Para empresas que querem crescer com controle

Um sistema para operar sua empresa com IA.

Vendas, marketing, atendimento, operação, financeiro e inteligência trabalhando sobre o mesmo contexto — para sua empresa ganhar escala sem perder controle.

Sua empresa inteira. Uma operação. IA trabalhando.

Ver a Centriu funcionando

Para empresas de qualquer setor que querem crescer com estrutura, controle e inteligência.

Representação ilustrativa do trabalho em execução

O problema

Sua empresa não deveria operar em pedaços

Não é falta de ferramenta. É que cada ferramenta resolve um pedaço, e ninguém é dono do todo. O custo disso não aparece numa fatura — aparece no mês seguinte.

Sistemas que não se falam
O mesmo dado é digitado de novo — e cada cópia conta uma história diferente.
Dados duplicados
Ninguém sabe qual versão é a verdadeira na hora de decidir.
Conversas perdidas
O cliente repete o contexto a cada canal e a cada pessoa.
Tarefas espalhadas
O trabalho vive em planilhas, mensagens e na memória de alguém.
Decisões sem contexto
A escolha é feita com o recorte que estava à mão, não com o que importava.
Automações desconectadas
Cada ferramenta automatiza um pedaço e ninguém enxerga o todo.

Nenhum desses problemas se resolve comprando mais um software. Eles se resolvem quando a operação inteira passa a trabalhar sobre o mesmo contexto.

A resposta

Tudo trabalha sobre o mesmo contexto.

A Centriu não é uma coleção de produtos. É uma plataforma em que clientes, áreas e agentes leem e escrevem no mesmo lugar.

Cliente 360

Um contexto, não vários cadastros

Cada conversa, tarefa, campanha, cobrança e decisão fica ligada ao cliente e à operação — não a um sistema isolado.

Clientes
Comercial
Atendimento
Operação
Financeiro
Marketing
Inteligência
Agentes
Consultoria

As áreas abaixo são partes da mesma operação, não produtos separados. Elas compartilham conta, permissões e histórico.

IA que trabalha — não um chatbot ao lado

A inteligência artificial da Centriu participa da operação: entende contexto, prepara trabalho, executa rotinas e pede aprovação quando importa.

Entende o contexto

Lê a operação, o cliente e o histórico antes de propor qualquer coisa.

Prepara o trabalho

Redige, organiza, calcula e deixa pronto para revisão humana.

Executa rotinas

Roda o que é repetitivo dentro dos limites definidos pela empresa.

Recomenda a próxima ação

Cruza áreas, identifica prioridade e mostra o motivo da recomendação.

Pede aprovação

O que é sensível passa por uma pessoa antes de valer. Sem exceção silenciosa.

Mantém histórico e aprende

Registra o que aconteceu e usa o resultado para melhorar a próxima decisão.

O que a Centriu faz

Uma plataforma, várias frentes de trabalho. Tudo no mesmo contexto, com a IA participando do que dá para acelerar.

Comercial

CRM, pipeline, oportunidades, propostas, follow-up e automações.

Atendimento

WhatsApp, Instagram, Messenger, chat do site e e-mail no mesmo contexto.

Operação

Tarefas, responsáveis, prazos, aprovações, agenda e capacidade.

Financeiro

Contas, cobranças, caixa, fiscal, margem, IR, orçamento e inteligência econômica.

Marketing

Planejar, produzir, aprovar, publicar e medir conteúdo e campanhas.

Inteligência

Painéis, alertas, previsões, recomendações e leitura executiva.

Agentes

Rotinas executadas continuamente pela IA com controle e aprovação.

Consultoria

Diagnóstico, estratégia, transformação, acompanhamento e especialistas.

Para quem é

Para empresas que querem crescer — e crescer certo.

A Centriu faz sentido quando o volume aumenta e a estrutura precisa acompanhar. Não é sobre setor nem tamanho: é sobre a operação conseguir sustentar o próximo estágio.

As vendas crescem, mas o processo não acompanha.

As áreas trabalham separadas e o cliente sente.

A operação depende de pessoas específicas.

O financeiro ficou complexo e o caixa perde visibilidade.

O atendimento cresce em volume e em canais.

A IA entra sem contexto, controle ou histórico.

Se a empresa ainda não começou a crescer, a Centriu também ajuda a preparar a estrutura para o primeiro salto.

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Consultoria

Tecnologia sozinha não resolve uma operação mal desenhada.

