Wiki MCCM
Conhecimento prático para AI, dados e consultoria
A wiki MCCM explica como as empresas iniciam auditorias de AI, escolhem primeiros fluxos de trabalho, executam pilotos com KPIs, automatizam reporting com segurança e preparam narrativas para VC, sem comprar uma ferramenta primeiro.
Comece aqui
Audit → primeiro workflow → piloto
O que deve entregar uma auditoria de AI
Uma auditoria de AI útil termina com três entregas: roadmap curto de oportunidades, riscos e lacunas de dados claros, e um piloto recomendado com…
De auditoria a piloto
Uma auditoria torna-se piloto quando um responsável, um KPI, um âmbito de fluxo e um calendário de 6–10 semanas estão escritos e financiados. Sem esses…
Escolher o primeiro fluxo de trabalho com AI
Escolha o primeiro fluxo onde um responsável já sente dor semanal, as entradas existem sem projeto de dados de seis meses e um humano pode rever a saída em…
Pontuar casos de uso numa auditoria de AI
Pontue casos de uso por valor, esforço, prontidão de dados e risco. A pontuação mais alta com responsável torna-se piloto. A auditoria é ferramenta de…
Quando contratar versus pilotar com parceiros
Contrate quando a capacidade é central e recorrente. Pilote com parceiro quando precisa de velocidade, modelo e go/no-go claro sem aposta de headcount…
Pilotos e medição
Responsáveis, KPIs, go/no-go
Exemplos de KPI para pilotos de AI
Um piloto de AI funciona quando um KPI principal melhora em 6–10 semanas com responsável nomeado: horas devolvidas, tempo de ciclo, taxa de erro ou volume…
Responsável, não comité, para pilotos de AI
Pilotos de AI precisam de um responsável de processo que possa mudar o fluxo. Comités podem aconselhar. Não executam go/no-go de seis semanas.
Linha de base antes de automatizar
Meça tempo, volume ou taxa de erro atuais num ciclo real antes de automatizar. Sem linha de base, todo piloto parece caso de sucesso.
Go/no-go após seis semanas
Às seis ou dez semanas, mantenha o piloto só se o KPI principal melhorou e o responsável quer o fluxo. Caso contrário, redesenhe. Não alargue uma demo vaga.
Medir horas devolvidas pela AI
Horas devolvidas é o tempo honesto que a equipa recupera após revisão, não o tempo que o modelo gasta a gerar texto. Meça um ciclo de linha de base e compare.
Experiências de AI baratas versus arriscadas
Experiências baratas usam dados públicos ou sintéticos e rascunhos internos. As arriscadas tocam clientes, dinheiro ou dados pessoais sem porta de revisão.…
O que a direção deve perguntar numa demo de AI
A direção deve perguntar quem é dono do fluxo, que KPI melhora em seis semanas e onde vão os dados. Se a demo não responde, é teatro.
AI segura e privacidade
GDPR, ferramentas aprovadas, redação
Fluxos de AI compatíveis com GDPR
Um fluxo de AI compatível com GDPR nomeia os dados pessoais envolvidos, escolhe ferramenta aprovada e percurso de retenção, minimiza o que entra em prompts,…
Perguntas ao fornecedor para ferramentas de AI
Pergunte onde os dados são processados, se treino com as suas entradas está desligado por defeito, quanto tempo ficam logs e como exportar ou apagar. Se um…
Porta de revisão humana para saídas de AI
Uma porta de revisão humana é uma pessoa nomeada e uma checklist que deve aprovar a saída de AI antes de sair da equipa. Sem ela, a velocidade sobe e a…
Redigir dados pessoais antes dos prompts
Redija nomes, IDs e segredos antes dos prompts para o modelo não ver o que a sua política proíbe. Se não pode redigir, não execute o fluxo com dados reais.
Construir uma lista de ferramentas de AI aprovadas
Uma lista de ferramentas aprovadas define o que o pessoal pode usar com dados de trabalho, só texto público ou o que está proibido. Atualize quando mudarem…
Quando não usar AI generativa
Evite AI generativa quando o custo de resposta errada é dano legal, de segurança ou ao cliente irreversível de imediato e não tem revisor. Use regras ou…
Saídas de AI internas versus cliente
Rascunhos internos toleram mais erro com revisão. Texto para cliente precisa de portas mais estritas, regras de tom e muitas vezes âmbito menor.
