Proposta Comercial · Março 2026
MKG OS
× MM Eventos
Do pensamento AI-First à operação Native AI — agentes inteligentes integrados ao dia a dia dos eventos.
Contexto de mercado
Services:
the new software
A Sequoia Capital publicou a tese que define a próxima onda: empresas de IA não vendem ferramentas — vendem o trabalho feito.
"Se você vende a ferramenta, está numa corrida contra o modelo. Mas se vende o trabalho, cada melhoria no modelo torna seu serviço mais rápido, mais barato e mais difícil de competir."
— SEQUOIA CAPITAL, 2025
O dado que importa
Para cada R$ 1 gasto em software, empresas gastam R$ 6 em serviços operacionais. A IA vai comprimir essa diferença.
A mudança
- Copilot — vende a ferramenta para o profissional usar
- Autopilot — vende o resultado direto para a empresa
- A próxima empresa trilionária será um software disfarçado de empresa de serviços
Para a MM Eventos
- Não estamos vendendo uma ferramenta de IA
- Estamos entregando o fechamento feito — mais rápido, sem erro, escalável
Visão
De AI-First
a Native AI
Essa proposta não é sobre adotar uma ferramenta. É sobre transformar o pensamento operacional da MM Eventos.
HOJE
Operação manual
Processos dependem de pessoas, planilhas e repetição. O crescimento esbarra na capacidade humana.
AI-FIRST
IA como padrão
Cada processo nasce com um agente. Decisões são apoiadas por dados. Pessoas focam no estratégico.
NATIVE AI
IA na essência
A operação é inteligente por natureza. Agentes evoluem sozinhos. A empresa escala sem escalar time.
"O objetivo não é automatizar tarefas — é construir uma operação que pensa."
Resumo Executivo
Em menos de 6 meses, a MM Eventos vai
fechar eventos em metade do tempo
e ter uma arquitetura de IA madura
4 agentes de IA vão automatizar input de dados, conferência, fechamento financeiro e gestão de projetos — reduzindo o SLA de 10 para 7 dias ou menos.
Problema
Fechamento manual com dezenas de fornecedores por evento, +10 dias de SLA e alto risco de erro.
Solução
Sistema AI-first com 4 agentes integrados aos sistemas existentes (MIT, CRM, financeiro).
Resultado esperado
SLA ≤ 7 dias, redução de 80% nos erros, visibilidade em tempo real.
01 — O Problema
+10 dias
Para fechar cada evento
Com dezenas de fornecedores por evento, notas fiscais manuais e dados descentralizados, cada dia de atraso custa previsibilidade, caixa e capacidade de escalar.
"O gargalo não é falta de gente — é falta de sistema. Quando a operação depende de planilha, o crescimento para."
01 — Contexto
O primeiro desafio
da MM Eventos
Dores atuais
- Alto volume de notas fiscais e documentos
- Processos manuais e descentralizados
- Fechamento financeiro lento — SLA +10 dias
- Pressão de caixa: clientes pagam depois, fornecedores antes
Oportunidade
- Reduzir tempo de fechamento pela metade
- Aumentar controle e previsibilidade de caixa
- Eliminar erros manuais de conferência
- Transformar dados em inteligência de negócio
02 — Solução
Sistema integrado
com agentes de IA
7d
SLA de fechamento
De 10 para 7 dias ou menos com automação end-to-end
4
Agentes de IA
Input, conferência, fechamento e gestão de projetos
RT
Visibilidade real-time
Dashboard operacional e financeiro em tempo real
03 — Escopo
6 fases de
implementação
01
Diagnóstico + Arquitetura
2 semanas
02
Estruturação de Base
3–4 semanas
03
Desenvolvimento de Agentes
4–6 semanas
04
Integrações e Plataforma
3–4 semanas
06
Escala e Governança
Contínuo
Fase 01 — 2 semanas
Diagnóstico +
Arquitetura
Mapeamento
- Sistemas atuais (MIT, PESQ, BN, CRM, financeiro)
- Fluxo de fechamento end-to-end
- Gargalos de input, conferência e SLA
- Estrutura de dados e inconsistências
Entregáveis
- Mapa operacional completo
- Arquitetura de integração
- Roadmap de implementação
- Definição de KPIs do projeto
- Cérebro MM — base de conhecimento central
Cérebro MM
A inteligência
central da
operação
Nas primeiras semanas, construímos a arquitetura e o Cérebro MM — a base de conhecimento que direciona qualquer agente de IA da operação.
Processos, regras de negócio, histórico de eventos, padrões de fornecedores — tudo mapeado e conectado num grafo de conhecimento vivo.
