Dellar Davies

Estratégia de IA para uma agência de eventos

A Dellar Davies, agência especializada em eventos do setor de turismo, contratou a CodeLeap para definir uma estratégia de IA clara e baseada em evidências — uma avaliação imparcial de onde a IA realmente se encaixa na operação e um programa prático para levar toda a equipe a um nível de capacitação comum.

Dellar Davies — estudo de caso: Estratégia de IA

A CodeLeap conduziu um diagnóstico operacional em cada área, avaliou o cenário de ferramentas por categoria em vez de recomendar produtos específicos e realizou um workshop prático construído em torno das tarefas semanais da própria agência, inclusive dizendo abertamente onde a recomendação honesta era não mudar nada.

A Dellar Davies é uma agência especializada em eventos do setor de turismo, que realiza conferências, feiras e eventos corporativos para clientes de todo o setor. Com uma equipe de mais de uma dúzia de profissionais gerenciando eventos complexos e com muitas partes envolvidas, a Dellar Davies contratou a CodeLeap para estabelecer uma estratégia de IA clara e baseada em evidências — avaliando onde a inteligência artificial poderia gerar valor real na operação, quais categorias de ferramentas se adequavam a cada parte do trabalho da agência e como preparar toda a equipe para adotá-las com confiança.

Destaques do projeto

Diagnóstico operacional e mapeamento de oportunidades

Percorremos a operação da agência área por área, do planejamento de eventos e da gestão de participantes ao marketing, à produção de conteúdo, à prospecção e aos relatórios pós-evento, montando um retrato de para onde o tempo ia e onde a IA poderia reduzir o esforço ou melhorar a qualidade de forma significativa. Cada oportunidade foi avaliada pelo esforço, pelo impacto provável e pelo encaixe com a forma como a equipe já trabalhava.
Avaliação do cenário de ferramentas

Em vez de recomendar uma única plataforma, avaliamos as categorias de ferramentas de IA relevantes para uma agência de eventos e as associamos a partes específicas da operação, indicando onde um assistente de uso geral era a resposta certa, onde uma ferramenta especializada justificaria o custo da licença e onde a recomendação honesta era não mudar nada.
Workshop prático com a equipe

Realizamos um workshop prático com a equipe da Dellar Davies sobre os fundamentos de como essas ferramentas funcionam, no que são boas e no que não são, e como obter delas resultados úteis de forma consistente. A sessão foi construída com o material da própria agência e com tarefas reais que a equipe enfrenta toda semana, de modo que as pessoas saíram tendo usado as ferramentas no seu trabalho de verdade, e não em exemplos genéricos.
Prompts e práticas de trabalho

Além das ferramentas em si, abordamos os hábitos de trabalho que separam as equipes que extraem valor da IA daquelas que a abandonam depois de duas semanas, incluindo como passar um bom briefing ao modelo, como revisar e verificar o que ele produz e onde uma pessoa precisa continuar firmemente no controle.
Roadmap de implementação priorizado

O projeto terminou com um conjunto de recomendações ordenadas por valor e facilidade de adoção, dando à liderança uma visão clara do que introduzir primeiro, do que testar antes de se comprometer e do que revisitar depois que as primeiras etapas estivessem consolidadas.
Orientações de governança e risco

Definimos orientações práticas sobre confidencialidade dos clientes, tratamento de dados e uso adequado de material gerado por IA em entregas para clientes, para que a agência pudesse adotar essas ferramentas sem criar exposição comercial ou de reputação.

Desafio

Administrar uma agência de eventos movimentada envolve uma enorme quantidade de coordenação e de produção de conteúdo, além do negócio principal de realizar os eventos. A equipe da Dellar Davies dedicava um tempo considerável a textos promocionais, propostas para clientes, newsletters, redes sociais, pesquisa de prospects e à síntese do feedback pós-evento em algo que o negócio pudesse usar. Algumas pessoas tinham começado a experimentar ferramentas de IA por conta própria e viam resultados promissores, mas o esforço não era coordenado e o restante da equipe tinha pouca visibilidade do que era possível ou de por onde começar. A liderança também tinha consciência do ruído do mercado, com uma infinidade de produtos prometendo resolver problemas que a agência não tinha. O que precisavam não era de mais uma ferramenta, mas de uma avaliação imparcial de onde a IA realmente se encaixava na operação e de uma forma de levar toda a equipe a um nível de capacitação comum.

Solução

A CodeLeap realizou um projeto de consultoria em estratégia de IA sob medida para o formato específico da operação da agência. Começamos com uma revisão estruturada de como o negócio funciona no dia a dia, identificando as tarefas em que a IA poderia reduzir o esforço manual ou melhorar a qualidade das entregas e, tão importante quanto, as áreas em que ela pouco acrescentaria. A partir daí, associamos categorias de ferramentas a cada área, para que cada parte da operação tivesse uma recomendação clara, baseada em como aquela equipe realmente trabalha, e não em boas práticas genéricas. O projeto então passou da análise à capacitação, com um workshop prático com a equipe usando as tarefas e o material da própria agência, para que o aprendizado se transferisse diretamente para a semana de trabalho. Encerramos entregando um conjunto priorizado de recomendações sobre quais ferramentas adotar, em que ordem e com quais salvaguardas, dando à Dellar Davies condições de seguir em frente por conta própria, com uma estratégia que a equipe entendia e assumia como sua.

Stack tecnológica

O projeto foi deliberadamente independente de ferramentas, com recomendações extraídas de todo o cenário atual de IA e escolhidas pelos méritos de cada parte da operação da agência.

Avaliado e recomendado

Principais assistentes baseados em grandes modelos de linguagem, ferramentas de conteúdo e marketing com IA, ferramentas de registro e resumo de reuniões, ferramentas de pesquisa e prospecção, e plataformas de automação para conectar os sistemas existentes.