Quality Digital (QUSW3) transforma conhecimento acumulado em nova capacidade de entrega com IA

Modelo Traction combina experiência de 37 anos, agentes especializados e processos para reduzir prazo, custo e retrabalho

A experiência acumulada em 37 anos de atuação no Brasil está ajudando a Quality Digital a estruturar uma nova forma de aplicar inteligência artificial à operação digital. Por meio do Traction, modelo que combina IA, processos estruturados, conhecimento de domínio e validação humana, a companhia transforma sua experiência em tecnologia e método para ampliar a capacidade de entrega sem abrir mão de qualidade e controle.

A proposta parte de um desafio que acompanha a adoção da IA nas empresas: a velocidade, por si só, não garante resultado. De um lado, o modelo tradicional depende de mais pessoas e horas para ganhar escala. De outro, a utilização de IA sem metodologia pode acelerar a execução, mas aumentar riscos de inconsistência e retrabalho. O Traction busca unir os dois pontos: a velocidade dos agentes de IA e a consistência de processos, especialistas e conhecimento acumulado.

Um exemplo prático da eficácia desta solução está nos resultados já obtidos em projetos de VTEX FastStore. Uma entrega que levava cerca de três semanas passou a ser realizada em aproximadamente quatro horas, com redução de 60% no prazo, 40% no custo total e zero retrabalho após o lançamento no caso analisado.

“Com o Traction, não se trata apenas de colocar IA para executar uma tarefa. É transformar conhecimento, processo e experiência em capacidade de entrega”, afirma Luiz Guilherme Priolli, Architect Manager da Quality Digital. 

Conhecimento de domínio dentro da IA

Um dos diferenciais do modelo está na capacidade de incorporar conhecimento especializado à operação da IA. Na frente de FastStore, por exemplo, a Quality Digital estruturou 49 skills de domínio, desenvolvidas a partir da experiência de profissionais que implantaram e migraram um grande volume de lojas na plataforma.

Esse conhecimento é combinado a um codebase de referência, documentação, decisões e histórico de projetos, além de agentes especializados por disciplina. Antes da execução, cada demanda passa por contextualização e especificação. Durante o processo, há validações e gates de qualidade e a decisão sobre a publicação permanece sob controle humano.

O Traction também é aplicado em outras frentes da operação digital, como acessibilidade, enriquecimento de catálogo, SEO e GEO, CRO, inteligência de dados e mídia, permitindo automatizar etapas e ampliar a capacidade de execução.

De velocidade para capacidade de entrega

O modelo foi estruturado para que a IA não opere de forma isolada. A cada execução, o Traction combina contexto, especificação, execução, validação e registro, criando uma base que pode ser reutilizada nos ciclos seguintes.

Esse princípio permite que a experiência acumulada pela empresa deixe de estar restrita às pessoas que participaram de determinado projeto e passe a fazer parte da própria operação. Atualmente, a estrutura da companhia reúne mais de 37 anos de experiência em projetos complexos, mais de 2 mil especialistas e uma base de 49 skills de domínio para operações FastStore.

“A IA pode acelerar uma execução, mas velocidade sem contexto não garante qualidade. O que fazemos com o Traction é colocar conhecimento de domínio, processos e critérios de validação dentro da operação. Assim, os agentes ganham capacidade de execução sem que a empresa perca o controle sobre o resultado”, explica Priolli.

No modelo do Traction, agentes podem observar ambientes, identificar demandas, avaliar riscos e prioridades, executar tarefas, testar resultados e realimentar a base de conhecimento, mantendo o especialista concentrado no ponto de decisão mais crítico: a aprovação de mudanças irreversíveis em produção.