o agente a entender o erro, tentar uma ação corretiva ou solicitar esclarecimento ao usuário.

Pipelines MCP da Digibee 

Na Digibee, os “pipelines” são a maneira como equipes de integração sempre orquestraram fluxos complexos através de sistemas e dados.

Quando um agente precisa fazer algo da mesma maneira toda vez (sem uso de criatividade ou sem necessidade de autonomia), um pipeline se torna a forma perfeita de fazer isso.

A Digibee entrega nativamente esses pipelines como ferramentas MCP para qualquer agente usar.

Agentes de IA podem ter dificuldade com regras no prompt

Para que agentes gerem valor de negócio, eles devem seguir regras de negócio. Agentes sem limites podem tomar ações que prejudicam o negócio, como vender uma picape por US$ 1 (embora as consequências geralmente sejam mais sutis).

Agentes se desviam dos manuais operacionais da empresa

Em muitos casos de uso, um agente deve seguir uma ordem específica de operações, por exemplo, verificar a pontuação de crédito de um cliente antes de aprovar um empréstimo.

  • Problema: Estudos descobriram que agentes podem se desviar até mesmo das ordens de processo mais claramente descritas, transformando sua “criatividade” em uma litigação.
  • Solução: Orquestre agentes de maneira definida e determinística. Ao integrar agentes em um pipeline estruturado, você aplica o manual de negócios, usa a criatividade do agente apenas quando for útil e garante que cada etapa seja executada na ordem correta.

Regras de negócio se perdem nas sutilezas

Regras de negócio com muitas sutilezas (como franquias de bagagem de companhias aéreas por classe de bilhete) frequentemente confundem clientes e funcionários humanos. Agentes de IA, treinados em escrita humana, compartilham essa limitação em escala 1000x maior.

  • Problema: A natureza não-determinística dos LLMs pode fazê-los agir de forma inconsistente ao seguir regras baseadas em prompts, criando problemas de auditoria e conformidade.
  • Solução: Em vez de incorporar regras de negócio em prompts de agente, transforme-as em pipelines MCP determinísticos. Essa mudança força o agente a executar regras com 100% de previsibilidade. Isso garante conformidade, fornece uma trilha de lógica auditável para cada decisão e remove o risco de má interpretação do LLM.

Contextos desorganizados confundem agentes

Nos bastidores, cada ação que um agente toma começa com um prompt para um LLM. O tamanho e a estrutura do prompt podem impactar significativamente se a ação será bem-sucedida ou não.

Informações vitais podem se perder em contextos longos

Cada pedaço de informação enviado ou gerado por um agente aumenta seu “contexto”, que inclui prompts do sistema, mensagens do usuário, descrições de ferramentas e o texto dentro de cada etapa do raciocínio de um agente.

  • Problema: Contagens altas de tokens aumentam o custo do agente e degradam sua precisão; informações vitais podem ficar “perdidas no meio“. Em casos extremos, contagens de tokens podem exceder a “janela de contexto” do LLM e gerar erros.
  • Solução: Ferramentas de pipeline MCP podem usar padrões familiares aos clientes de plataforma de integração como serviço (iPaaS) para expor informações de forma restrita. Em vez de um registro completo de cliente, esses wrappers inteligentes usam APIs existentes para retornar apenas os campos necessários para cada transação, reduzindo o consumo de tokens e aumentando a precisão.

Exemplos de consumo de tokens

Prompt do sistema: As instruções iniciais que definem o comportamento, tom e/ou papel de um agente antes de qualquer interação do usuário.

Mensagens do usuário: As entradas de texto ou consultas que usuários humanos fornecem ao interagir com o sistema de IA.

Descrições de ferramentas: Explicações breves de ferramentas ou funções externas que um agente de IA pode chamar (por exemplo, busca na web, calculadora ou API).

Etapas: Ações ou estágios ordenados que um workflow ou processo de IA segue para completar uma tarefa.

Agentes tropeçam quando configurados com muitas ferramentas 

A escolha e o design das ferramentas disponíveis para um agente influenciam diretamente seu desempenho. Pesquisadores da Microsoft identificaram recentemente 1.470 servidores MCP únicos nas plataformas smithery.ai e Docker MCP Hub, catalogando uma série de problemas na seleção disponível, incluindo centenas de “conflitos” entre ferramentas que provavelmente confundem os modelos.

  • Problema: Muitas ferramentas, ferramentas com funcionalidades sobrepostas ou ferramentas mal descritas dificultam a seleção pelo agente para uma determinada tarefa, reduzindo a precisão.
  • Solução: A plataforma da Digibee permite que usuários criem ferramentas MCP sob medida, altamente focadas em tarefas específicas. Ela também permite que usuários filtrem dinamicamente as ferramentas apresentadas a um agente. Isso reduz ambiguidade e melhora a probabilidade de utilização da ferramenta correta.

