Caso ou alegação
Easy Aiz, caso Zapier
Referência da pesquisa de 25/09/2026.
| Evidência | O que mostra | Limite |
|---|---|---|
| Iron Noodle, caso Zapier ↗ | Consultores nomeados, Robert Stanley e Darin Swayne; trabalho imersivo de nove dias em escritórios de advocacia; integrações, dashboard e triagem de chamadas. | Publicação do fornecedor. Não divulga rentabilidade da consultoria nem identifica os clientes no texto. Modelo mais intensivo que concierge. |
| Easy Aiz, caso Zapier ↗ | Consultoria nomeada; fluxo Slack→rascunho WordPress→aprovação→publicação. Relata 100+ horas/mês economizadas e entrega cinco vezes mais rápida. | Cliente final anônimo e métricas promocionais, sem auditoria externa. Implementação é o comparável, não o pacote comercial. |
| Section, caso Anthropic ↗ | Empresa de capacitação e transformação; caso relata 82% da equipe usando Claude e metade com ganho de produtividade de pelo menos 10%. | Métricas internas em estudo do fornecedor, não prova de todos os clientes nem da margem do serviço. |
| Great Day Improvements, caso Zapier ↗ | Empresa e executivo nomeados; relato de 41% mais agendamentos nas marcas que usam SMS automatizado, com volume operacional informado. | Comparação observacional, empresa maior que PME; ganho não pode ser atribuído exclusivamente à IA. |
| RSTS / Carnivore Market ↗ | Empresa usuária nomeada e contexto concreto. | Projeto na empresa da própria família, sem prova de venda externa. |