Do lead à cobrança sem trocar de ferramenta
A operação inteira num sistema só: prospecção por IA, proposta gerada do catálogo, entrega em kanban que o cliente acompanha e financeiro integrado. Construído para a EN1 e usado aqui todo dia.
O que doía
Consultoria que vende automação e toca a própria operação na planilha perde duas coisas: tempo e autoridade.
Era o nosso caso. O lead chegava pelo site e morria num formulário.
A proposta era arquivo solto, salvo em alguma pasta.
O que estava sendo entregue vivia na cabeça de quem executava.
E o cliente? Sem saber em que pé estava o próprio projeto.
O que fizemos
Construímos um sistema só, em cima do próprio site.
O lead entra pelo formulário e cai no CRM. Vira proposta, gerada a partir do catálogo de produtos.
Proposta aceita vira projeto, com cronograma publicado automaticamente — e o cliente acompanha tudo no portal dele.
A cobrança fecha o ciclo.
No meio do caminho, prospecção ativa por IA: radar de vagas e mineração de leads. E um agente de apoio que responde dúvidas sobre o próprio sistema.
A jornada
- 1Diagnóstico
A casa de ferreiro, no espeto de pau
Vendíamos automação e tocávamos a própria operação na planilha. O lead morria no formulário, a proposta era arquivo solto numa pasta e o que estava sendo entregue vivia na cabeça de quem executava. Começamos escrevendo isso sem defesa.
- 2Processo
O processo escrito antes de existir tela
Definimos as etapas do funil com critério de entrada e de saída, o que uma proposta precisa conter, o que dispara quando ela é aceita e o que o cliente tem direito de ver. O que está escrito pode ser treinado e auditado; o que é combinado se perde na primeira troca de pessoa.
- 3Decisão
Uma base só, para não haver dado divergente
Lead e cliente viraram o mesmo registro, mudando apenas a fase. Não há sincronização entre CRM e entrega porque não há dois sistemas — some a classe inteira de erro em que dois lugares discordam sobre o mesmo cliente, e com ela a discussão sobre qual número vale.
- 4Implantação
Cada passo com dono, inclusive os da IA
A IA entrou onde economiza trabalho e não decide: ela lê o escopo em PDF, sugere o que um commit concluiu e qualifica empresa que está contratando — sempre com uma pessoa aprovando. Nenhuma automação move card sozinha.
- 5Acompanhamento
O ciclo fecha e segue rodando
Proposta aceita vira projeto com cronograma publicado, o cliente acompanha no portal dele e a cobrança fecha o ciclo. É a metodologia que a EN1 vende, operando na própria casa todo dia — e é por isso que ela pode ser mostrada, e não só descrita.
O que foi entregue
- Site institucional com blog, calculadora de ROI e páginas de solução
- CRM de base única — lead e cliente são o mesmo registro, muda a fase do funil
- Propostas geradas do catálogo, com exportação em PDF
- Entrega em kanban com escopo por IA e portal onde o cliente acompanha
- Relatório de progresso em PDF: % concluído, entregas por sprint e tempo de entrega
- Prospecção ativa: radar de vagas e minerador de leads
- Financeiro integrado e rateio de custos por cliente
Produtos EN1 usados
O que entrou neste projeto, e dá para contratar o mesmo.
O que continua
O que segue acontecendo hoje:
- O sistema é usado aqui todos os dias: o que está no site é o que opera a EN1, não uma demonstração.
- O próprio site e o painel entram no nosso monitoramento — disponibilidade, certificado, dependências do código e audiência.
- Cada frente nova da operação entra na mesma base, em vez de virar mais uma ferramenta para alimentar.
Decisões de arquitetura
Uma base, não um integrador
Lead e cliente são o MESMO registro; o que muda é a fase do funil. Não há sincronização entre CRM e sistema de entrega porque não há dois sistemas — o que elimina a classe inteira de bug de dado divergente.
Permissão no banco, não só na tela
As regras do Firestore decidem quem lê e escreve o quê, por papel. Esconder o botão não é segurança: mesmo que alguém chame a API direto, a regra barra. O portal do cliente, por exemplo, não enxerga a ficha interna do cadastro — recebe só uma cópia dos campos seguros.
IA que sugere, gente que decide
A IA lê o commit do deploy e aponta quais atividades ele conclui, mas NUNCA move o card: grava uma sugestão com motivo e confiança, e uma pessoa aprova. O mesmo vale para o escopo lido de PDF, que passa por uma tela de revisão antes de virar card.
Vários especialistas de IA, orquestrados
Não é um chatbot que faz tudo. Cada frente tem a sua tarefa de IA, com prompt, formato de resposta e modelo próprios: qualificar empresa que está contratando, ler o PDF de escopo, reconstruir o histórico de entregas, decidir o que um commit concluiu e responder dúvidas sobre o sistema. O sistema é quem orquestra — encadeia as etapas, roda em paralelo o que dá (o histórico de um projeto grande é lido em blocos simultâneos) e junta o resultado.
Suíte Google de ponta a ponta
Firebase (autenticação, banco e regras), Gemini para as tarefas de IA e Google Agenda para os compromissos — infraestrutura madura, com disponibilidade e conformidade de quem opera na escala do Google, em vez de uma colcha de serviços pequenos.
Como foi construído
- Next.js 16
- Firebase
- Google Gemini
- Vercel
- Asaas