Como observabilidade insuficiente prejudica o impacto e construção iterativa dos agentes

Construir agentes é um processo iterativo. Para melhorar continuamente sua precisão e desempenho, mecanismos robustos de observabilidade e avaliação são indispensáveis durante a construção e a produção, infelizmente eles frequentemente não fazem parte do ferramental disponível.

  • Problema: Sem visibilidade do funcionamento interno de um agente, desenvolvedores lutam para identificar padrões de falha ou ineficiência.
  • Solução: Com a Digibee, usuários podem analisar e avaliar traces de agentes, ganhando uma visão transparente de cada etapa, chamada de ferramenta e resposta. Os usuários podem então identificar padrões repetitivos onde os agentes sofrem ou tomam caminhos menos promissores.

Essa capacidade analítica é crítica para implementar mudanças que levam a agentes mais precisos e eficientes, tornando efetivamente o processo de desenvolvimento e melhoria orientado por dados.

Você pode construir agentes corporativos eficazes

Construir agentes de IA precisos e confiáveis é complexo. Requer consideração cuidadosa dos comportamentos dos LLMs e as soluções certas para superar desafios de acuracidade.

Com a Digibee, equipes de integração podem levar agentes confiáveis à produção mais rapidamente ao:

  • Alavancar workflows de agentes orquestrados, limitando a criatividade indesejada.
  • Construir ferramentas MCP que utilizam execução determinística das regras de negócio.
  • Otimizar o uso de tokens através da transformação de dados.
  • Agrupar APIs “tagarelas” para reduzir as ações dos agentes.
  • Habilitar tratamento inteligente de erros para criar agentes que resolvem problemas sozinhos.
  • Entregar capacidades abrangentes de avaliação dos agentes.

Transforme a promessa dos agentes em soluções que entregam valor real e mensurável. Saiba mais sobre construção de agentes com a Digibee.

Digibee acelera expansão global com aquisição da Vertify e reforça presença nos EUA

Posted on novembro 19, 2025 by - AI

A Digibee acaba de dar um passo decisivo em sua estratégia de expansão global.

Como parte do movimento para consolidar sua presença no mercado norte-americano e fortalecer sua oferta de integrações inteligentes com inteligência artificial, anunciamos a aquisição da Vertify, empresa norte-americana especializada em automação de processos de Revenue Operations (RevOps).

Fundada no Texas, a Vertify atende organizações como Johns Hopkins University, FreedomPay e Wolters Kluwer, além de manter parcerias com gigantes como Adobe e Salesloft. Com a aquisição, seus clientes, tecnologia e time passam a fazer parte da operação global da Digibee, incluindo Wayne Lopez, cofundador e CEO da Vertify, que assume o cargo de Head of Strategic Growth and Integration.

Integrações inteligentes com IA: o próximo salto da Digibee

A incorporação acontece em um momento de evolução significativa do nosso modelo de negócios, marcado pela migração para precificação por consumo e pelo fortalecimento do uso da plataforma como motor de transformação digital para empresas de todos os portes. A combinação entre Digibee e Vertify amplia nossa capacidade de:

  • Automatizar fluxos complexos de dados
  • Unificar sistemas críticos
  • Orquestrar operações com governança e segurança
  • Escalar casos avançados de RevOps com suporte de IA

Essa é uma oportunidade estratégica para acelerar nossa presença no mercado mais competitivo do setor de tecnologia: os Estados Unidos.

Mais escala, mais impacto

A Vertify traz ao ecossistema da Digibee uma base sólida de clientes e expertise em multi-CRM, exatamente o tipo de operação que fortalece nossa entrada em projetos de grande relevância e abre portas para casos de uso ainda mais sofisticados.

Além dos EUA, a Digibee também avança em operações no Oriente Médio, onde já participa de iniciativas estruturantes como o desenvolvimento de soluções de open banking nos Emirados Árabes Unidos.

O futuro: expansão global impulsionada por IA

Nossa previsão é que, até 2026, metade das novas vendas venha de operações internacionais. A aquisição da Vertify reforça esse caminho, posicionando a Digibee como uma das plataformas mais completas e robustas do mundo em integração corporativa baseada em IA e automação.

Com dois polos estratégicos consolidados, Américas e Oriente Médio, a Digibee segue firme no propósito de conectar empresas globalmente com agilidade, segurança e inteligência.

Update de produto: construa agentes em que as equipes de integração confiam

Posted on novembro 17, 2025 by - Recurso Digibee

Equipes de integração: precisamos falar sobre agentes de IA.

Vocês foram chamados para construí-los. Vocês viram os demos. Viram desenvolvedores criarem protótipos com LangChain e áreas de negócio adquirirem agentes pré-construídos prometendo automação instantânea.

Mas vocês sabem de algo que eles não sabem: colocar isso em produção é um jogo completamente diferente. É preciso lidar com erros, gerenciar tokens com eficiência, aplicar governança e garantir disponibilidade de 99,99%. Os mesmos desafios que vocês já vêm solucionando há anos com integrações.

