Os produtos de dados do Grupo Castilho, reunidos.

A camada de BI sobre a base de dados. Painéis, perguntas salvas e alertas — montados por quem precisa do número, sem depender de fila de desenvolvimento. Quem sabe SQL escreve SQL; quem não sabe monta a pergunta pelo construtor visual e chega ao mesmo lugar.

É a ferramenta de base das outras: quando um número da IA Corporativa precisa ser conferido na origem, é aqui que se confere.

Você pergunta em português corrente e ela consulta os dados oficiais do data warehouse para responder. Não é um chatbot que opina: é uma tradução da sua pergunta para uma consulta ao dado que já é a fonte da verdade aqui dentro.

O que separa isso de uma caixa-preta é o SQL ficar sempre à vista. Toda resposta carrega a consulta que a gerou, então qualquer número pode ser auditado — conferido, contestado ou reaproveitado — sem depender de confiança no modelo.

A conversa é escolhida por área: Diretoria, Fluxo de caixa, Faturamento, Gerencial Financeiro, Compromissos, Suprimentos e Procedimentos. Escolher a área antes de perguntar é o que mantém a resposta no recorte certo.

Inteligência artificial apontada para um documento específico: o edital de licitação pública. Ela faz a análise automática do edital e devolve o que interessa para a decisão de participar ou não.

Em cima dessa leitura vêm as duas entregas práticas: um checklist de habilitação por categoria, que organiza o que precisa ser reunido, e a geração das declarações já preenchidas com os dados da empresa.

O trabalho que ela tira da frente é a primeira leitura — aquela em que alguém percorre cem páginas só para descobrir se vale a pena continuar lendo. A decisão segue de quem entende de licitação; o que muda é o ponto de partida.

Um modelo que parte de contas a pagar, contas a receber e histórico de realização para mostrar onde o caixa estará nas próximas semanas. Não é o extrato de ontem: é a curva à frente, atualizada conforme a base muda.

O valor está no segundo passo — mexer numa premissa e ver o efeito. Um recebimento que atrasa, um pagamento que se antecipa, um contrato que entra. A projeção responde “e se” antes que o “e se” aconteça.

Automatiza a emissão do Manifesto de Transporte de Resíduos (MTR) nos dois sistemas que usamos: o SINIR — Sistema Nacional de Informações sobre a Gestão dos Resíduos Sólidos, do Ministério do Meio Ambiente — e o SIGOR-SP (CETESB), o sistema estadual de gerenciamento online de resíduos de São Paulo. Toda movimentação que exige MTR é processada aqui, direto pelas APIs dos dois.

Um fluxo N8N cobre o ciclo inteiro: emitir um MTR, cancelar um já emitido, cadastrar o token de acesso da conta e manter modelos reutilizáveis com os dados de gerador, transportador e destinador mais usados.