Casos de uso enterprise

Os problemas de automação que realmente importam em TI empresarial são aqueles que se situam na interseção de múltiplos sistemas, dados não estruturados, interfaces de terceiros não confiáveis e inferência de AI que exige segurança em nível de produção. São os projetos que os sistemas tradicionais de RPA resolvem no caminho feliz e falham em todos os outros, e que projetos de integração personalizada levam meses para construir e quebram na primeira mudança upstream.

O Triggerfish aborda esses problemas combinando orquestração determinística de fluxos de trabalho com raciocínio baseado em LLM nos pontos de decisão, governado por aplicação de segurança com classificação que a camada de AI não consegue contornar. O resultado é uma automação que se adapta quando o mundo muda, sem sacrificar as trilhas de auditoria e os controles de dados que os sistemas de produção exigem.

Orquestração entre sistemas cobre fluxos de trabalho que abrangem uma dúzia ou mais de sistemas com decisões contextuais a cada etapa — procure-to-pay, onboarding, resposta a incidentes — sem a fragilidade que mata a automação rígida em pipeline. Ingestão de dados não estruturados aborda o processamento de faturas, ingestão de documentos e análise de emails que não quebra quando os formatos de entrada mudam, substituindo extração posicional de campos pela compreensão de documentos baseada em LLM. Automação de portais de terceiros lida com portais de fornecedores, sites governamentais e sistemas de pagadores que não têm APIs, usando navegação visual no browser que se adapta quando a interface é redesenhada em vez de quebrar silenciosamente. AI Inference em fluxos de trabalho de produção preenche a lacuna entre demos de AI e fluxos de trabalho de produção duráveis, com aplicação de segurança, trilhas de auditoria e orquestração de fluxos de trabalho integradas à plataforma em vez de adicionadas por projeto.