Ofertas Principais
A Deepgrain estrutura seu trabalho em torno de três pontos de partida principais para equipes que querem adotar a IA sem usar frameworks genéricos de substituição de funções. Ela foca no mapeamento de workflows no nível de clique individual, em vez de auditorias amplas de funções, para identificar onde a IA pode eliminar trabalho manual redundante.
Ferramentas Gratuitas de Autoatendimento
Avaliação de Prontidão da Função de Pessoas: Uma avaliação de 10 minutos que gera uma linha de base objetiva sobre o estágio de adoção de IA da função de Pessoas da sua empresa.
Mapa de Exposição à IA: Uma ferramenta interativa que mostra quais funções de G&A já podem ser atendidas com uso de IA, e quais ainda exigem responsabilidade total de uma pessoa.
People Ops AI Brain: Uma explicação pública do modelo operacional de quatro camadas da Deepgrain que detalha como a IA pode se integrar com as operações de Pessoas.
Programas e Projetos Pagos
Grain Audit: Um projeto de 2 semanas no qual a equipe da Deepgrain mapeia um fluxo de trabalho empresarial completo, documenta suas etapas individuais existentes e entrega 3 mudanças práticas priorizadas que a empresa pode implementar imediatamente.
AI Cohort para Equipes de Pessoas: Um programa ao vivo de 4 semanas, com limite de 20 vagas, no qual os participantes criam 3 automações de IA funcionais para seus próprios processos internos e saem com um plano de implantação de 90 dias para toda a empresa. O preço anunciado para membros da lista de espera é de £495.
Treinamento Personalizado para Empresas: Sessões dedicadas de treinamento de IA criadas para equipes empresariais internas completas.
Projetos de Desenvolvimento Completo: Normalmente de 8 a 16 semanas por função, no qual a Deepgrain trabalha de ponta a ponta para redesenhar workflows direcionados, deploy agentes de IA personalizados e qualifica a equipe interna para manter os sistemas de forma independente.
Abordagem Principal para Redesenho de Workflows
A Deepgrain usa um exemplo de fluxo de trabalho de admissão de novo colaborador até o primeiro pagamento para demonstrar sua metodologia:
Antes do redesenho, esse fluxo não reservava tempo para atendimento de alto valor por novo colaborador, sendo a maior parte do tempo gasta na reinserção de dados e busca de atualizações em 3 sistemas, com 4 passagens de tarefa, em 14 etapas individuais no total.
Após o redesenho e a automação, o número total de etapas cai para 9, com 5 etapas redundantes totalmente eliminadas. Um agente de IA reúne todos os dados necessários, enquanto as pessoas realizam apenas as duas verificações de elegância que exigem alto julgamento e a aprovação final. Nenhuma etapa de julgamento ou de responsabilidade é automatizada.
Regras Inquestionáveis para a Implementação de IA
A Deepgrain define explicitamente três categorias de trabalho que nunca são automatizadas nos fluxos de trabalho dos clientes:
Decisões por julgamento: Opções sobre risco, atribuição de funções e equidade permanecem totalmente sob controle humano. A IA apenas elabora materiais de suporte, e uma pessoa mantém a aprovação final.
Responsabilidade: Uma pessoa nomeada continua responsável por cada sistema de IA, seus resultados, seu cronograma de auditoria e o local de armazenamento de seus dados. Nenhum sistema automatizado pode assumir a propriedade dos resultados.
Relações humanas: Conversas difíceis, construção de confiança e avaliação presencial de contexto para as equipes permanecem como atividades conduzidas por pessoas.
A empresa afirma que equipes que automatizam todo o trabalho que exige julgamento não se tornam mais resilientes: elas se tornam menos flexíveis e sem suporte operacional para justificar decisões.
Público-Alvo
A Deepgrain trabalha principalmente com empresas lideradas por fundadores nos estágios Series A a Series C, em setores que incluem ferramentas nativas de IA, defesa, dados financeiros, transporte e tecnologia para o clima. Ela é voltada para líderes de operação e chefes de Pessoas que querem implementar workflows de IA práticos e prontos para uso, em vez de executar ferramentas de demonstração de IA isoladas que não se integram às operações do dia a dia.
Resultados Esperados para o Negócio
Equipes que implementam o redesenho de workflow e os sistemas de IA da Deepgrain podem obter três categorias de valor:
Evitar a contratação de novos profissionais que seriam necessários para lidar com a carga de trabalho administrativo em crescimento
Absorver o crescimento do negócio sem aumentar os custos com quadro de pessoal
Realocar membros da equipe sênior existente, que deixam de fazer trabalhos repetitivos de inserção de dados para executar tarefas de alto julgamento que impactam diretamente os indicadores principais do negócio.
Uma função com 40 colaboradores que recupera 30 minutos por pessoa por semana de trabalho manual redundante ganha o equivalente a uma capacidade completa de um profissional sênior para realocar.
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