O cenário
A Q7 Formaturas opera em uma rotina de alto volume, com eventos que geram milhares de imagens e exigem velocidade na pós-produção sem abrir mão de conferência.
Nesse contexto, a separação das fotos precisa acompanhar o padrão da entrega. O desafio não é apenas encontrar rostos, mas organizar o acervo com consistência, manter prazo e preservar a confiança na revisão final.
Resultado validado
No fluxo validado com a Q7 Formaturas, a separação de 40 mil fotos consumia antes cerca de 3 dias de trabalho, o equivalente a aproximadamente 32 horas de operação.
Com o FaceJam, esse mesmo volume passou a ser separado em 4 horas.
Essa redução aconteceu sem retirar da equipe o controle da revisão. O ganho veio da automação da triagem inicial por rosto, deixando o tempo humano concentrado na conferência e nas exceções.
Como o FaceJam entrou no fluxo
O FaceJam não substituiu a revisão da equipe. Ele assumiu a parte mais repetitiva da separação.
A partir de amostras dos formandos, o sistema identifica rostos nas fotos do evento, sugere correspondências e organiza o material por pessoa. Com isso, a equipe deixa de começar por uma busca manual extensa e passa a revisar um acervo já pré-organizado.
Na prática, o FaceJam ajudou em quatro pontos:
- redução da varredura manual foto por foto;
- aceleração da montagem inicial das pastas por formando;
- destaque dos casos que realmente precisam de conferência;
- manutenção da decisão final nas mãos da equipe.
Antes e depois na operação
Antes
Separar 40 mil fotos exigia cerca de 32 horas de operação manual, distribuídas em 3 dias de trabalho. A equipe gastava boa parte do tempo procurando formandos, comparando imagens e conferindo pastas para evitar erro de separação.
Com o FaceJam
O mesmo volume passou a ser separado em 4 horas. A triagem inicial ficou automatizada por reconhecimento facial, e a equipe passou a atuar sobre um material já organizado, focando revisão e ajuste final.
O que mudou na rotina da equipe
O principal ganho foi operacional. Em vez de concentrar energia em busca repetitiva, a equipe passou a dedicar o tempo à conferência do que realmente pede critério humano.
Na prática, isso trouxe:
- mais previsibilidade no prazo de entrega;
- menos desgaste em tarefas repetitivas;
- mais organização na separação por formando;
- mais foco da revisão nos casos ambíguos ou sensíveis.
Por que este case importa
O resultado da Q7 Formaturas mostra que o valor do FaceJam não está em prometer uma automação cega. O valor aparece quando a tecnologia retira o peso da triagem manual e devolve para a equipe mais velocidade com controle.
Para operações de formatura com alto volume de imagens, esse tipo de ganho impacta prazo, organização interna e capacidade de entrega sem perder segurança na revisão.
Conclusão
Na Q7 Formaturas, o FaceJam validou um ganho objetivo: 40 mil fotos separadas com redução de cerca de 32 horas para 4 horas.
Esse case mostra, de forma concreta, como a triagem por reconhecimento facial pode acelerar a operação e manter a revisão humana onde ela mais importa.