Case de Sucesso: Athié Wohnrath

Assistente de IA generativa com 97% menos tempo de consulta ao portfólio corporativo

Como a BSP Cloud construiu o AWA, assistente conversacional com Amazon Bedrock e arquitetura RAG que devolveu às equipes da Athié Wohnrath o acesso direto ao conhecimento da empresa.

Cliente
Athié Wohnrath
Contexto
Nova implementação
Plataforma
AWS · Amazon Bedrock
Foco
IA generativa e RAG
97%
de redução no tempo de consulta
de 10–20 minutos para 3–8 segundos
89%
menos chamados internos
acima da meta inicial de 70%
330h
de produtividade por mês
devolvidas às equipes de projeto
Athié Wohnrath
Sobre a empresa

A Athié Wohnrath atua em arquitetura e engenharia civil, conduzindo projetos corporativos de ponta a ponta — da concepção à entrega. Sua operação gera um volume expressivo de informações sobre projetos, clientes, orçamentos, cenários comerciais, cadernos técnicos e equipes, distribuídas em múltiplos sistemas internos.

Porte da empresa: Grande empresa
Mercado de atuação: Arquitetura e Engenharia Civil

Cinco sistemas, vinte minutos e um chamado para cada pergunta

As informações de projetos, clientes, orçamentos e cadernos técnicos da Athié Wohnrath estavam distribuídas em múltiplos sistemas internos. Cada plataforma resolvia bem a sua parte, mas uma única pergunta de negócio exigia acesso a três a cinco sistemas diferentes.

Além do número de plataformas, o profissional precisava conhecer a nomenclatura específica de cada sistema para encontrar o que procurava. Na prática, boa parte das consultas terminava com analistas ou com o time de TI: cada solicitação consumia de 10 a 20 minutos e frequentemente virava um chamado interno.

O objetivo era oferecer acesso rápido, autônomo e conversacional às informações corporativas, mantendo os dados atualizados e reduzindo a dependência de intermediários.

Um assistente corporativo que entende a linguagem do negócio

A BSP Cloud implementou o AWA (Assistente Virtual Athié Wohnrath), uma aplicação web conversacional baseada em IA generativa e arquitetura RAG. Qualquer pessoa pergunta em linguagem natural e recebe a resposta consolidada, sem precisar saber em qual sistema o dado está guardado.

  • Interface conversacional — aplicação web em React distribuída por Amazon S3 e Amazon CloudFront, com autenticação via Amazon Cognito e requisições roteadas pelo Amazon API Gateway até funções AWS Lambda em VPC.
  • Busca vetorial com RAG — consultas convertidas em embeddings pelo Amazon Titan Text Embeddings V2 e pesquisadas em uma base de mais de 74 mil vetores no Amazon RDS PostgreSQL com a extensão pgvector.
  • Geração com Amazon Bedrock — o Amazon Bedrock Nova Pro gera a resposta em linguagem natural a partir dos documentos mais relevantes, considerando também o histórico das últimas 10 mensagens da conversa.
  • Roteamento inteligente e sincronização — para consultas analíticas, o Lambda executa SQL direto no RDS e evita chamadas desnecessárias ao modelo; a base é atualizada de forma incremental e assíncrona.

Prova de impacto no negócio

Tempo de consulta ao portfólio
10–20 min → 3–8 seg (-97%)
Chamados internos
-89% (meta inicial: 70%)
Produtividade recuperada
330h/mês
Base vetorial em produção
74 mil+ embeddings · 20 usuários
Em produção desde
Agosto de 2026

Informação em segundos, sem depender de analistas ou da TI

  • Redução de aproximadamente 97% no tempo de consulta ao portfólio
  • Queda de 89% nos chamados internos relacionados a consultas de portfólio
  • Ganho estimado de 330 horas de produtividade por mês
  • Base com mais de 74 mil embeddings em produção, com 20 usuários ativos e cerca de 1.320 consultas mensais
  • Sincronização incremental que reduziu em cerca de 95% o consumo de tokens do Amazon Bedrock
  • Solução em produção desde agosto de 2026, com custo mensal previsível em serviços gerenciados

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