Hoje temos o prazer de anunciar que a Digibee, a plataforma que já roda mais de 3 bilhões de transações corporativas por mês, agora dá às equipes de integração tudo que precisam para construir, testar e implantar agentes de IA prontos para produção.

Sem aprender uma linha de Python. Sem contratar engenheiros de IA. Sem sair da plataforma que vocês já dominam.

28% de ganho de acurácia já na primeira iteração
Como um dos primeiros a adotar, um dos 20 maiores bancos globais aumentou a acurácia de 62% para 90% ao reconstruir um agente usando a Digibee.

A pressão é real (e só cresce)

A corrida pelos agentes de IA não vai desacelerar. Segundo a KPMG, 90% das organizações já relatam pressão do conselho para adotar IA, um salto em relação aos 68% de apenas três meses atrás. A IDC projeta um aumento de 10x no uso de agentes corporativos nos próximos cinco anos.

Mas na verdade é isso o que está acontecendo:

  • Áreas de negócio comprando agentes prontos sem entender necessidades de integração;
  • “Shadow AI” crescendo mais rápido do que o “shadow IT” jamais conseguiu
  • Times de desenvolvimento criando agentes isolados com SDKs complexos;

O resultado? Proliferação de agentes.

Agentes sem governança acessando sistemas incorretos. Regras de negócio aplicadas de forma inconsistente. Custos de tokens fora de controle. O mesmo caos que vocês passaram anos eliminando do seu ecossistema de integrações.

Por que as equipes de integração estão bem posicionadas para liderar a construção de agentes?

Existe algo que pouca gente percebe: construir agentes confiáveis é 80% integração, 20% IA.

Pense no que faz agentes falharem em produção:

  • Não conseguem tratar erros de API (vocês fazem isso há anos);
  • Consomem muitos tokens por falta de filtragem dos dados (vocês dominam transformação de dados);
  • Violam regras de negócio (vocês codificam essas regras diariamente);
  • Falta de governança e visibilidade (vocês jamais implantariam sem isso);

Sua experiência em integração não é apenas relevante para agentes, ela é essencial. E é isso que faz de vocês os melhores para decidir quando construir agentes.

Construa agentes onde faz sentido, integrações onde não faz

Antes das novidades, vamos deixar algo claro: nem tudo deve virar agente.

Usar IA para processos totalmente determinísticos é como imprimir uma colher de plástico em 3D. Impressionante, mas pouco prático.

A Digibee entrega uma única plataforma para construir:

  • Agentes
  • Integrações tradicionais
  • Ou, de forma ainda mais poderosa, fluxos que combinam as duas coisas

Deixe agentes lidarem com decisões complexas e variáveis, enquanto pipelines determinísticos garantem as regras que não podem ser quebradas.

Apresentamos a construção de agentes para equipes de integração

Componente de agente: sofisticação simples

Com o componente de agente, incorporamos expertise de construção de agentes direto na plataforma. Conecte-se a qualquer LLM por uma única interface, sem aprender particularidades de cada modelo.

Remova curvas de aprendizado e incentive sua equipe a usar o modelo certo para cada tarefa. Enquanto cria prompts, receba recomendações em tempo real baseadas nas melhores práticas de cada modelo.

Aplique restrições onde precisar: listas de modelos permitidos/bloqueados padronizam escolhas e controlam custos.

Quer mais? Agentes Digibee podem ler arquivos não estruturados e contexto de negócio e gerar saídas formatadas até para os sistemas mais exigentes. Seus padrões de integração viram capacidades do agente.

Ferramentas MCP personalizadas: nunca foi tão fácil (pra quem tem ferramenta boa)

O protocolo MCP (Model Context Protocol), que tem menos de um ano, é a melhor forma de dar ações previsíveis e controladas aos agentes.

Na Digibee, qualquer fluxo pode virar uma ferramenta MCP: reutilizável, componentizável (modulável) e acessível para agentes.

Isso muda tudo.

Aquela integração Salesforce-SAP complexa? Agora é uma ferramenta para agentes.

Seu pipeline de validação de dados? Agentes podem usar imediatamente.

Sua regras de negócio, codificadas em fluxos de trabalho, tornam-se limites que os agentes não podem violar. Melhor ainda: essas ferramentas funcionam com qualquer agente, construído na Digibee ou com terceiros.

Avaliações integradas: performance em seu mais puro estado

Diferentemente das integrações tradicionais, que funcionam com base em especificações estáticas, os agentes exigem uma avaliação mais subjetiva. Com a Digibee, você cria experimentos, testa o desempenho dos agentes e acompanha a precisão, tudo dentro da plataforma.

Quando novos cenários surgem em produção, reproduza-os no ambiente de desenvolvimento como experimentos adicionais, itere e aprimore.

Proteção em runtime: segurança em escala corporativa

Previna o vazamento de dados como PII (Informações de Identificação Pessoal) ou segredos. Os controles de acesso impedem que os agentes acessem ferramentas de que não precisam (ou não deveriam ter), evitando que executem ações não autorizadas com seus dados ou aplicações.

