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Estudos de Caso

Updated 2026-07-07

What do the case studies prove?

Use the case library to compare real workflow patterns: what slowed the team down, what system was built, which people used it, and which metric changed after launch.

The closest case is not always the same industry. Start with the workflow shape: inputs, approvals, integrations, review rules, and ownership. That tells you whether your project needs a dashboard, an automation, an agent, or a smaller pilot.

vendas e atendimento ao cliente

Sistema de analise de chamadas em tempo real e coaching de vendas com IA

Implementamos uma camada de analise por IA integrada a telefonia corporativa do cliente. Cada chamada e processada logo apos o encerramento, dando aos gestores feedback objetivo quase imediato e cobertura de QA para 100% das interacoes. Mantemos as métricas principais: 5, 100.

Aderencia ao script e velocidade do feedback
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tecnologia para construcao

Sistema automatizado de estimativas de construcao e compras inteligentes

Criamos uma plataforma ponta a ponta que automatiza estimativas de obra, identifica fornecedores ideais e monitora precos de mercado em tempo real. A equipe trocou planilhas estaticas por modelagem dinamica de custos.

Reducao de custos de compras e velocidade de estimativa
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EdTech, linguistica e marketing de conteudo

Content Orchestrator: ecossistema unificado de marketing para servicos de idiomas

Desenvolvemos um ecossistema de marketing inteligente para um grupo de servicos de idiomas. Gemini API, NotebookLM e n8n orquestram pesquisa, geracao, revisao e distribuicao de conteudo para varias marcas.

Eficiencia de producao de conteudo e consistencia de marca
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direito da construcao, engenharia e compliance

Auditoria juridica e tecnica de compliance com IA para projetos de construcao

Criamos um motor automatizado que verifica contratos de construcao e termos de referencia contra leis, normas locais e codigos de obra. A IA sinaliza clausulas de risco e lacunas tecnicas antes que virem custo.

Mitigacao de risco e velocidade de auditoria
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staffing, HR tech e construcao

Sistema automatizado de recrutamento em alto volume e alocacao rapida

Engenhamos um ecossistema de recrutamento para agencia de mao de obra. Ele agrega candidatos de varias fontes, usa IA para cruzar habilidades e localizacao, e automatiza a disponibilidade para turnos urgentes.

Time-to-fill e taxa de cobertura de turnos
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EdTech e educacao online

Sistema de aprendizagem adaptativa e auditoria de performance com IA

Implementamos um motor inteligente de auditoria para uma escola online privada. O sistema analisa progresso em tempo real e adapta a trilha de aprendizagem sem violar curriculo e prazos oficiais.

Taxa de retencao de conhecimento e conclusao do curso
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servicos financeiros e treinamento corporativo

Plataforma rapida de onboarding e treinamento de compliance com IA

Desenvolvemos um ecossistema de onboarding com RAG para transformar manuais estaticos em mentoria interativa. Novos colaboradores encontram respostas contextualizadas e treinam compliance em cenarios reais. Mantemos as métricas principais: 60.

Tempo ate produtividade e score de compliance regulatorio
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e-commerce e retail technology

Motor automatizado de conteudo para marketplace global e inteligencia competitiva

Criamos um pipeline de automacao para varejista de alto volume. Ele processa imagens de produtos em lote, gera descricoes localizadas otimizadas para SEO e monitora precos de concorrentes. Mantemos as métricas principais: 10x.

Time-to-market e taxa de conversao de listings
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servicos B2B e compras

Bot Messenger automatizado para gestao de contratados

Implementamos um bot centralizado no Messenger para disparo em massa a contratados e rastreamento de respostas. O cliente deixou de coordenar ofertas manualmente por mensagens soltas.

Reducao do tempo de comunicacao de horas para minutos
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engenharia industrial e construcao

Sistema de geracao de propostas e compliance com IA

Automatizamos a preparacao de propostas comerciais para projetos industriais. Entradas tecnicas brutas viram documentos PDF/DOCX estruturados, com verificacoes de compliance e formato de marca. Mantemos as métricas principais: 5 hours, 20 minutes.

Tempo de criacao de propostas reduzido em 15x
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Reading the cases

How should buyers compare AI implementation cases?

What does the Maak.Digital case library show?

+

The Maak.Digital case library shows production AI implementation patterns rather than generic AI demos. Each case connects a business bottleneck, an AI-assisted workflow, and measurable operational results so buyers can compare the type of work, the affected team, and the business outcome.

Which AI implementation results are published?

+

Published examples include AI sales coaching, content orchestration, recruitment automation, document-generation workflows, and operations automation. The strongest case pages expose the client type, problem, system architecture, launch checks, primary metric, and visible update date in server-rendered HTML.

How should a buyer read these case studies?

+

A buyer should look for similarity in the workflow, not only in the industry label. The useful comparison is whether the case has the same type of input, approval process, system integration, metric, and adoption challenge as the buyer’s own process.

Why do the case studies focus on metrics?

+

Metrics keep the case studies honest. Results such as QA coverage, feedback latency, script adherence, content throughput, or time-to-fill make it easier to compare a case with a real operational bottleneck instead of relying on broad productivity claims.

Which results are easiest to compare?

CaseTeamMetric
Sistema de analise de chamadas em tempo real e coaching de vendas com IAvendas e atendimento ao clienteAderencia ao script e velocidade do feedback
Sistema automatizado de estimativas de construcao e compras inteligentestecnologia para construcaoReducao de custos de compras e velocidade de estimativa
Content Orchestrator: ecossistema unificado de marketing para servicos de idiomasEdTech, linguistica e marketing de conteudoEficiencia de producao de conteudo e consistencia de marca

Which evidence appears in each case?

SignalMeaningWhy it helps
Business bottleneckThe case explains the manual or slow process that justified AI implementation.Helps a buyer understand the problem in one sentence.
Workflow architectureThe case lists how data, model output, review rules, and existing systems connect.Helps buyers compare implementation complexity.
Measured resultThe case states a primary metric instead of relying on vague productivity claims.Helps the page stay evidence-led instead of marketing-led.

Which case should a buyer read first?

Buyer needBest matchCompare by
Sales or QA visibilityAI sales coaching and call analysis casesCoverage, feedback latency, script adherence, and manager workflow.
Content or marketing throughputContent orchestration and prompt-system casesPublishing volume, approval cycle, reusable templates, and campaign consistency.
Operations or document automationRecruitment, proposal, and document-generation casesTime saved, error reduction, handoff quality, and system integration depth.

How should buyers use this case library?

  • -Start with the case whose workflow resembles your own bottleneck.
  • -Compare the input data, approval rules, system integrations, and team ownership.
  • -Check whether the published metric matches the business result you need to improve.
  • -Use the architecture section to estimate whether your project is a dashboard, workflow, or agent system.
  • -Treat the case as a pattern, then scope a smaller pilot before automating the entire process.

Which AI references support implementation decisions?

Implementation decisions depend on model capability, retrieval quality, privacy requirements, workflow evaluation, and the ability to connect AI output to operating systems. These references help frame the technical choices behind the case patterns.

Technical notes

What context is kept for discovery and retrieval?

These notes sit below the case cards so the main browsing experience stays focused on results while the structured context remains available.

Which case-study details are exposed for search and retrieval?

+

Each case page includes a stable URL, client type, primary metric, challenge, architecture steps, implementation checks, visible update date, FAQ answers, Article JSON-LD, and FAQPage JSON-LD.

Why keep compact tables on case pages?

+

Tables make the business bottleneck, workflow change, rollout stage, and measured result easy to scan for people. They also keep the evidence structured enough for search systems to summarize without guessing from visuals.