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.
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 da nossa prateleira entrou neste projeto. Dá para contratar o mesmo.
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