Agentes de IA que atuam em processos reais — integrados ao seu ambiente, com as regras do seu negócio.
Solicitar demonstração →Indústria de proteína animal
60%
redução no custo de atendimento
Indústria química
Zero → App
do conceito à produção
Grupo Orangefox
17
anos aplicando IA em operações reais
SOFIA™
24×7
agente operando em clientes reais
Existe uma diferença fundamental entre sistemas que respondem e sistemas que agem.
Um agente agentico não espera uma pergunta. Ele monitora, processa, decide e executa — dentro dos limites que você define.
O Grupo Orangefox projeta, treina e opera esses agentes. Com os seus dados e as suas regras.
IA agentica
não é chatbot. É execução autônoma dentro da sua operação.
Não ao chat. Não ao suporte. Aos processos que hoje dependem de pessoas repetindo o mesmo trabalho todo dia.
SOFIA™ é o agente de inteligência agentica do Grupo Orangefox. Desenvolvido internamente, já atua em ambientes de clientes reais — tornando qualquer dado da empresa acessível a quem decide, na hora que precisa.
Não é produto de prateleira. É configurada para cada operação: suas fontes de dado, sua lógica de negócio, seu ambiente tecnológico.
Ver SOFIA™ em ação →O que o C-level pergunta. SOFIA™ responde.
O CEO pergunta qualquer coisa e recebe a resposta com dados reais da empresa — como se fosse um analista disponível 24h.
O agente monitora padrões e sinaliza desvios antes que virem problema — fraudes, desperdício, queda de performance.
Workflows que dependem de intervenção manual passam a rodar de forma autônoma, com rastreabilidade e regras do negócio.
Relatórios gerados, formatados e entregues automaticamente para quem precisa — sem o time de dados no loop operacional.
Indústria Química / Fidelização
Indústria química
App de fidelização com CRM integrado, gamificação e cashback — concebido, desenvolvido e lançado com inteligência aplicada pelo Grupo Orangefox. Do zero à produção, com arquitetura agentica desde a concepção.
Entrega
App completo
em produção
A maior parte dos projetos de IA que fracassa não erra no modelo: erra no alicerce. IA aplicada sobre dado ruim não corrige o dado — ela só erra mais rápido, e com mais confiança. Por isso, quando a fundação não está de pé, a primeira conversa é sobre dados, não sobre agentes.
Com a base em ordem, a pergunta passa a ser outra: qual trabalho repetitivo consome o time sem decidir nada? Atendimento que responde a mesma dúvida cem vezes por dia, relatório que alguém monta toda segunda, conferência manual entre dois sistemas, pedido digitado à mão a partir de um e-mail. É aí que a automação paga, e rápido.
O que não recomendamos: colocar um agente genérico para "resolver tudo". Quanto mais específico o agente, melhor ele responde e mais barato ele custa — um para venda, um para despesa, um para atendimento, cada um com seu escopo e sua fonte.
Todo agente que entra em operação tem três coisas definidas desde o começo: o que ele pode decidir sozinho, o que precisa passar por uma pessoa e o que ele nunca faz. Em atendimento, por exemplo, falar de preço e de contrato costuma ficar fora — a conversa é passada para alguém do time.
É esse desenho que separa automação que o time adota de automação que o time contorna. Agente sem limite claro gera retrabalho e perde a confiança de quem depende dele.
Atendimento, consulta a dados em linguagem natural e execução de tarefas, conectados ao ambiente do cliente — com escopo, limites e escalada para pessoas.
Fluxos em n8n que ligam sistemas que não conversam: ERP, CRM, planilha, e-mail e WhatsApp, com alerta quando algo falha.
Quando o sistema não tem API, a automação entra por onde dá. O caminho não é elegante, mas elimina a digitação.
App e portal para operação e cliente final, do conceito ao lançamento — como o app de fidelização que foi do zero à produção em dois meses.
Não precisam ficar. O desenho padrão mantém o dado sensível na infraestrutura do cliente, e o que vai ao modelo é o necessário para a resposta. Quando o caso pede, trabalhamos com modelo rodando dentro do ambiente do cliente.
Depende do volume e do modelo escolhido — e é justamente por isso que agente específico sai mais barato que agente genérico. Medimos o custo por conversa desde o piloto, para que a conta apareça antes de escalar.
Por isso existem os limites definidos no desenho. O que não é certeza vira escalada para uma pessoa, e cada conversa fica registrada para revisão.
Para agentes que respondem com números da operação, sim. Para automação de processo, nem sempre — muitos fluxos valem a pena mesmo antes da fundação de dados estar pronta.
Mostramos em 30 minutos como funciona no ambiente real de um cliente.