# Análise Nicho 16 — Gestão de Conhecimento Viva & Busca Semântica de Projetos para Consultorias (Hive Mind)

## Veredito

O núcleo proposto (indexar entregáveis de projetos + busca semântica) resolve de fato a dor principal dos dois canvases fortes, mas está subdimensionado: o canvas âncora pede também **captura ativa de conhecimento** (transcrição de sessões, avaliação/ranking de contribuições, mapa de quem sabe o quê), sem o que a base nasce vazia e morre em três meses — a diferença entre "buscador de Drive" e "conhecimento vivo". Sobra ainda uma dor distinta e clara: transformar entrevistas e conversas em **mapa de processo** (VSM), que é interpretação de conhecimento tácito, não recuperação de documento — vira app próprio. Dos 6 canvases, 2 pertencem a outros nichos (recrutamento e gestão comercial de propostas) e 1 é ruído puro de regex ("consultores" aparecendo como público de uma integração com Mercado Livre).

## Contagens

| Categoria | Qtd | Índices |
|---|---|---|
| FIT | 2 | [0], [1] |
| ADJACENTE | 1 | [3] |
| OUTRO_NICHO | 2 | [2] → 3, [5] → 5 |
| RUIDO | 1 | [4] |
| EXCLUIR | 0 | — |

## Classificação canvas a canvas

- **[0] HIVE MIND** — FIT. Dor múltipla mas coerente: 130 consultores espalhados em clientes, sem troca de conhecimento, sem melhores práticas consolidadas, sem visibilidade dos use cases entregues e sem mapa de quem está conectado à unidade de IA & Dados. É o app `acervo-conhecimento-consultoria`. A parte de "controle de presença" é RH e fica fora; a gamificação entra em versão leve porque é o mecanismo de alimentação da base.
- **[1] teste (Adriano)** — FIT. Apesar do título, a dor é nítida: avaliações de segurança sem nivelamento de conhecimento entre consultores, gerando recomendações inconsistentes e com alta margem de erro. É recuperação de casos/padrões anteriores para padronizar a recomendação — mesma máquina do [0], com corpus de avaliações em vez de propostas. Entra no mesmo app.
- **[2] Humanyza - Automação de Relatórios (Executive Search)** — OUTRO_NICHO (3). A dor é gerar relatório padronizado de candidato a partir de transcrições e notas. É produção de entregável em processo de recrutamento, não busca em acervo; tem mais massa e contexto no nicho 3 (Recrutamento Técnico). Se o consolidador do nicho 3 não acolher, o produto correto seria um gerador de dossiê a partir de transcrição — muito próximo do "dossiê pré-reunião" do nicho 5, e em nenhum dos casos é o Hive Mind.
- **[3] Value Stream Map** — ADJACENTE. Organizações de trabalho do conhecimento não sabem como o trabalho realmente acontece; processos descritos de forma idealizada e dependentes de quem "explica como funciona". Produto diferente: mapeador de processo a partir de entrevista estruturada, com interpretação de resposta qualitativa e evolução contínua do fluxo. Dor concreta e recorrente em consultoria e transformação organizacional — justifica app próprio mesmo com 1 canvas.
- **[4] Integração Direct** — RUIDO. Integrar plataforma de venda direta com Mercado Livre. Capturado pelo regex "consultores" que aparece apenas como público. É projeto de integração de API, sem relação com gestão de conhecimento.
- **[5] Controle de Negócios** — OUTRO_NICHO (5). Controle de propostas em planilha, risco de atraso e perda de prazo. É gestão de pipeline comercial e follow-up, encaixa em "SDR & vendas consultivas B2B".

## App 1 — `acervo-conhecimento-consultoria` — Acervo Vivo de Projetos e Busca Semântica

**Dor**: consultores alocados em clientes diferentes refazem material que a casa já produziu; não há como achar a proposta, o benchmark ou o entregável anterior, nem descobrir quem já enfrentou aquele problema — e a base morre porque ninguém alimenta.

