Automação de documentos e processos
Extraímos dados de contratos, notas fiscais e laudos usando modelos de NLP treinados em português. Um projeto recente reduziu o tempo de análise contratual de 4 horas para 11 minutos por lote de 200 documentos.
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O que fazemos
Soluções de IA para problemas concretos
Modelos preditivos sob medida
Previsão de demanda, detecção de fraude, scoring de crédito. Cada modelo é treinado com os dados reais da sua operação, não com datasets genéricos. Trabalhamos com séries temporais, classificação e regressão conforme o problema exige.
Após a entrega, monitoramos o drift do modelo por 90 dias e retreinamos se a acurácia cair abaixo do limiar combinado.
Chatbots e assistentes virtuais
Criamos assistentes que resolvem problemas, não que pedem para o cliente repetir a pergunta. Integração com WhatsApp Business API, Slack e sistemas internos via REST. O bot aprende com cada conversa e escala para atendente humano quando necessário.
Análise de dados em tempo real
Dashboards que mostram o que importa, atualizados a cada minuto. Conectamos fontes heterogêneas (ERP, CRM, planilhas, APIs externas) e entregamos visualizações que a diretoria consegue ler sem precisar de um analista ao lado.
Consultoria e treinamento em IA
Nem todo problema precisa de um modelo complexo. Às vezes, uma regra de negócio bem definida resolve. Fazemos o diagnóstico honesto e treinamos sua equipe para manter a solução funcionando depois que saímos.
Da primeira conversa ao modelo em produção
Diagnóstico
Entendemos o problema de negócio, mapeamos as fontes de dados disponíveis e definimos métricas de sucesso. Essa etapa leva de 3 a 5 dias úteis.
Prototipagem
Construímos um protótipo funcional com um recorte dos dados reais. Você vê resultados preliminares em duas semanas, não em dois meses.
Validação
Testamos o modelo contra cenários históricos e edge cases do seu setor. Ajustamos hiperparâmetros até atingir o limiar de acurácia combinado.
Deploy e monitoramento
Colocamos o modelo em produção na infraestrutura que você já usa (AWS, GCP ou on-premise). Monitoramos performance e retreinamos conforme necessário.
Perguntas frequentes
Dúvidas sobre IA aplicada
Depende do escopo. Um chatbot simples para WhatsApp pode sair por R$ 15 mil. Modelos preditivos com integração a ERP costumam ficar entre R$ 40 mil e R$ 120 mil. Fazemos o diagnóstico gratuito justamente para dar um orçamento realista antes de qualquer compromisso.
Quantidade importa menos do que qualidade. Já treinamos modelos com 2 mil registros quando os dados estavam limpos e bem rotulados. Na fase de diagnóstico, avaliamos se o volume disponível é suficiente ou se vale a pena enriquecer a base antes de modelar.
De startups com 20 funcionários a empresas com mais de 3 mil colaboradores. O que muda é a complexidade da integração, não o tipo de problema. Um e-commerce médio tem desafios de recomendação tão interessantes quanto os de uma rede varejista grande.
Sim. Modelos de machine learning perdem acurácia conforme os dados mudam (data drift). Incluímos 90 dias de monitoramento em todo projeto. Depois, oferecemos contratos de manutenção mensal ou treinamos sua equipe para fazer o retreino internamente.
Python é a base (scikit-learn, PyTorch, LangChain). Para deploy, usamos Docker e Kubernetes. Bancos de dados variam conforme o caso: PostgreSQL para dados estruturados, Pinecone ou Weaviate para busca vetorial, Redis para cache de inferência.
Assinamos NDA antes de receber qualquer dado. Trabalhamos em ambientes isolados (VPC dedicada), criptografia em trânsito e em repouso, e deletamos os dados do nosso ambiente 30 dias após a entrega do projeto, salvo acordo diferente.
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