Como a Frísia criou uma IA generativa própria para centralizar conhecimento da cooperativa

O desafio era tornar o conhecimento da cooperativa acessível, prático e útil para colaboradores. Em uma cooperativa agroindustrial, o conhecimento está distribuído entre áreas, documentos, processos, especialistas e experiências acumuladas. Quando esse conhecimento não está fácil de encontrar, novos colaboradores demoram mais para aprender e equipes experientes gastam tempo respondendo dúvidas recorrentes.

A Frísia tentou observar alternativas tradicionais de documentação, como fluxogramas e árvores de decisão, mas percebeu que esses formatos podiam ser complexos, onerosos e de difícil compreensão. O problema não era apenas registrar conhecimento; era permitir que as pessoas consultassem esse conhecimento de forma natural.

A Frísia opera em um contexto cooperativo, com processos internos, regras de negócio, rotinas de atendimento e necessidades específicas de colaboradores e cooperados. Soluções genéricas de mercado não atendiam plenamente ao domínio do negócio nem à integração com os processos da cooperativa.

Essa realidade é comum em cooperativas brasileiras: muitos processos são específicos, dependem de regras internas e envolvem conhecimento tácito de pessoas-chave. Sem uma camada inteligente de busca e suporte, a organização tende a depender de documentação extensa ou de especialistas sobrecarregados.

A solução implementada foi a Frísia Inteligência Artificial, desenvolvida internamente pela própria cooperativa. A IA foi criada para apoiar colaboradores na busca de informações, no suporte a atividades e no acesso ao conhecimento prático do dia a dia.

A cooperativa decidiu construir internamente porque entendeu que precisava de uma solução ajustada ao seu negócio. Esse ponto é estratégico: a IA não foi tratada como ferramenta genérica, mas como uma estrutura de conhecimento corporativo baseada na realidade da Frísia.

A fonte informa que a IA foi projetada como uma estrutura escalável, compatível com futuros modelos de IA e conectada ao GPT-4. A arquitetura foi pensada para permitir incorporação de outros modelos de linguagem ao longo do tempo, evitando dependência rígida de uma única tecnologia.

Esse desenho é importante para cooperativas porque a tecnologia de IA evolui rapidamente. Uma estrutura flexível permite começar com um modelo atual, mas manter abertura para novas opções mais eficientes, seguras ou econômicas.

Na prática, o colaborador pode usar a IA para buscar informações e obter suporte em suas atividades. Em vez de navegar por documentos extensos ou perguntar a diferentes áreas, o usuário conversa com a IA em linguagem natural e recebe orientação mais direta.

A proposta também é que a própria IA ajude a formalizar e documentar novos processos no futuro. Isso cria um ciclo positivo: a organização usa a IA para consultar conhecimento e, ao mesmo tempo, melhora a qualidade da base de conhecimento com o tempo.

O processo começa pela centralização do conhecimento relevante da cooperativa. Em seguida, a IA é conectada a esse conhecimento para permitir consultas em linguagem natural. O usuário formula uma pergunta, a solução interpreta a demanda e retorna uma resposta baseada no contexto interno.

A expansão planejada para aplicativo e portal do cooperado indica uma arquitetura com dois públicos: primeiro colaboradores, depois cooperados. Isso é um caminho prudente, porque permite validar qualidade, linguagem e segurança internamente antes de abrir a solução para uso externo.

• Desenvolvimento interno de uma IA generativa própria para a cooperativa.
• Reconhecimento da Frísia na 21ª edição do prêmio Campeãs da Inovação, na categoria Cooperativas de Produção.
• Aproximadamente 300 organizações inscritas no prêmio, com 80 classificadas na lista principal e outras 24 em categorias especiais.
• Ferramenta voltada a agilizar processos, otimizar ações e dar respostas mais rápidas às demandas cotidianas.
• Planejamento de disponibilização futura no aplicativo e portal do cooperado.

Embora a fonte não publique indicadores operacionais como redução de horas ou economia financeira, o caso é forte como referência de inovação cooperativa e gestão do conhecimento com IA generativa.

O principal aprendizado é que cooperativas possuem conhecimento muito específico e, por isso, nem sempre uma solução genérica atende bem. IA generativa ganha valor quando é conectada ao domínio interno, aos processos e à linguagem da organização.

Outro aprendizado é começar pelo colaborador. Ao validar a IA internamente, a cooperativa reduz risco, melhora a base de conhecimento e aprende quais perguntas realmente importam. Depois, pode expandir para cooperados com mais segurança, usando o app e o portal como canais naturais.