Além desses controles específicos, todo agente se beneficia da segurança de nível empresarial integrada à plataforma Digibee. Cada agente:

  • Executa isoladamente dentro de seu próprio Pod Kubernetes;
  • Controles de acesso para evitar ações indevidas;
  • Criptografa todos os dados em trânsito (TLS 1.2) e em repouso (AES);
  • Mantém trilhas de auditoria completas de atividades em tempo de execução (runtime);

Juntos, esses controles em camadas garantem que os agentes possam rodar de forma autônoma sem comprometer a integridade dos dados ou a segurança organizacional.

Observabilidade integrada: mantenha a precisão

Toda interação do agente é rastreada e registrada. Você pode inspecionar o desempenho em produção, identificar gargalos e reproduzir falhas com segurança no ambiente de desenvolvimento. É simples, na verdade: a Digibee entende os padrões de observabilidade que você exige das integrações e os aplica aos agentes.

Em resumo: adicione agentes à sua estratégia sem complicar demais a solução (ou sem exagerar na solução).

Com a Digibee, você tem tudo o que precisa para construir agentes. Engenheiros de integração não precisam se tornar especialistas em Python. Você não precisa investir e unir um complexo stack de IA. E você não precisa lidar com soluções que ainda não alcançaram escala ou segurança de nível empresarial. Em vez disso:

  • Trabalhe em uma única plataforma comprovada tanto para seus agentes quanto para suas integrações tradicionais, passando de um interesse incipiente em agentes para a confiança total com facilidade.
  • Construa agentes rapidamente com ferramentas MCP reutilizáveis que fornecem aos agentes o que eles precisam para realizar o trabalho—sem sair do controle (without going rogue).
  • Use guardrails (barreiras de segurança), governança e monitoramento de produção para rodar agentes em produção com confiança. 

As empresas vencedoras não serão aquelas com uma confusão de agentes verticais ou as que dependem de equipes de IA isoladas (siloed). As vencedoras reconhecerão que as equipes de integração já possuem contexto em toda a empresa e expertise em integração, 80% do que é necessário para o sucesso do agente. Elas equiparão essas equipes com uma plataforma unificada que preenche os 20% restantes.

Pronto para adicionar a capacidade de criar agentes à sua expertise em integração?

Na nossa opinião, a resposta é sim. Agende uma demo e veja a construção de agentes na Digibee hoje mesmo.

AI Pair-Programmer: conheça o assistente de desenvolvimento de integração baseado em Inteligência Artificial

Posted on novembro 14, 2024 by - AI

Ai Pair-Programmer

O AI Pair-Programmer é uma funcionalidade da plataforma de integração Digibee, baseada em Inteligência Artificial, que atua como um desenvolvedor par de cada pessoa de uma equipe de TI, oferecendo sugestões proativas e também sob demanda para codificação e aprimoramento de workflows.

A Digibee sempre priorizou facilitar o desenvolvimento de integrações, focando em uma abordagem visual e low-code, com segurança e escalabilidade em ambientes híbridos e multi-cloud. Em linha com essa proposta, a Digibee apresenta o AI Pair-Programmer – um recurso que agrega uma Inteligência Artificial avançada para ajudar desenvolvedores em tempo real.

Pair-programming, ou programação em pares, já é um conceito antigo na comunidade de desenvolvedores. Ele consiste em dois desenvolvedores trabalhando juntos para otimizar a criação de códigos e reduzir falhas. No entanto, o custo de um programador extra, somado à dificuldade de manter a continuidade, dificulta a implementação desse modelo em larga escala. 

O AI Pair-Programmer transforma esse conceito em uma realidade acessível ao atuar como um par virtual para desenvolvedores, oferecendo suporte contínuo, melhorando a qualidade do código e reduzindo a complexidade do processo de desenvolvimento.

>> Agende uma demonstração personalizada com nossa equipe de especialistas e veja como o AI Pair-Programmer do iPaaS da Digibee trará eficiência ao seu negócio. 

O que é o AI Pair-Programmer?

O AI Pair-Programmer é uma funcionalidade do iPaaS da Digibee, atuando em todo o ciclo de desenvolvimento, desde o planejamento até a implementação. Ele foi projetado para aumentar a produtividade e a qualidade do código, fornecendo orientações, automação de tarefas e sugestões em tempo real para cada etapa do projeto.

Além disso, ele oferece dois tipos de suporte para otimizar a experiência dos desenvolvedores:

  • Assistência proativa: A IA antecipa os possíveis desafios e intervém automaticamente, oferecendo sugestões de melhores práticas e melhorias no código.
  • Assistência sob demanda: Os desenvolvedores podem acionar a IA por meio de um chat integrado sempre que precisarem de suporte adicional, seja para resolver erros, otimizar a performance ou validar decisões complexas.