A Centriu combina tecnologia, inteligência, método e acompanhamento. A consultoria diagnostica, desenha, implanta e acompanha — com evidências, não com apresentação.

Diagnóstico e imersão na operação

Estratégia e prioridades

Roadmap de transformação

Desenho da arquitetura operacional

Implantação conduzida

Acompanhamento com evidências

Benchmarking e leitura de mercado

Especialistas, rede e inteligência coletiva

A participação de especialistas depende da solução e do contrato. Não é um item incluído automaticamente em toda contratação, e não prometemos acompanhamento humano ilimitado.

Veja a Centriu funcionando na sua operação

Uma conversa para entender onde a sua operação perde tempo, dinheiro ou capacidade — e o que a Centriu faria primeiro.

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funcionalidade

No Axiom, a Análise Visual de Imagem Saiu da Encenação — e Cada Reexecução Vira Versão Nova, Não Substituição

No Centriu Axiom, a análise visual de peças hoje é real, e essa frase só faz sentido porque, antes, não era. A versão anterior da capacidade de "visão" guardava a imagem em memória e simulava o upload com um `setTimeout` — nenhuma imagem chegava a modelo algum, e a própria copy pública do produto foi corrigida, em julho, para retirar a promessa de "visão computacional" depois de uma auditoria confirmar o problema. A versão atual, em produção desde agosto, funciona de outro jeito: a pessoa envia uma ou mais imagens de uma peça (até 10 MB cada, PNG, JPEG, WebP ou GIF), elas sobem para um bucket privado, e o servidor baixa os BYTES da imagem — nunca uma URL — para enviar a um modelo multimodal do Google, fechando por desenho o risco de a ferramenta "analisar" um endereço malicioso em vez de uma imagem. O resultado é um relatório estruturado com nota, achados e sugestões. Pedir uma nova análise da mesma peça não apaga nem substitui a anterior: cada execução grava uma versão numerada própria, e o histórico completo — a primeira leitura, a segunda, a terceira — continua disponível para comparar.

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Um recurso vendido antes de existir é o tipo de mentira que se acumula

É comum um produto de software anunciar uma capacidade de IA antes dela estar pronta — a promessa sai na página, a implementação chega numa data que ninguém marca. O problema aparece quando essa data nunca chega e ninguém volta para corrigir a copy: o cliente lê uma funcionalidade, tenta usá-la, e descobre uma tela que aceita o clique mas não faz o que promete.

No Axiom isso aconteceu com a análise visual. Existia uma versão da funcionalidade construída sobre uma peça de simulação: o upload "funcionava" na tela, mas por trás disso havia um atraso artificial seguido de uma resposta fabricada — nenhuma imagem realmente subia, nenhum modelo a analisava, e "apagar uma evidência" não apagava nada de verdade. Uma auditoria interna encontrou isso, e a resposta não foi maquiar a copy: foi RETIRAR a promessa de "visão computacional" da página pública do produto até que existisse uma implementação real por trás dela.

O segundo problema, menos comum de se admitir, é o oposto: consertar a capacidade e esquecer de atualizar a página que a tinha retirado. Corrigir o código sem corrigir a copy deixa a empresa dizendo, publicamente, que não faz algo que já faz — um jeito de subestimar o próprio produto que também é, tecnicamente, uma imprecisão.

Um recurso vendido antes de existir é o tipo de mentira que se acumula

É comum um produto de software anunciar uma capacidade de IA antes dela estar pronta — a promessa sai na página, a implementação chega numa data que ninguém marca. O problema aparece quando essa data nunca chega e ninguém volta para corrigir a copy: o cliente lê uma funcionalidade, tenta usá-la, e descobre uma tela que aceita o clique mas não faz o que promete.
No Axiom isso aconteceu com a análise visual. Existia uma versão da funcionalidade construída sobre uma peça de simulação: o upload "funcionava" na tela, mas por trás disso havia um atraso artificial seguido de uma resposta fabricada — nenhuma imagem realmente subia, nenhum modelo a analisava, e "apagar uma evidência" não apagava nada de verdade. Uma auditoria interna encontrou isso, e a resposta não foi maquiar a copy: foi RETIRAR a promessa de "visão computacional" da página pública do produto até que existisse uma implementação real por trás dela.
O segundo problema, menos comum de se admitir, é o oposto: consertar a capacidade e esquecer de atualizar a página que a tinha retirado. Corrigir o código sem corrigir a copy deixa a empresa dizendo, publicamente, que não faz algo que já faz — um jeito de subestimar o próprio produto que também é, tecnicamente, uma imprecisão.

