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Corretora de reciclagem

Da corretagem manual no WhatsApp a um vendedor de IA. Com LGPD de fábrica.

3.947

testes, 0 falhas

Agente de IA · Forward Deployed · Em andamento · 2026

O Problema

O cliente faz corretagem de sucata plástica para a economia circular. A operação comercial rodava manual, numa única pessoa, no WhatsApp — intake, qualificação, match, oferta, negociação, compliance. O funil inteiro esperava essa pessoa validar e decidir.

O setor vive de evidência auditável, e dado de lead exige LGPD desde o desenho — não como remendo. O agente precisava assumir o funil com escalonamento humano e consentimento rastreável.

A Abordagem

Construímos um agente único de WhatsApp que opera um funil de 8 fases, da entrada à validação, com guard-rails de dinheiro e de compliance aplicados em código, depois de o modelo falar. A base de conhecimento foi minerada de um corpus de 92 conversas reais da operação. Follow-up automático roda em produção.

LGPD de fábrica: opt-in no próprio WhatsApp com termo versionado, aceite registrado com hash, IP e data — assinatura eletrônica nos termos da MP 2.200-2 — e fonte canônica única de consentimento, com teste que proíbe uma segunda. Por baixo, uma plataforma multitenant: Next.js 14 + Supabase com RLS, 40 migrations, 12 edge functions, 472 testes Deno.

O Resultado

8
fases de funil, um agente
27
specs escritas antes do código
472
testes da plataforma (Deno)

corretagem manual, de uma pessoa, no WhatsAppvendedor de IA em produção controlada

3.947 testes no agente, 0 falhas. O agente roda em produção controlada — inbound atrás de allowlist, opt-in LGPD no ar desde julho, follow-up automático ativo. Toda feature sensível fica atrás de uma flag que só o cliente arma. Homologação com o cliente em andamento.

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