Como funciona?

Integrado ao workflow do desenvolvedor, o AI Pair-Programmer oferece assistência contínua, adaptando-se de forma proativa e reativa conforme necessário. Aqui está um resumo das duas abordagens de interação da IA:

1. Assistência Proativa

Na assistência proativa, o AI Pair-Programmer intervém automaticamente em momentos-chave, antecipando e sugerindo melhorias. Alguns exemplos incluem:

  • Orientações e recomendações: antecipando-se aos problemas, a IA fornece recomendações de arquitetura, insights com melhores práticas e orienta sobre potenciais riscos, evitando erros antes que se tornem um problema.
  • Automação de tarefas: a IA automatiza rotinas repetitivas, sugerindo e autocompletando códigos e detectando de erros, reduzindo o trabalho manual e permitindo que o desenvolvedor foque em tarefas mais complexas.
  • Otimização em tempo real: durante o desenvolvimento, a IA sugere configurações otimizadas, padrões de design e melhorias de performance para simplificar workflows e obter melhores resultados.

Todas as ações proativas do AI Pair-Programmer contam com a anuência do desenvolvedor antes de serem aplicadas.

2. Assistência Sob Demanda

Na assistência sob demanda, o AI Pair-Programmer está sempre disponível para responder a solicitações específicas, por meio do chat. Alguns exemplos são:

  • Suporte imediato: quando solicitado, a IA ajuda com depuração, otimização de performance e testes, garantindo que o desenvolvedor não enfrente bloqueios.
  • Orientação baseada em conhecimento: ao enfrentar decisões complexas, o desenvolvedor pode contar com o conhecimento contextualizado da IA para tomar decisões bem informadas.
  • Resolução de problemas contextualizados: ao surgir um erro, o desenvolvedor pode pedir ao AI Pair-Programmer para um diagnóstico em tempo real, em que a IA se baseia em informações da plataforma e informações anteriormente compartilhadas pelo desenvolvedor, para prover uma resposta precisa. 
Assistência proativa e sob demanda do AI Pair Programmer

Principais benefícios do AI Pair-Programmer

O AI Pair-Programmer oferece uma série de vantagens que revolucionam o processo de desenvolvimento, focando em produtividade, qualidade do código e aprendizado contínuo.

1. Aumento da produtividade

A solução atua para manter o fluxo contínuo de trabalho e reduzir bloqueios durante o desenvolvimento. Entre os principais ganhos de produtividade estão:

  • Diminuição de bloqueios: a IA compartilha conhecimento e distribui responsabilidades, evitando atrasos.
  • Progresso contínuo: a monitoração constante permite que o progresso do desenvolvimento seja mantido, identificando e solucionando potenciais bloqueios rapidamente.
  • Redução da complexidade: a IA elimina a necessidade de habilidades altamente especializadas para tarefas complexas, ajudando os desenvolvedores a focarem no núcleo de seus projetos.

2. Melhoria na qualidade do código

A IA ajuda a garantir que o código seja desenvolvido com consistência e eficiência, minimizando erros e maximizando a estabilidade.

  • Redução de erros: a IA identifica erros em um estágio inicial, assegurando que o código final seja mais confiável e estável.
  • Aumento na consistência: ao aplicar as melhores práticas e padrões uniformemente, o AI Pair-Programmer promove um código de fácil manutenção, independente da equipe de desenvolvimento.

3. Compartilhamento de conhecimento

  • Trabalho em equipe de forma colaborativa: o AI Pair-Programmer  facilita o trabalho em equipe entre diversos desenvolvedores ao gerar documentação automática e detalhada, o que acelera o aprendizado dos novos membros da equipe.
  • Trabalho consistente de forma segura: a IA centraliza o conhecimento do projeto de forma segura, disponibilizando informações e decisões de desenvolvimento a todos os membros da equipe sem comprometer a privacidade de dados sensíveis. 

4. Resolução aprimorada de problemas

A IA oferece abordagens diversas para resolução de problemas, gerando soluções mais inovadoras e abrangentes.

  • Foco em padrões de integração: Diferentes perspectivas trazidas pela IA resultam em soluções robustas e criativas, com foco em aplicar as melhores práticas no desenvolvimento de integração de sistemas.
  • Feedback Imediato: Com um ciclo de feedback em tempo real, os desenvolvedores conseguem corrigir erros e melhorar continuamente o desenvolvimento.

>> Leia também: Arquitetos e desenvolvedores de integração: o que a IA tem feito por você ultimamente?

Funcionalidades e capacidades do AI Pair-Programmer

O AI Pair-Programmer está integrado ao iPaaS da Digibee para garantir uma assistência abrangente e contextualizada a cada etapa do processo de desenvolvimento. Embora a assistência sob demanda esteja sempre disponível, a assistência proativa está entrelaçada em toda a plataforma para assegurar que os desenvolvedores recebam orientação precisa e oportuna, promovendo um ambiente mais colaborativo e eficiente.