Quero resolver isso

Da simulação para o modelo real, com o mesmo rigor que corrigiu a mentira anterior

A análise visual atual do Axiom reaproveita um motor já validado em produção noutro ponto da Centriu — bucket privado, download por service role, chamada multimodal com um schema de resposta fixo, cotas que falham fechado. O contrato do relatório final foi mantido deliberadamente igual ao motor de origem: preservar a capacidade significa preservar a forma do laudo, não reescrevê-la do zero para o Axiom.

O caminho de uma análise começa quando a pessoa envia até seis imagens de uma peça — uma arte, uma captura de produto, um material impresso — junto de um título, um tipo e um objetivo opcional. As imagens sobem para um bucket privado (`axiom-evidence`), num caminho que começa obrigatoriamente pela organização da pessoa, resolvida no servidor a partir da identidade verificada, nunca a partir do que vem no corpo da requisição — um detalhe que fecha, sozinho, a possibilidade de um caminho manipulado apontar para a pasta de outra organização.

Na hora de analisar, o servidor baixa essas imagens do bucket privado e as envia ao modelo como bytes — não como uma URL. É uma escolha deliberada de segurança, registrada no próprio código: se a ferramenta aceitasse analisar "a imagem que está neste endereço", ela abriria uma porta clássica de abuso, onde o endereço poderia apontar para qualquer lugar da rede interna, não para uma imagem. Enviar os bytes diretamente fecha essa porta antes que ela exista.

O modelo primário tem um teto de resposta de 45 segundos, não o dobro disso — uma medição real, feita em produção, mostrou que esperar 90 segundos por um modelo lento resultava em o cliente receber um erro de tempo esgotado enquanto o servidor, nos bastidores, seguia trabalhando e gravava um laudo que ninguém jamais veria. Se o modelo principal não responde a tempo e ainda sobra orçamento de tempo no pedido, um modelo de reserva assume — sempre dentro do mesmo teto total, para nunca repetir esse cenário.

O resultado sai como um relatório estruturado, com uma nota de 0 a 100 e achados por categoria. A própria tela é explícita sobre a natureza dessa nota: ela vem da leitura do modelo sobre aquelas imagens específicas, não de um instrumento de medição nem de uma base histórica de comparação — é uma avaliação, e a tela chama isso pelo nome certo, não pelo nome mais impressionante.

Da simulação para o modelo real, com o mesmo rigor que corrigiu a mentira anterior

Ver como funciona

O que sustenta a análise visual, ponta a ponta

Envio de até seis imagens por análise (PNG, JPEG, WebP ou GIF, até 10 MB cada), para um bucket privado da organização.
O modelo recebe os bytes da imagem, nunca uma URL — fecha por desenho o risco de analisar um endereço em vez de uma imagem.
Reanalisar a mesma peça não sobrescreve: cada execução grava uma versão numerada própria, com seu relatório e seu status.
Histórico completo de versões disponível para abrir e comparar — a primeira leitura ao lado da mais recente.
Modelo primário com teto de resposta próprio e um modelo de reserva, orçado para nunca estourar o tempo que o pedido tem disponível.
Cota diária e mensal de análises e de chamadas ao modelo, com estorno automático se qualquer etapa falhar depois de já ter cobrado.
A nota de 0 a 100 é identificada, na própria tela, como a leitura do modelo — não como um instrumento de medição nem uma base histórica.
Leitura restrita por política do banco: cada organização só lê as próprias análises e versões.

Conhecer os recursos

O que muda é a distância entre o que a Centriu diz e o que o Axiom faz

A mudança concreta não é uma nota mais alta nem um relatório mais bonito — isso depende da peça enviada e do que se pede para avaliar, e não é algo que se prove numa página de produto. O que muda é que a capacidade descrita aqui deixou de ser uma simulação: a imagem realmente sobe, realmente é lida por um modelo, e o histórico de cada reanálise realmente fica preservado, em vez de reescrito por cima.

A Centriu não publica quantas análises rodam por organização, nem uma taxa de acerto do modelo sobre peças de marca: esses números dependeriam de quanto cada operação usa a ferramenta, e de um critério de "acerto" que este mecanismo não define nem mede. O que é verificável antes de contratar é o mecanismo em si — os bytes da imagem chegam ao servidor e ao modelo, nunca uma URL; cada reanálise soma uma versão, nunca apaga a anterior; e a nota é descrita, na própria tela, pelo que ela é: uma leitura do modelo, não um instrumento de medição.