**Canvases**: [0], [1] · 2 canvases · 2 empresas

**Funcionalidades do MVP**
1. Conectores de ingestão para Google Drive e SharePoint com sincronização incremental e respeito às permissões da origem (nada de vazamento entre clientes), seguindo o `knowledge-schema`.
2. Indexação em pgvector próprio com metadados de projeto: cliente, setor, tipo de entregável, tecnologia, data, autor, confidencialidade.
3. Busca em linguagem natural com filtros facetados, retornando trecho relevante, citação obrigatória do arquivo-fonte e link direto para o original.
4. Ficha automática por projeto: problema atacado, abordagem, entregáveis, tecnologias e resultado, gerada do conteúdo indexado.
5. "Quem sabe disso": mapa de pessoas por tema derivado de autoria e contribuições, resolvendo o mapeamento de consultores por unidade de negócio.
6. Ingestão de transcrições de sessões e reuniões técnicas, virando material pesquisável e resumido — o canal de captura contínua.
7. Score de contribuição e ranking leve (peso por uso real do material, não por volume publicado), com feedback útil/não útil em cada resposta.

**Fora do MVP**: gerar propostas novas automaticamente; chat voltado ao cliente final; controle de presença e gestão de alocação (RH); classificação automática de sigilo/DLP avançada; substituir o Drive como repositório canônico.

**Contratos** — emite: `knowledge-schema` · consome: —

## App 2 — `mapeador-processos-entrevistas` — Mapeador de Processos por Entrevista (VSM assistido)

**Dor**: o processo real só existe na cabeça das pessoas; o mapeamento manual é caro, chega idealizado e desatualiza em semanas, então decisões de melhoria são tomadas por percepção individual.

**Canvases**: [3] · 1 canvas · 1 empresa

**Funcionalidades do MVP**
1. Roteiro adaptativo de entrevista (web ou WhatsApp) que sonda etapas, gatilhos, esperas, exceções, responsáveis e sistemas usados.
2. Interpretação das respostas e transcrições em modelo estruturado de processo: etapa, ator, entrada, saída, tempo, ponto de retrabalho.
3. Geração do fluxo visual (Mermaid/BPMN simplificado) editável pelo facilitador.
4. Consolidação de múltiplas entrevistas em uma visão única, com os conflitos explicitados (quem descreve a etapa de forma diferente).
5. Métricas de value stream: lead time, tempo de toque, percentual de espera e concentração de retrabalho.
6. Sugestão priorizada de melhorias com impacto estimado e área responsável.
7. Reexecução periódica da coleta para versionar o processo e mostrar o diff entre versões.

**Fora do MVP**: executar ou orquestrar o processo; process mining sobre logs de sistemas; integração com BPMS; simulação de cenários.

**Contratos** — emite: `knowledge-schema` (o mapa consolidado vira documento indexável por qualquer acervo) · consome: —

## RESUMO JSON

```json
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    {"id": "acervo-conhecimento-consultoria", "nome": "Acervo Vivo de Projetos e Busca Semantica", "dor": "Consultores em clientes diferentes refazem material que a casa ja produziu; nao ha como achar proposta/benchmark/entregavel anterior nem descobrir quem ja resolveu aquilo, e a base morre porque ninguem alimenta", "canvases_indices": [0, 1], "n_canvases": 2, "n_empresas": 2, "funcionalidades_mvp": ["Conectores Drive/SharePoint com sync incremental e respeito as permissoes da origem", "Indexacao em pgvector proprio com metadados de projeto (cliente, setor, entregavel, tecnologia, autor, confidencialidade)", "Busca em linguagem natural com filtros facetados e citacao obrigatoria do arquivo-fonte", "Ficha automatica por projeto (problema, abordagem, entregaveis, tecnologias, resultado)", "Mapa 'quem sabe disso' por tema, derivado de autoria e contribuicoes", "Ingestao de transcricoes de sessoes e reunioes como material pesquisavel", "Score de contribuicao por uso real do material com feedback util/nao util por resposta"], "fora_mvp": ["gerar propostas novas automaticamente", "chat para cliente final", "controle de presenca e alocacao (RH)", "classificacao automatica de sigilo/DLP avancada", "substituir o Drive como repositorio canonico"], "contratos_emite": ["knowledge-schema"], "contratos_consome": []},
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