Para conhecer a fundo as capacidades de IA oferecidas, recomendamos a leitura da documentação detalhada do AI Pair-Programmer na Digibee Integration Platform. Lá, você encontrará informações sobre a integração com ferramentas, workflows e melhores práticas para maximizar os benefícios dessa funcionalidade.

Ele substitui desenvolvedores?

O AI Pair-Programmer foi criado para potencializar a capacidade dos desenvolvedores, sem substituir o trabalho humano. Como uma inteligência especializada em integração de sistemas, ele oferece suporte técnico, automatiza tarefas repetitivas e complexas e ajuda a transformar a lógica de negócio em integrações avançadas.

Dessa forma, mesmo desenvolvedores sem especialização em integração podem realizar integrações robustas e alinhadas aos objetivos estratégicos. Isso permite que os desenvolvedores concentrem seu tempo em atividades estratégicas e de alto valor, enquanto a IA dá o suporte necessário para acelerar o desenvolvimento de integrações. 

Experimente o AI Pair-Programmer da Digibee

Com o AI Pair-Programmer, a Digibee Integration Platform oferece um suporte poderoso e contínuo, transformando a maneira como o desenvolvimento de integrações é feito.

Se sua equipe busca velocidade e consistência no desenvolvimento de integrações, vale a pena experimentar o AI Pair-Programmer, uma funcionalidade que vai além da automação e redefine o conceito de Pair-programming, viabilizando um futuro mais colaborativo e produtivo para equipes de TI.

>> Agende uma demonstração personalizada com nossa equipe de especialistas e veja como o AI Pair-Programmer do iPaaS da Digibee trará eficiência ao seu negócio. 

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O que é integração SaaS? Conheça os principais benefícios, desafios e abordagens

Posted on julho 23, 2024 by - AI, IT, Soluções de Integração Corporativa

No cenário digital atual, as empresas utilizam uma grande variedade de aplicações SaaS (Software como Serviço) para gerenciar diferentes áreas de suas operações. De ferramentas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), como o Salesforce, a plataformas de gestão de projetos, como o Asana, os recursos SaaS se tornaram indispensáveis.

No entanto, com o aumento dessa dependência, surge a necessidade de integração eficiente entre essas ferramentas para garantir um fluxo de dados contínuo e workflows otimizados. É aí que a integração SaaS entra em cena.

>> Agende uma demonstração personalizada com nossa equipe de especialistas e veja como o iPaaS da Digibee trará eficiência ao seu negócio. 

Digibee: o iPaaS com melhor classificação no G2

Posted on junho 11, 2024 by - AI, IT, Soluções de Integração Corporativa

No cenário tecnológico acelerado de hoje, o verdadeiro sucesso de um produto é medido pelas experiências dos seus usuários. A Digibee, líder na categoria de plataformas de integração como serviço (iPaaS), recebeu as classificações mais altas de seus clientes nos últimos 2 anos, com feedbacks destacando facilidade de uso, eficiência, confiabilidade e custo-benefício.

Graças a todos os clientes que dedicaram seu tempo para compartilhar seus pontos de vista honestos sobre sua experiência desde o outono de 2023, a Digibee está liderando a categoria iPaaS para mercados de médio porte e empresariais, de forma consistente durante o inverno de 2024 e a primavera de 2024. Vamos nos aprofundar em alguns dos feedback tornando a Digibee a melhor escolha para empresas em todo o mundo.

Read Digibee reviews on G2

>> Agende uma demonstração personalizada com nossa equipe de especialistas e veja como o iPaaS da Digibee trará eficiência ao seu negócio

O que os clientes da Digibee estão dizendo no G2

Em diversos setores e casos de uso, os usuários da Digibee no G2 compartilharam suas experiências com integrações simplificadas, projetos acelerados e maior produtividade das equipes. Com feedback que enfatiza a flexibilidade, transparência de custos e escalabilidade da plataforma, essas avaliações mostram como a Digibee não só resolve desafios complexos de integração, mas também capacita as equipes a realizarem mais com menos esforço. Vamos conferir o que nossos clientes mais valorizam na Digibee.

Acelerando projetos com integrações simplificadas

Um dos princípios de design da plataforma da Digibee é simplificar arquiteturas complexas orientadas a APIs, otimizando workflows de desenvolvimento, reduzindo custos operacionais e acelerando a implantação. Um dos principais facilitadores desse princípio é a transformação de bibliotecas de código em Cápsulas reutilizáveis, que podem ser usadas e reaproveitadas conforme for necessário em diferentes workflows, reduzindo significativamente o gerenciamento do ciclo de vida das APIs.