A mudança concreta não é uma nota mais alta nem um relatório mais bonito — isso depende da peça enviada e do que se pede para avaliar, e não é algo que se prove numa página de produto. O que muda é que a capacidade descrita aqui deixou de ser uma simulação: a imagem realmente sobe, realmente é lida por um modelo, e o histórico de cada reanálise realmente fica preservado, em vez de reescrito por cima.
A Centriu não publica quantas análises rodam por organização, nem uma taxa de acerto do modelo sobre peças de marca: esses números dependeriam de quanto cada operação usa a ferramenta, e de um critério de "acerto" que este mecanismo não define nem mede. O que é verificável antes de contratar é o mecanismo em si — os bytes da imagem chegam ao servidor e ao modelo, nunca uma URL; cada reanálise soma uma versão, nunca apaga a anterior; e a nota é descrita, na própria tela, pelo que ela é: uma leitura do modelo, não um instrumento de medição.

Quero esses resultados

Uma peça revisada duas vezes (cenário ilustrativo, não um cliente real)

Uma equipe sobe uma arte de campanha para análise, com o objetivo declarado de "avaliar legibilidade e hierarquia visual antes de aprovar". O relatório volta com uma nota mediana e um achado específico: contraste insuficiente entre o texto principal e o fundo numa das versões da peça.

A equipe ajusta a arte fora do Axiom — corrige o contraste apontado — e volta à mesma análise para reenviar a versão corrigida. O sistema não substitui o laudo anterior: ele abre uma segunda versão, com as novas imagens e um novo relatório, enquanto o primeiro continua acessível exatamente como foi gravado.

Semanas depois, alguém que não participou da primeira rodada revisa o histórico da peça e vê as duas versões lado a lado — a nota mais baixa com o achado de contraste, e a nota seguinte, já sem esse achado. Não é preciso perguntar a ninguém "isso já tinha sido analisado antes?": a resposta está no próprio histórico, sem depender de memória de quem participou.

Uma peça revisada duas vezes (cenário ilustrativo, não um cliente real)

Conversar sobre meu caso

De uma imagem enviada até um laudo versionado

A pessoa abre uma análise nova (ou reabre uma existente) e envia até seis imagens de uma peça, com título e objetivo.
As imagens sobem para o bucket privado da organização, num caminho que só o servidor confirma como pertencente a ela.
O servidor baixa os bytes das imagens do bucket e monta o pedido ao modelo multimodal — nenhuma URL é enviada.
O modelo primário processa dentro do teto de tempo; se não responder a tempo e ainda houver orçamento, o modelo de reserva assume.
O relatório estruturado é salvo como uma versão nova, numerada, vinculada àquela análise — nunca sobrescrevendo uma versão anterior.
Reanalisar a mesma peça depois soma mais uma versão ao histórico, disponível para abrir e comparar com as anteriores.

Começar agora

Perguntas frequentes

A análise visual do Axiom já foi simulada?

Sim, uma versão anterior foi. Ela aceitava o upload na tela, mas nenhuma imagem realmente subia nem era analisada por um modelo — uma auditoria interna encontrou isso, e a Centriu retirou a promessa de "visão computacional" da página pública até corrigir a implementação de verdade.

A imagem enviada é analisada a partir de uma URL?

Não. O servidor baixa a imagem do bucket privado e envia os bytes ao modelo — nunca um endereço. É uma escolha de segurança deliberada, que fecha o risco de a ferramenta "analisar" um link malicioso.

Se eu reanalisar a mesma peça, o laudo anterior é apagado?

Não. Cada reanálise grava uma versão numerada própria. O histórico completo — a primeira leitura, a segunda, a terceira — continua acessível para comparar.

A nota de 0 a 100 é uma medição confiável e reprodutível?

É a leitura de um modelo de linguagem multimodal sobre aquela imagem específica, não um instrumento calibrado nem uma base histórica de comparação. A própria tela diz isso onde o número aparece.

Só administradores podem ligar essa capacidade para a organização?

Não hoje. Qualquer membro interno da organização pode ligar ou desligar o recurso Vision pela configuração da organização — não é uma permissão reservada a quem administra.

Essa análise vê o que está acontecendo na minha tela?

Não. É uma análise sob demanda de imagens que a própria pessoa envia por upload — deliberadamente separada de qualquer captura de tela.

Ainda tenho dúvida

Quero ver a análise visual do Axiom funcionando

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