Da conversa ao fato tipado, em um ciclo semanal.

A Etapa 02 é como uma transcrição bruta se torna uma linha no seu corpus de fatos. O pipeline de enriquecimento passa cada conversa aceita por um esquema tipado: dez dimensões paralelas, cada uma produzindo linhas com uma janela bi-temporal, um vetor de segmento, uma contagem de saliência, uma pontuação de confiança e uma citação de volta ao chunk que a produziu. O corpus é atualizado em ciclo semanal por padrão. Você pode ajustar a cadência por dimensão se seu vertical exigir. A comparabilidade é o produto.

Esta página é a visão do produto dessa etapa: como o esquema se parece, o que uma atualização faz e o que você controla no console. Os mecanismos do pipeline (o filtro de alucinação, a verificação de contaminação cruzada, a pontuação determinística, o hash de integridade do prompt) estão documentados em Metodologia e em Confiança e Segurança.

Cada conversa produz linhas em dez dimensões paralelas. Para o varejo, o conjunto operacional é: pontos de atrito, pontuação de oportunidades, mapa de percepção de marca, pontuação de maturidade em IA, fatores de retenção, sinal de mercado, risco regulatório e de conformidade, lacuna de treinamento, comportamento por segmento de clientes e mapa de menções de concorrentes. O esquema é específico por vertical na forma de superfície. Duas ou três dimensões mudam por vertical (para consultoria, comportamento por segmento de clientes é substituído por indicadores de economia de engajamento; para restaurantes, mapa de percepção de marca é substituído por variância operacional por turno). A forma permanece a mesma: dez slots tipados.

A estabilidade é o ponto central. Um ponto de atrito registrado em um mercado em maio é lido da mesma forma que um ponto de atrito registrado em outro em novembro, porque ambos são linhas no mesmo esquema produzido pelo mesmo protocolo. Essa propriedade é o que torna possível o benchmarking entre mercados. Pesquisas não conseguem fazer isso, pois o instrumento muda a cada tradução. Grupos focais não conseguem fazer isso, pois a dinâmica de grupo distorce a comparabilidade. O agente de entrevista mantém o protocolo constante em todas as conversas, o que permite que o esquema se mantenha constante por cima dele.

Um ciclo de atualização é um lote programado de novas conversas que a plataforma recruta, conduz e enriquece. A cadência padrão é semanal por coorte ativa. Quando o ciclo termina, cada novo fato chega ao corpus com sua própria janela bi-temporal. Os fatos cuja validade expirou desde o último ciclo passam para o registro histórico. Os painéis são recalculados contra o corpus atualizado.

O gatilho de atualização não é um lembrete de calendário. O console exibe um relógio de obsolescência por dimensão: quando vinte por cento dos fatos de percepção de marca ficaram fora da validade nos últimos sessenta dias, o console informa que a dimensão precisa de atualização. Essa é a espinha de receita recorrente da plataforma: dados obsoletos são um sinal de produto visível no painel, e ele informa exatamente quando encomendarmos mais captura.

O decaimento é calibrado por dimensão e por vertical. Fatos de percepção de marca decaem em semanas. Sinal de mercado decai em semanas. Comportamento por segmento de clientes decai em semanas a meses. Pontos de atrito e pontuação de oportunidades decaem em meses. Pontuação de maturidade em IA decai em trimestres. Fatores de retenção decaem em trimestres. Lacuna de treinamento decai apenas quando o catálogo de treinamento ou o produto muda.

A plataforma é entregue com uma calibração de referência que cobre varejo, consultoria, restaurantes e farmácia. A partir daí, o Expert-in-the-Loop refina as meias-vidas para seu vertical. Quando um especialista de domínio da sua equipe informa à plataforma que uma classe de fatos específica evolui mais rápido ou mais devagar do que a referência, a calibração é atualizada e o corpus é reprocessado sob a nova regra de decaimento. A calibração anterior fica no rastro de auditoria.

Cada conversa chega ao corpus com uma pontuação de qualidade composta de 0 a 100, calculada por uma fórmula determinística. A fórmula combina riqueza (quantos pontos de atrito, oportunidades, surpresas, contradições e verbatins a conversa produziu), profundidade (contagem de turnos, comprimento do turno mais longo, duração) e execução (quão bem o agente seguiu os seis KPIs auditados). Uma pontuação de 71 significa três pontos de atrito, duas oportunidades, uma surpresa e cobertura completa no KPI de percepção de marca. O detalhamento é visível por conversa.

Conversas abaixo de um limiar são sinalizadas como outliers e excluídas das agregações destinadas à diretoria. O registro de inteligência é preservado para auditoria; ele não desaparece. A descrição completa da fórmula de pontuação, dos pesos e dos limiares de outliers está em a página de Metodologia.

Quando um especialista de domínio da sua equipe informa à plataforma que uma interpretação está errada no seu contexto, o sistema encontra cada conversa no corpus que corresponde a esse contexto e as reprocessa. Ele reanálisa, retageia e repondera cada correspondência. A correção do especialista se propaga por todo o corpus histórico. O rastro de auditoria mantém cada interpretação anterior ao lado da nova.

Há duas superfícies para fazer uma correção. A primeira é uma anotação no painel: o especialista vê a interpretação, o verbatim de origem e a descrição da metodologia, e substitui onde necessário. A segunda é o próprio agente de entrevista, por voz. O especialista fala com o agente como uma superfície de coaching, e o refinamento entra no mesmo ciclo de correção. O detalhe está em a página de Confiança e Segurança.

Para cada conversa enriquecida, o corpus ganha aproximadamente cem linhas de fatos nas dez dimensões. Cada linha carrega a dimensão, a afirmação, o identificador de chunk de origem, a janela bi-temporal, o vetor de segmento, as pontuações de saliência e confiança e o embedding para recuperação vetorial. A mesma linha chega ao painel, à API para parceiros de marca e aos seus agentes de IA pela superfície MCP. A citação é idêntica nas três.

Em 1.000 conversas, o corpus contém cerca de 100.000 linhas de fatos. Em 50.000 conversas com atualização semanal, o corpus contém milhões de linhas com gestão ativa de obsolescência. A arquitetura lida com as três escalas no mesmo armazenamento. A decisão de projetar para o maior caso na menor implantação é o que mantém o corpus útil conforme você cresce. Adicionar capacidade mais tarde significa reingerir o registro histórico, que é onde a maioria das plataformas entra em colapso.