Um cliente comentou sobre sua experiência com gerenciamento e desenvolvimento de APIs, além do suporte da nossa equipe: “Fácil de construir e implantar APIs. A Digibee funciona bem com vários tipos de arquivos e aplicações. A equipe de suporte é excelente e tem muito material de treinamento disponível.” [G2, Avaliação de Cliente Verificada]

Os clientes frequentemente elogiam nossas Cápsulas e como elas liberam suas equipes para se concentrarem em estratégia e inovação: “iPaaS com conectores para diferentes plataformas e tecnologias, interface amigável e com menos código. A possibilidade de criar integrações de forma rápida e estruturada nos permitiu pensar sobre ‘o que deveria ser feito‘ ao invés de ‘como fazer isso’.” [Washington S, G2, avaliação verificada do cliente]

Os clientes destacam constantemente a facilidade de uso da plataforma, a rápida curva de aprendizado para equipes de desenvolvimento, nosso excelente programa de educação e recursos, UX moderna, e a eficiência que traz aos processos de integração, resultando em uma redução no tempo de entrada no mercado. 

“A ferramenta em si é muito fácil de usar quando você pega o jeito. Quando você passa meses trabalhando diariamente em uma plataforma, não quer ter a sensação de estar preso a uma tecnologia ultrapassada. A Digibee é atual e moderna. Parabéns à equipe que a desenvolveu por valorizar tanto a experiência do usuário quanto a funcionalidade.”

G2, avaliação verificada do cliente

“A capacidade de integração oferecida pela plataforma é impressionante e realmente facilitou a conexão entre nossas várias aplicações, serviços e sistemas dentro da empresa… Integra facilmente nossos sistemas e possui uma curva de aprendizado muito boa com nossos desenvolvedores, levando bem menos tempo para treiná-los e, assim, gerando valor rapidamente.” [Lucas S., G2, Avaliação Verificada de Cliente]

Outro cliente resumiu apropriadamente o motivo pelo qual está redobrando seu compromisso. “O Digibee possui recursos poderosos para integrar diversos sistemas e tecnologias. Isto é muito útil porque seus clientes podem desenvolver rapidamente suas soluções de integração. Nossa equipe de desenvolvimento não precisa se preocupar com os aspectos tecnológicos, seu foco está apenas no problema de negócio que será resolvido porque a Plataforma Digibee fornece todos os componentes técnicos que precisamos.” [Gabriel V., G2, Avaliação Verificada do Cliente]

Acelerando a entrega de projetos com IA

As ferramentas e a infraestrutura avançadas da Digibee foram projetadas para maximizar a eficiência e minimizar tarefas rotineiras. Os recursos aprimorados por IA da plataforma simplificam a criação de workflows, tornando-a a favorita entre os usuários que precisam acelerar a entrega de projetos.

Um de nossos usuários comentou sobre a facilidade de desenvolvimento por meio dos conectores para uma equipe com recursos limitados: ‘uma equipe pequena pode implementar rapidamente novas integrações e melhorias. A plataforma oferece uma ampla variedade de conectores que atendem a todas as necessidades dos projetos de integração, evitando a necessidade de código personalizado.’ [Vitor M., G2, Avaliação Verificada de Cliente]

Outro cliente destacou que o que mais gostou no produto da Digibee foi a agilidade no desenvolvimento, a rápida implementação e o tempo rápido de processamento para integrações, reduzindo o tempo de implantação em impressionantes 90%: ‘conseguimos reduzir, em termos de processamento, uma das maiores integrações em mais de 90% do tempo.’ [Alexandre J., G2, Avaliação Verificada de Cliente]

Melhorando a confiabilidade e a escalabilidade

Os clientes valorizam a capacidade Zero-Operations da Digibee, que permite gerenciar workflows sem esforço, aumentando a confiabilidade e a escalabilidade.. Esse recurso possibilita que as empresas se concentrem na inovação, em vez da gestão da infraestrutura. Como disse um cliente: “A Digibee oferece uma solução de integração escalável e fácil de manter para projetos…(O que mais gosto é do) desenvolvimento de arquitetura com uma interface integrada e métodos para realizar testes rapidamente. Painel de gestão de usuários e interface de visualização de desempenho do pipeline” [Murilo N., G2, Avaliação Verificada de Cliente].

“Um dos pontos fortes da Digibee é a sua capacidade de integrar uma ampla gama de aplicações e sistemas, permitindo às empresas centralizar e gerir os seus dados de forma mais eficiente. Além disso, a plataforma oferece recursos de automação que podem resultar em economia de tempo e redução de erros operacionais… No geral, a Digibee fornece uma solução que otimiza workflows e capacita as organizações a serem mais ágeis e orientadas por dados.”