Fase 02 — 3 a 4 semanas
Estruturação
de base
Ações
- Padronização de documentos e inputs
- Definição de SLA com fornecedores (5–7 dias)
- Criação de templates operacionais
- Organização de base de arquivos
- Estruturação de dados no MIT
Entregáveis
- Templates padronizados
- Regras de input
- Base organizada para automação
- Playbook operacional
Fase 03 — 4 a 6 semanas
Agentes de IA
01
Agente de Input de Dados
- Leitura automática de notas fiscais
- Extração de CNPJ, valores, categorias
- Alimentação automática em sistemas
02
Agente de Conferência
- Validação cruzada de dados
- Identificação de inconsistências
- Alertas automáticos para o time
03
Agente de Fechamento
- Consolidação automática de dados
- Geração de relatórios
- Preparação para faturamento
04
Agente de Projetos
- Integração com Asana / Slack
- Monitoramento de cargas e prazos
- Alertas operacionais
Fase 04 — 3 a 4 semanas
Integrações e
plataforma
Integrações
- MIT (sistema central)
- CRM (ex: Pipedrive)
- Financeiro
- E-mail
- Ferramenta de reuniões (RIDI)
Plataforma
- Camada conversacional — orquestração dos agentes via interface unificada
- Dashboard em tempo real — visão operacional + financeira
Fase 05 — 4 semanas
Piloto real
Teste em evento real. Múltiplos fornecedores. Medição de performance.
Tempo de fechamento
+10 dias
→
≤ 7 DIAS
Tempo de input
Manual
→
AUTOMÁTICO
Qualidade dos dados
Inconsistente
→
PADRONIZADO
Fase 06 — Contínuo
Escala e
governança
Estrutura para que os agentes operem com segurança e evoluam.
01Guardião dos agentes
Responsável interno pela evolução e supervisão
02Segurança por cliente
Permissões e isolamento de dados entre eventos
03Compliance
Política de dados, privacidade e auditoria
04Treinamento + Embaixadores
Capacitação interna e embaixadores de IA na operação
05Atualização contínua de mercado
Sessões mensais com novidades de IA, tendências do setor de eventos e oportunidades de evolução
04 — Roadmap
6 meses para
transformar
Mês 1
Diagnóstico + Base — mapeamento completo e organização
Mês 2
Estrutura + Agentes — templates, regras e início do dev
Mês 3
Agentes + Integrações — 4 agentes operando nos sistemas
Mês 4
Piloto real — evento com fornecedores reais e medição
Mês 5+
Escala — governança, treinamento e evolução contínua
05 — Time
Quem vai estar
com vocês
Liderança direta nos primeiros meses, gestão dedicada e time técnico full-time.
Liderança
- Eduardo & Denis — sócios presentes semanalmente nos 2 primeiros meses e mensalmente durante todo o contrato
Gestão
- Gestor de Projeto — ponto focal do dia a dia, alinhamentos, entregas e controle de cronograma
Execução
- Time técnico — engenheiros de IA, desenvolvedores e especialistas em integração
- Agente IA com Skills Monking 24/7 — disponível a qualquer hora para suporte, consultas e execução operacional
- Atualização contínua — novidades de IA e tendências do mercado de eventos
06 — Investimento
A hora de ser
AI Native é agora
Setup do Projeto
Implementação completa
R$ 300.000
R$ 150k na entrada + R$ 150k em 6 meses (atrelado ao sucesso)
Contrato 12 Meses
Recorrência mensal
R$ 44.000/mês
Evolução contínua dos agentes e operação
Até 4 novos agentes ou skills/mês
Manutenção dos existentes
Mapeamento contínuo de processos e dores
Novidades de mercado e IA
Custo operacional estimado (por conta do cliente)
Tokens de IA + plataformas: aproximadamente R$ 3.000 a R$ 5.000/mês — custo variável conforme volume de eventos e uso dos agentes.
Programa de indicação
Indicou e fechou? 10% do setup como comissão de indicação.
07 — Upside
Oportunidades
futuras
Além da eficiência, o projeto abre novas frentes de receita.
BI de Eventos
ROI por participante e métricas de performance
Inteligência Hotelaria
Otimização de alocação e hospedagem
Dados Agregados
Insights de mercado para venda de inteligência
Otimização No-show
Previsão e mitigação com dados históricos
Produtos Data-driven
Novos serviços baseados em histórico
08 — Diferencial
Por que a
MKG OS?
01Implementação real
Não é consultoria. Colocamos agentes para rodar na operação.
02Experiência com grandes operações
iFood, Ambev, Itaú — complexidade e escala são nosso dia a dia.
03Estrutura própria de agentes
Já usamos agentes de IA internamente. Não é teoria.
04Velocidade de execução
Da proposta ao piloto em 4 meses.
05Visão de produto
Construímos para escalar, não só para entregar um projeto.
09 — Próximos Passos
Como começamos
01
Alinhamento
Escopo final e responsáveis de cada lado.
02
Kickoff
Reunião de diagnóstico com o time operacional e financeiro.
03
Piloto
Primeiro evento automatizado em até 4 meses.