Quando Você Vê o Problema, Ele Já Custou Dinheiro

Depende do caso de uso, mas a maioria das implementações precisa de 6 a 12 meses de dados históricos para construir modelos de predição confiáveis. Predição de glosas funciona bem com 12 meses. Predição de atrasos de cronograma precisa de pelo menos 6 meses de dados de projeto. A boa notícia: os dados não precisam estar limpos. Gastamos a primeira fase de cada projeto estruturando e normalizando o que você tiver. O modelo melhora continuamente conforme processa novos dados.

Um dashboard de BI mostra o que aconteceu. Mostra a taxa de glosa do mês passado, os atrasos do trimestre passado, as tendências de reclamação do ano passado. Tudo no passado. Análise de riscos mostra o que está para acontecer. Sinaliza os pedidos que serão glosados antes de você submeter. Identifica os projetos tendendo a atraso antes de perderem o prazo. O dashboard mostra o histórico. A IA mostra o futuro.

A precisão varia por caso de uso e qualidade de dados. Predição de glosas tipicamente alcança 85-92% de precisão em 90 dias. Predição de atrasos fica entre 75-85% no primeiro trimestre. Análise de rentabilidade de cardápio é quase instantânea porque é matemática, não predição. Definimos limiares de confiança para cada modelo — o sistema só sinaliza itens acima de uma probabilidade significativa. A taxa de falsos positivos fica abaixo de 10% depois que o modelo estabiliza.

A IA identifica o risco. A prevenção depende do fluxo que construímos em torno dele. Para glosas, o sistema pré-analisa cada guia e autocorrige erros comuns antes da submissão — isso é prevenção. Para atrasos de cronograma, o sistema alerta gerentes de projeto 2 a 3 semanas antes de um prazo estar em risco — dando tempo para ajustar recursos. Predição sem ação é apenas um dashboard melhor. Nós construímos os dois.

Um fluxo de glosas que reduziu glosas de 12% para 3% recuperou R$ 6M em receita anual para um laboratório de diagnóstico. O custo total do projeto foi menos de R$ 250K. Um sistema de predição de atrasos em construção que previne mesmo um único atraso significativo economiza R$ 500K a R$ 2,5M por ocorrência. Engenharia de cardápio que identifica itens não rentáveis e otimiza precificação pode deslocar o food cost em 2 a 4 pontos. O diagnóstico é gratuito. O modelo de ROI é específico para seus números.