Como a Epilot reduziu em 87% o tempo de gestão de emails no setor de energia

O desafio era reduzir o tempo gasto por equipes de energia lendo longas cadeias de emails. Em utilities, uma única solicitação pode envolver cliente, endereço, contrato, ativo, serviço de campo, prazos e regras regulatórias. Entender o histórico antes de agir consome tempo e aumenta risco de erro.

No Brasil, distribuidoras, comercializadoras, saneamento, telecom e empresas de serviços enfrentam problema semelhante: grande parte da operação ainda passa por emails, protocolos e mensagens longas que precisam ser interpretadas corretamente.

A Epilot oferece uma solução XRM para o setor de energia, cobrindo relacionamento, ativos, vendas e serviços. A comunicação por email é uma parte central do trabalho de equipes comerciais e operacionais. Quanto mais longo o histórico, maior o tempo para entender o que aconteceu e o que precisa ser feito.

Antes da IA, o usuário precisava ler manualmente toda a conversa, extrair dados relevantes e decidir o próximo passo. Isso atrasava respostas e criava tarefas repetitivas para profissionais que deveriam estar focados em resolver o problema do cliente.

A Epilot lançou uma funcionalidade de resumo automático de emails dentro do XRM. O usuário solicita o resumo de uma cadeia de mensagens, e a IA gera uma síntese com pontos-chave e ações necessárias. O MVP foi lançado em dois meses.

A empresa também evoluiu para recursos como ações sugeridas, permitindo que informações de um email sejam transformadas em atualização operacional com menos cópia manual e menos risco de digitação incorreta.

A arquitetura utiliza Amazon Bedrock com Claude Sonnet para sumarização, AWS Lambda para execução serverless e Amazon SQS para fila de eventos. A Epilot também usou Amazon Bedrock Evaluations para comparar prompts e modelos com critérios definidos antes de colocar a funcionalidade em produção.

Esse detalhe é importante: a solução não escolheu modelo apenas por preferência técnica; ela avaliou qualidade com apoio do produto e critérios de sucesso. Isso aumenta a confiabilidade da aplicação em ambiente empresarial.

Quando o usuário solicita um resumo, a requisição é enviada para uma fila. Uma função serverless orquestra a chamada ao modelo generativo no Amazon Bedrock, que lê a cadeia de emails e devolve um resumo com os principais pontos. O usuário recebe contexto suficiente para agir sem reler tudo.

Em casos como mudança de endereço, a IA pode identificar a informação necessária e sugerir atualização automática. Isso reduz tempo e também diminui erros humanos em tarefas de cópia e digitação.

O processo inclui captura da solicitação no XRM, envio para Amazon SQS, execução via AWS Lambda, processamento generativo no Amazon Bedrock, retorno do resumo e apresentação ao usuário. A arquitetura serverless permite escalar sem provisionamento manual de infraestrutura.

Além disso, a Epilot opera com requisitos de segurança e privacidade relevantes para clientes de energia, incluindo processamento de dados em região da União Europeia e controle sobre dados usados em modelos.

• 87% de economia de tempo na gestão de emails para usuários.
• 55.000 resumos de email gerados por mês.
• MVP lançado em 2 meses.
• 80% dos usuários afirmam que a funcionalidade simplifica o trabalho.
• Falha negligenciável reportada na funcionalidade de sumarização.

O impacto para diretoria está em produtividade operacional, redução de erros e velocidade de resposta em processos de atendimento e serviço.

O case mostra que IA generativa pode gerar valor em um canal aparentemente comum: email. Muitas empresas procuram casos sofisticados, mas a maior produtividade pode estar em reduzir leitura, interpretação e cópia de informações em comunicações longas.

Para empresas brasileiras, o aprendizado é começar por caixas de entrada compartilhadas, atendimento B2B, pós-venda, jurídico, manutenção ou processos regulatórios que dependem de histórico escrito. A métrica principal deve ser tempo de leitura, tempo de resposta e erro operacional.