MiroFish recursos principais
MiroFish é uma plataforma de chat de simulação IA que converte entradas de texto, PDF, MD ou TXT em construção de grafos, simulação de cenários e relatórios estruturados, oferecendo previsões contínuas dirigidas por chat para analistas e tomadores de decisão.
Recursos principais de MiroFish
Chat de simulação de IA para previsão de cenários
Permite que os usuários façam perguntas complexas do tipo “e se…?” e recebam previsões contínuas impulsionadas por IA, mantendo um fluxo de conversa semelhante ao do ChatGPT.
Interação baseada em texto com anexos opcionais
O processo de previsão começa com entrada em linguagem natural, e os usuários podem adicionar arquivos de suporte somente quando necessário, preservando a rapidez e a simplicidade do chat.
Orquestração de múltiplos agentes
Coordena nos bastidores a construção de grafos, a execução de simulações e a geração de relatórios, entregando resultados integrados sem que o usuário saia da interface de chat.
Cartões de resultado estruturados
Gera automaticamente cartões de resultado concisos após cada resposta, resumindo os principais insights e fornecendo links diretos para relatórios detalhados e ações de follow‑up.
Análise preditiva em vários domínios
Aplica o motor de previsão a diversos cenários —variações de preço, mudanças de marca, debates de políticas— oferecendo previsões acionáveis sobre sentimento, disseminação de narrativas e reações das partes interessadas.
Casos de uso de MiroFish
- Analistas de mercado: Simulam alterações de preço trimestrais para prever o sentimento do cliente e a difusão de narrativas.
- Gerentes de marca: Predizem mudanças na opinião pública ao alterar porta‑vozes ou estratégias de mensagem.
- Pesquisadores de políticas: Identificam grupos de apoiadores e opositores iniciais em debates emergentes de políticas públicas.
- Estrategistas de negócios: Executam simulações de cenários multi‑agente sem sair de uma única interface de chat.
- Cientistas de dados: Anexam arquivos complementares a consultas de texto para enriquecer a modelagem preditiva.
