Insights com IA

Osseusdados,amplificadospelaIA.

Deixe a inteligência artificial fazer o trabalho pesado. O motor de IA da Dcycle classifica faturas, deteta anomalias e identifica as oportunidades de redução de maior impacto , tudo automaticamente, para que a sua equipa se foque em agir.

Pedir uma demo
AI Insights
DashboardClassificationAnomalies
Live
ManufacturingScope 1-2-33 facilities
50xFaster classification
95%EF accuracy
24/7Monitoring
AI
Auto-classification
1,247 items classified today
Active
Anomaly detection
3 anomalies flagged · 0 critical
Monitoring

Confiada por mais de 2.000 empresas que usam IA para acelerar o reporte ESG

Magnum Capital
Sabadell Venture Capital
Adara Ventures
Queka Real Partners
50x

classificação de dados mais rápida , de semanas de categorização manual a segundos com IA

Como funciona

De dados em bruto a insights acionáveis

Classificação automática inteligente

Carregue uma fatura ou ficheiro de consumo. A IA da Dcycle identifica automaticamente o tipo de despesa, faz a correspondência com o fator de emissão correto e categoriza-o no âmbito e categoria GHG Protocol adequados , sem intervenção manual.

Smart Classification95% accuracy
invoice_electricity_q1.pdfAI processing...
Type: Electricity consumptionConfidence: 98% · Scope 2
EF: Spain grid mix 20260.138 kgCO₂e/kWh · MITECO
Category: GHG Cat. 2 — Purchased electricityAuto-mapped · Ready for reporting

Deteção de anomalias em tempo real

O motor de IA monitoriza cada ponto de dados que entra na plataforma. Sinaliza valores atípicos, lacunas de dados e inconsistências antes de chegarem aos seus relatórios , poupando horas de revisão manual. A sua equipa revê apenas as exceções, não cada linha.

Anomaly Detection3 flagged
2Alerts
847Auto-verified
12hSaved
Fleet diesel — Jan 2026⚠ +340% vs. average · Likely data entry error
Water — Q1 missing⚠ Gap detected · Barcelona plant · Expected: ~450 m³
Electricity — All facilitiesWithin expected range · No issues
Natural gas — All facilitiesSeasonal pattern · Normal

Padrões, tendências e recomendações de redução

A IA analisa os seus dados históricos para descobrir tendências de consumo, sazonalidade e desvios. Veja quais instalações, categorias ou fornecedores contribuem mais para a sua pegada , e identifique as oportunidades de redução de maior impacto, priorizadas por potencial de poupança e viabilidade.

Trends & PatternsAI analysis
Top contributorElectricity42% of total emissions
YoY trend-12.3%vs. same period 2025
1
Madrid HQ — Electricity42% of total · Seasonal peak Jul-Aug
2
Barcelona — Natural Gas28% of total · +8% vs. last year
3
Fleet — Diesel18% of total · -23% after optimisation

Agente Dcycle , consulte os seus dados

Consulte qualquer dado de sustentabilidade em linguagem natural. Pergunte 'Qual foi a minha maior fonte de emissões no 1.º trimestre?' ou 'Qual o fornecedor com maior pegada?' e obtenha respostas imediatas baseadas nos seus dados reais , sem navegar em tabelas nem exportar relatórios.

