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Valcann revoluciona acesso ao conhecimento técnico com assistente de IA Generativa baseado em AWS

🚧 Desafio Como Premier Partner AWS, a Valcann Cloud atua com centenas de clientes na América Latina, entregando soluções críticas de infraestrutura e operações em nuvem. Porém, sua equipe de engenheiros enfrentava um gargalo importante: o tempo excessivo gasto para acessar procedimentos operacionais, históricos de clientes e boas práticas, distribuídos em diferentes sistemas. Esse desafio de “conhecimento fragmentado” causava atrasos...

🚧 Desafio

Como Premier Partner AWS, a Valcann Cloud atua com centenas de clientes na América Latina, entregando soluções críticas de infraestrutura e operações em nuvem. Porém, sua equipe de engenheiros enfrentava um gargalo importante: o tempo excessivo gasto para acessar procedimentos operacionais, históricos de clientes e boas práticas, distribuídos em diferentes sistemas.

Esse desafio de “conhecimento fragmentado” causava atrasos no atendimento, inconsistência na entrega e desgaste na equipe técnica. A Valcann precisava de uma solução escalável, segura e altamente integrada ao fluxo de trabalho dos engenheiros — e enxergou na IA Generativa uma oportunidade para transformar radicalmente essa experiência.

🛠️ Solução

A Valcann criou o Wizzi Cloud Assistant, um assistente inteligente de IA generativa construído sobre os serviços serverless e de machine learning da AWS. Integrado diretamente ao Slack — onde os engenheiros já trabalham diariamente — o Wizzi permite que a equipe técnica acesse respostas contextuais, operacionais e históricas em segundos, via linguagem natural.

🧱 Arquitetura e Serviços AWS Utilizados

  • Amazon Bedrock: Fornece modelos de IA generativa para entender perguntas em linguagem natural e gerar respostas técnicas precisas, conectando bases de conhecimento, procedimentos e dados históricos de clientes.
  • AWS Lambda + Lambda Web Adapter: Responsável pelo processamento de eventos vindos do Slack com escalabilidade automática e sem custo com infraestrutura ociosa.
  • FastAPI: Framework leve para orquestrar as chamadas e organizar a lógica do assistente.
  • AWS Express Workflows: Gerencia o fluxo multi-etapas das consultas, como busca de conhecimento, execução de prompt chaining e retorno ao usuário.
  • Slack (via API Gateway): Interface estratégica para adoção rápida e sem fricção pelos engenheiros.

A arquitetura é 100% serverless, com alta disponibilidade, escalabilidade automática e redundância multi-AZ. Isso garante que o assistente esteja sempre disponível — mesmo durante falhas temporárias ou picos de demanda.

🏆Resultados

A Valcann alcançou impacto direto em produtividade e qualidade de serviço com o Wizzi Cloud Assistant:

  • ⏱️ 85% de redução no tempo médio de busca por conhecimento técnico (de 47 min para 7,2 min por caso)
  • 📈 +23% de produtividade líquida dos engenheiros, liberando mais tempo para foco em tarefas estratégicas
  • 🛠️ Redução de 72% na variação de tempo de resolução de chamados, com aplicação mais consistente das melhores práticas
  • 📉 Queda de 28% para 7,3% nos casos que precisavam de escalonamento, graças à contextualização automática de informações
  • 🚀 Onboarding de novos engenheiros acelerado, com acesso imediato ao histórico de clientes e procedimentos

☁️ Por que AWS

A escolha pela AWS foi decisiva para garantir agilidade de implementação e acesso à tecnologia de ponta em IA generativa. A combinação de Amazon Bedrock + Lambda + Express Workflows permitiu à Valcann criar um sistema poderoso, seguro, escalável e com baixo custo operacional — com go-to-market em poucas semanas. Além de resolver um desafio interno, a solução fortaleceu o posicionamento da Valcann como referência em aplicações práticas de IA generativa no mercado B2B.

👉Próximos Passos

Com o sucesso do Wizzi Cloud Assistant, a Valcann já planeja expandir o uso do assistente para outras áreas da operação, incluindo suporte ao cliente, vendas técnicas e onboarding de parceiros — sempre com a AWS como plataforma base de inovação.

 

 

« Transformando Dados em Desempenho: Arquitetura IoT na AWS para Gestão Inteligente de Energia

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