Walter

Para profissionais de manufatura, a entrada manual de dados de pedidos de venda, faturas e listas de materiais é uma grande fonte de ineficiência e erros. As ferramentas tradicionais de OCR geralmente falham porque são baseadas em modelos e não conseguem lidar com variações, exigindo correção manual significativa e ferramentas RPA separadas para o fluxo de trabalho. Walter resolve isso atuando como um funcionário de IA dedicado para sua papelada. Ele usa um Large Language Model (LLM) construído especificamente que entende o contexto do documento, não apenas a localização do texto. Isso permite que ele alcance mais de 90% de precisão após ver apenas 10 documentos de amostra, sem modelos rígidos. Sua principal vantagem é a validação cruzada nativa do ERP; ele não apenas extrai dados, mas os verifica em tempo real contra seu catálogo de produtos ou listas de fornecedores. Os resultados são tangíveis: reduzindo o tempo de processamento de pedidos de 15 minutos para um minuto e economizando para equipes inteiras mais de 60 horas por semana na análise de compras. Este sistema de aprendizado composto melhora progressivamente, integrando-se diretamente às suas operações principais em vez de ser uma solução complementar.