Como a gente decide onde entra IA e onde entra uma regra fixa

A gente decide com uma pergunta: a resposta certa pode ser escrita? Se pode (um horário, um valor, a cor exata da marca), quem faz é uma regra fixa, escrita em código. Se não pode (entender o que o cliente quis dizer, escrever uma legenda), aí entra a IA.

Tem quem chame de "AI First" o jeito de desenhar tudo com a IA no centro. Na FBRAIN a gente põe a IA só no pedaço que precisa dela, e o resto fica com regra e código. Abaixo, o método em cinco passos e os erros de onde cada passo saiu.

1. Medir antes de montar

Nenhuma automação começa sem o número de antes. Na confirmação de reuniões, o primeiro passo é anotar por duas semanas, numa planilha de três colunas, quem marcou e quem veio. Leva uns 20 segundos por reunião.

O motivo é prático: sem esse número, não dá para saber se vale automatizar, e depois não dá para mostrar se funcionou. E se a planilha não sobrevive às duas semanas, o problema não é de tecnologia.

2. Separar o que tem resposta certa

Quando a gente desenhou a confirmação de reuniões por WhatsApp, quatro análises feitas em separado chegaram à mesma conclusão: aquilo não precisa de agente de IA. É uma sequência fixa com um relógio (mandou, esperou, recebeu resposta ou não). Uma delas disse que é o tipo de problema que um agente resolve pior e mais caro do que uma regra simples.

O carrossel ensinou a mesma coisa pelo lado da imagem. A marca da FBRAIN tem cor, fonte e margem escritas em número. O gerador de imagem recebia tudo isso e ainda assim distorcia o logo, porque ele desenha formas parecidas com letras, sem saber qual é a fonte. Hoje o gerador só faz a foto, e o texto e o logo entram por cima, num modelo fixo.

3. Deixar o código guardar o que já aconteceu

Num protótipo de atendimento para imobiliária, o agente precisava fazer oito perguntas antes de montar a lista de imóveis. Em 31 de agosto de 2026, o modelo marcou o valor como respondido sem ter perguntado e, na hora de fechar, devolveu a resposta vazia duas vezes seguidas. Três rodadas de ajuste nas instruções não resolveram.

A divisão que resolveu: o código sabe qual pergunta falta e guarda o que já veio, e a IA só tira o dado da frase da pessoa. A IA conversa bem. Contar em que etapa a conversa está fica com o código.

4. Rodar na nossa operação primeiro

Antes de mandar mensagem para cliente de alguém, a automação roda em modo de teste com a gente. Foi assim que apareceu o erro da primeira montagem da confirmação: a resposta do cliente chegava, mas não achava a linha dela na planilha, porque o WhatsApp devolvia um código diferente do telefone guardado.

Em setembro de 2026, a confirmação ainda está nessa fase. O piloto de 30 dias na própria operação não terminou, e por isso ela ainda não é vendida como serviço pronto.

5. Conferir o trabalho, e não só se rodou

Ferramenta de automação mostra se cada rodada terminou. Em agosto de 2026, a gente conferiu 62 rodadas de agentes nossos que o sistema marcava como concluídas, todas sem erro. Lendo o que cada uma produziu, 25 não tinham escrito nada no destino.

Desde então, a conferência olha o resultado: a mensagem chegou, a linha foi preenchida.

O que esse método custa

Ele é mais lento no começo. Duas semanas de planilha antes de qualquer automação parecem desperdício para quem quer ver o robô funcionando na segunda-feira.

E ele entrega menos "IA" do que se espera de quem monta agentes. Quem chega querendo um agente pode sair com uma regra fixa e uma planilha, quando é isso que o problema pede.

Se você quer saber se o que tem em mente pede IA, uma regra simples ou só uma planilha bem feita, dá para ver isso numa conversa: em 30 minutos o Filipe olha o processo com você e diz qual dos três.