Dcycle AgentAI
¿Cuál fue mi mayor fuente de emisiones en Q1 2026?
Electricidad — Madrid HQ fue la mayor fuente con 186 tCO₂e (42% del total).
Electricidad42%
Gas natural28%
Flota diésel18%
Pregunta algo sobre tus datos...
Smart Classification95% accuracy
invoice_electricity_q1.pdfAI processing...
Type: Electricity consumptionConfidence: 98% · Scope 2
EF: Spain grid mix 20260.138 kgCO₂e/kWh · MITECO
Category: GHG Cat. 2 — Purchased electricityAuto-mapped · Ready for reporting
Anomaly Detection3 flagged
2Alerts
847Auto-verified
12hSaved
Fleet diesel — Jan 2026⚠ +340% vs. average · Likely data entry error
Water — Q1 missing⚠ Gap detected · Barcelona plant · Expected: ~450 m³
Electricity — All facilitiesWithin expected range · No issues
Natural gas — All facilitiesSeasonal pattern · Normal
Trends & PatternsAI analysis
Top contributorElectricity42% of total emissions
YoY trend-12.3%vs. same period 2025
1
Madrid HQ — Electricity42% of total · Seasonal peak Jul-Aug
2
Barcelona — Natural Gas28% of total · +8% vs. last year
3
Fleet — Diesel18% of total · -23% after optimisation
Dcycle AgentAI
¿Cuál fue mi mayor fuente de emisiones en Q1 2026?
Electricidad — Madrid HQ fue la mayor fuente con 186 tCO₂e (42% del total).
Electricidad42%
Gas natural28%
Flota diésel18%
Pregunta algo sobre tus datos...

Funcionalidades adicionais

Veja como a Dcycle se compara às alternativas

A sua escolha Processo manual Ferramentas legadas

Mapeamento automático de fatores de emissão

A IA seleciona o fator de emissão mais preciso entre milhares , por país, setor e tipo de atividade , com 95% de precisão.

Validação cruzada de dados

Cada ponto de dados é verificado automaticamente com fontes externas e padrões históricos para garantir a fiabilidade antes de ser incluído nos relatórios.

Monitorização contínua 24/7

A IA trabalha sem parar , detetando alterações, recalculando emissões e alertando para desvios em tempo real.

Aprendizagem contínua

O modelo melhora com cada ponto de dados processado. Quanto mais utilizar a Dcycle, mais precisa se torna a classificação e a deteção de anomalias.

IA explicável e auditável

Cada decisão da IA está documentada , qual fator de emissão foi selecionado, porquê e com que nível de confiança. Rastreabilidade total para auditores.

De semanas a minutos

O que antes demorava semanas de trabalho manual , classificar faturas, encontrar fatores de emissão, detetar erros , agora demora minutos. A sua equipa foca-se em agir, não em processar dados.

“Dcycle helped us consolidate 6 facilities across 2 countries into a single source of truth. Our auditors couldn't believe the level of traceability.”
Lina Pena Corp. Services Director, KLN Iberia
“I see your help as super necessary , I can't imagine maintaining the contract without your advisory component. We went from scattered spreadsheets to a unified system in weeks.”
Yolanda Carazo Environmental Manager, Embutidos Monells
“Our investors value our ESG commitment. Dcycle made us a reference in the financial sector , we can respond to any audit or client request instantly.”
Teresa de Vicente Sustainability Lead, Finsolutia

Saiba mais sobre ESG e sustentabilidade

Ver todos os recursos

Sustentabilidade na administração pública: guia ESG

Saiba como os organismos governamentais medem a pegada de carbono, implementam a contratação pública ecológica e lideram pelo exemplo em sustentabilidade.

Read more

Perguntas frequentes

Como é que a IA da Dcycle classifica os dados de sustentabilidade?
O motor de IA da Dcycle identifica automaticamente os tipos de despesa a partir de faturas e documentos, faz a correspondência com os fatores de emissão corretos e categoriza-os nos âmbitos e categorias GHG Protocol , eliminando semanas de trabalho de classificação manual.
A IA consegue detetar erros ou anomalias nos meus dados ESG?
Sim. A IA monitoriza cada ponto de dados que entra na plataforma em tempo real, sinalizando valores atípicos, lacunas e inconsistências antes de chegarem aos seus relatórios. A sua equipa revê apenas as exceções, não cada linha.
A IA da Dcycle é explicável e auditável?
Cada decisão da IA está completamente documentada , qual fator de emissão foi selecionado, por que razão foi escolhido e com que nível de confiança. Isto garante rastreabilidade total para auditores e equipas de conformidade.

Recolha uma vez. Use em todo o lado.

Veja como a Dcycle pode reduzir o seu tempo de reporte em 70% e dar aos seus auditores o que precisam , à primeira.

Ver a Dcycle em ação