AI para administração de RH sem fugas de dados
A AI de administração de RH fica em exemplos redigidos ou sintéticos, salvo ferramenta contratada para dados pessoais. Políticas e contratos vencem prompts…
Fluxos de trabalho diários
Reporting, suporte, triagem, reuniões
Automatização de reporting com AI
Substitua reporting manual semanal congelando o esqueleto do relatório, ligando fontes de confiança, gerando primeiro rascunho com AI e mantendo revisão…
AI para rascunhos de suporte ao cliente
Use AI para rascunhar respostas de suporte a partir de um modelo e excertos de conhecimento, e exija revisão de um agente antes de enviar. Meça tempo até…
AI para triagem de caixa de entrada
Encaminhe correio ou tickets recebidos para a fila certa com sugestões de AI e confirmação humana. Acompanhe a taxa de encaminhamento errado tanto como a…
De notas de reunião a ações com AI
Transforme notas de reunião em responsáveis e prazos com um fluxo de prompt fixo e confirme ações com os participantes. O KPI são ações registadas sem…
Prompts de higiene de CRM que duram
Prompts de higiene de CRM duram quando atualizam um campo obrigatório de cada vez, citam a nota ou email fonte e exigem confirmação humana antes de gravar.…
Padrões de AI side-car para helpdesk
Um side-car de helpdesk mantém o sistema de tickets como registo oficial e usa AI ao lado para rascunhos, resumos e sugestões de encaminhamento que um…
Triagem de faturas de fornecedor com AI
Triagem de faturas de fornecedor com AI deve classificar exceções, rascunhar perguntas a fornecedores e resumir discrepâncias depois de os valores vir de…
Packs de finanças e AI para PME
Os packs de finanças podem usar AI para rascunhar comentários depois de os números estarem fechados nos sistemas de registo. Nunca deixe o modelo inventar…
Camada narrativa do pack de conselho
A camada narrativa de um pack de conselho explica o que mudou, por que importa e que decisão precisa. A AI pode rascunhar esse texto só depois de fechar…
Dados e decisões
Pipelines, fonte de verdade, análise
Análise de dados sem equipa de data science
Não precisa de equipa completa de data science para começar. Precisa de uma decisão, um pipeline de dados de confiança e um relatório ou modelo repetível…
Saídas prontas para decidir, não mais dashboards
Pronto para decidir significa que um responsável pode agir após uma revisão. Mais dashboards sem cadência de decisão são inventário, não insight.
Hierarquia de fonte de verdade
Uma hierarquia de fonte de verdade ordena que sistema ganha quando CRM, ERP, ficheiros e resumos de AI discordam. Escreva-a uma vez. Treine pessoas e…
Sistema de registo versus scratchpad de AI
Um sistema de registo é onde a empresa guarda estado oficial com permissões e histórico. Um scratchpad de AI é onde as pessoas exploram rascunhos. Misturar…
Limites do assistente de fórmulas em folhas de cálculo
Ajuda de AI em fórmulas serve para rascunhar fórmulas e explicar erros em cópias de dados. Torna-se perigosa quando edita livros de produção sem controlos…
Documentar pressupostos de AI
Escreva os pressupostos por trás de um fluxo: fontes de dados, definições e o que o modelo não pode decidir. Os revisores precisam dessa lista mais do que…
Fundraising e VC
Narrativa, métricas, data room
Narrativa VC para deeptech
Uma narrativa de fundraising deeptech une insight técnico sólido a comprador com orçamento, mostra prova além de slides e declara o próximo marco que o…
Básicos da data room de fundraising
Uma data room de fundraising deve alinhar com o pitch: métricas, contratos, IP e uso de fundos. Se o deck e a sala não coincidem, a diligência para.
Métricas de pitch em que os investidores não confiam
Investidores desconfiam de métricas vaidosas, TAM sem fonte e precisão em prazos científicos que não defende. Prefira menos números que possa auditar.
Narrativa de subsídio versus equity
Histórias de subsídio destacam benefício público e marcos. As de equity destacam compradores, margens e propriedade. Indique a que audiência fala.
Nomear o comprador em pitches deeptech
Nomeie o titular do orçamento e o trabalho pelo qual paga hoje. Deeptech sem comprador é atualização de laboratório, não narrativa de venture.
Runway, marcos e claims de produto
Ligue o runway a marcos que possa mostrar e mantenha claims de produto dentro do que o marco prova. Adjetivos de AI não prolongam o runway.
Formação e operações
Competências que duram, mudança de processo
Formação em AI que perdura nas operações
A formação em AI perdura quando cada sessão termina com responsável de fluxo alterado, prompt ou automação em produção e data de revisão. Workshops só…
Passagem de formação para produção
A formação só perdura se a aula termina com responsável de fluxo em produção, modelo de prompt em uso e data de revisão. Caso contrário, comprou entretenimento.
Modelos de prompt que as equipas reutilizam
Modelos reutilizáveis fixam entradas, tom e forma de saída para a qualidade não depender de quem lembrou a frase inteligente. Versione como documentos de…
Versionar fluxos de prompt
Versione fluxos de prompt como SOPs: data, responsável, nota de alteração. Quando a qualidade cai, precisa saber que versão correu.
Glossário primeiro para prompts de domínio
Prompting glossário-primeiro dá ao modelo as suas definições aprovadas de termos-chave antes de rascunhar. Quem omite discute palavras após cada saída e…
Registo de alterações de AI para operações
Um registo de alterações de AI para operações regista quem mudou um prompt, modelo ou regra de encaminhamento, quando e porquê. Sem isso não explica uma…
Plano de rollback para fluxos de AI
Um plano de rollback para um fluxo de AI nomeia quem pode parar, qual é a última versão boa conhecida de prompt ou processo e como o trabalho continua sem o…
Risco de processo sombra após AI
Um processo sombra é a folha de cálculo ou caixa antiga que continua ao lado do fluxo de AI. Se persistir, o seu KPI é falso. Elimine o caminho sombra ou…