G2, avaliação verificada do cliente

Um cliente mencionou: “Antes de usar a Digibee, eu tinha problemas para monitorar e controlar todas as minhas APIs, seus ambientes e desempenho. Agora, tenho controle total sobre todos os aspectos dos meus pipelines de integração, com alertas e dashboards para visualizar a saúde completa do meu ambiente, o que me permite gastar menos tempo e recursos nisso.” [G2, Avaliação Verificada de Cliente]

A flexibilidade da plataforma também foi um destaque para muitos clientes, garantindo integrações ágeis e eficientes. Um cliente, que tinha um prazo extremamente agressivo para seu projeto de integração, conseguiu atender aos prazos com nossa solução escalável. Ele observou: “A plataforma merece destaque pela sua flexibilidade, atendendo às diversas necessidades de integração… A abordagem ‘low code, que não só simplifica, mas também acelera bastante o processo de desenvolvimento. Além disso, a parceria com os profissionais da Digibee é excepcional, oferecendo suporte ágil e eficiente para garantir o sucesso contínuo.” [Denis G., G2, Avaliação Verificada de Cliente]

Integrações econômicas

O modelo de precificação baseada no consumo é outro ponto que os clientes têm destacado. Ao garantir que paguem apenas pelos recursos realmente utilizados, a Digibee oferece uma solução econômica que se alinha com as necessidades do negócio. “As empresas se beneficiam da economia de custos e da escalabilidade aprimorada, já que a Digibee permite uma fácil integração de novos aplicativos e sistemas. No geral, a Digibee fornece uma solução que otimiza workflows e capacita as organizações a serem mais ágeis e orientadas por dados.” [Renato C., G2, Avaliação Verificada de Cliente]

“A Digibee está pronta para lidar com qualquer tipo de integração, desde as mais simples usando arquivos de texto até as mais complexas misturando diferentes APIs Web, bancos de dados, sistemas legados, etc.

Carlos Renato S.., Avaliação de Cliente Verificada G2

A economia de custos também se manifesta ao permitir que os engenheiros concentrem-se na lógica essencial do negócio em vez de tarefas repetitivas. Os clientes mencionaram que a Digibee possibilita o foco no core business, enquanto utilizam com segurança e confiança o suporte abrangente oferecido pelas ferramentas da plataforma.

“As integrações são mais rápidas de desenvolver na Digibee. O suporte é muito superior. A Digibee é nossa principal ferramenta de integração, reduz nosso tempo de desenvolvimento e cria integrações melhores e mais rápidas. Estamos usando-a para criar microsserviços reutilizáveis e aplicativos para movimentar e transformar dados.” [Alec I., G2, Avaliação Verificada de Cliente]

Parcerias e apoio poderosos

O relacionamento entre a Digibee e seus clientes vai além da simples prestação de um serviço. Os usuários apreciam o apoio e dedicação consistentes da equipe Digibee, o que agrega imenso valor à sua experiência geral. 

“A cooperação dos colaboradores da Digibee tem sido vital na construção dos nossos projetos de pipelines de integração, suas habilidades gerais e domínio que a equipe tem da plataforma são muito importantes para solucionar nossas necessidades de negócio.”

Matheus R., G2, Avaliação Verificada do Cliente

“A Digibee oferece um excelente serviço de suporte. O principal ponto positivo do Digibee é sem dúvida a qualidade e rapidez do suporte. Sempre que necessário, podemos chamar um atendente no chat e esclarecer qualquer dúvida.” [Pedro C., G2, Avaliação Verificada do Cliente]

Junte-se ao nosso grupo de clientes satisfeitos e otimize sua estratégia de integração com a Digibee

As classificações mais altas e as críticas elogiosas de nossos clientes são a prova definitiva da eficácia e confiabilidade da Digibee. Com recursos projetados para simplificar a integração, acelerar a entrega, reduzir custos e eliminar desperdícios, o Digibee se destaca como a escolha ideal para empresas que buscam otimizar suas estratégias de integração. Como líder na categoria iPaaS para mercados de médio porte e empresariais desde o outono de 2023, a Digibee continua a definir o padrão na indústria.

Experiência a diferença Digibee hoje e junte-se às fileiras de nossos clientes satisfeitos. Para maiores informações, fale com nossos especialistas em integração sobre seu caso de uso e necessidades de negócios específicos e descubra como nossa plataforma pode transformar seus processos de integração.

Decifrando o código da IA: a apresentação da Digibee no Gartner Summit 2024

Posted on maio 23, 2024 by - IT, Soluções de Integração Corporativa

Tive a honra de fazer uma apresentação em nome da Digibee no Gartner Innovation & Business Solutions Summit deste ano, em Las Vegas, para mais de 150 líderes de diversas formações técnicas e setores. Apresentar o nosso iPaaS é sempre um prazer, mas apresentar um estudo de caso de cliente é ainda melhor. Especialmente quando os resultados testemunhados mostraram grandes ganhos de produtividade e economia na integração de sistemas.

Arquitetos e desenvolvedores de integração: o que a IA tem feito por você ultimamente?

Posted on janeiro 8, 2024 by - AI, IT, Popular, Soluções de Integração Corporativa

A inteligência artificial tem dominado a maior parte dos holofotes no setor de tecnologia empresarial nos últimos anos, e com razão. Para muitas empresas, a IA acelerou avanços significativos, como automação, robótica e análises de big data, ajudando a reinventar a maneira como os negócios são conduzidos.

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