Sachiv

O Sachiv parte de uma constatação simples: as equipes agora gravam tudo, mas quase nada desse material é realmente compreendido ou aproveitado. O Fireflies captura uma ligação e o Attio guarda o registro do cliente, mas as transcrições se acumulam entre os dois sem qualquer significado estruturado. O Sachiv foi desenhado para ocupar essa lacuna entre a captura e o armazenamento, lendo o volume de conversas que a equipe já produz e convertendo-o no estado estruturado sobre o qual o seu produto, o seu CRM e os seus fluxos de onboarding conseguem agir.

Tecnicamente, o Sachiv funciona como quatro camadas cooperativas. Uma camada de transcritor (Fireflies, Granola, Plaud ou o que sua equipe já usa) fornece as conversas brutas, incluindo ligações telefônicas, e-mails encaminhados com anexos e áudio presencial. Uma camada de CRM (Attio, Close e afins) continua sendo onde sua equipe trabalha e onde vive o registro canônico do cliente. O Sachiv faz o trabalho de pensar: conciliar cada captura a um registro para que nada se perca em silêncio, resolver itens ambíguos que os metadados não conseguem posicionar, extrair fatos tipados segundo a sua ontologia, fechar o processo por evidência nomeada em vez de checklists e gerar documentos a partir do registro vivo com as linhas internas removidas. Uma quarta camada empurra o resultado para o seu próprio SaaS via webhooks e uma API de leitura.

Como cada camada é um slot intercambiável, o Sachiv não está preso a um único transcritor ou CRM. Sua afirmação distintiva é que todo fato extraído carrega uma citação até o momento exato em que foi dito, que a cobertura aparece como percentual com os itens faltantes nomeados e que, se uma conversa posterior revisar em silêncio um termo acordado, um alerta de regressão mostra as duas citações lado a lado. O modelo de contratação é consultivo: quatro semanas da primeira conversa até entrar em produção, instalado sobre o stack que a equipe já paga.