Criamos modelos de IA treinados com os dados do seu negócio. Não vendemos plataformas genéricas: cada projeto começa com um diagnóstico técnico e termina com um sistema rodando em produção.
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Cada solução parte de um problema concreto. Abaixo, as quatro linhas de trabalho que mais entregamos.
Mapeamos fluxos operacionais repetitivos e substituímos etapas manuais por agentes inteligentes. Um cliente do setor logístico reduziu em 34% o tempo de triagem de pedidos após a implantação. O sistema lê documentos, classifica e encaminha sem intervenção humana.
Treinamos algoritmos com os dados históricos da sua operação para prever demanda, churn ou falhas em equipamentos. Usamos gradient boosting, redes neurais recorrentes e, quando o volume justifica, transformers. Cada modelo passa por validação cruzada antes de ir para produção.
Antes de qualquer modelo funcionar, os dados precisam estar limpos e acessíveis. Montamos pipelines ETL que conectam ERPs, planilhas, APIs e bancos legados em um data lake organizado. Trabalhamos com Airflow, dbt e BigQuery, entre outras ferramentas.
Nem toda empresa precisa de um modelo próprio. Às vezes, uma API de mercado resolve. Fazemos um diagnóstico de duas semanas para mapear oportunidades reais de IA no seu negócio, estimar ROI e definir prioridades. O relatório inclui arquitetura técnica e cronograma.
Do primeiro contato à entrega em produção, cada etapa tem entregáveis claros.
Entendemos o problema, acessamos os dados e definimos métricas de sucesso. Dura de 5 a 10 dias úteis.
Construímos um modelo mínimo viável e testamos com dados reais. Você vê resultados antes de comprometer orçamento.
Comparamos o modelo com baselines e ajustamos hiperparâmetros. Documentamos precisão, recall e latência.
Colocamos o sistema em produção com monitoramento contínuo. Treinamos a equipe interna para operar o painel de controle.
Acompanhamos o desempenho por 90 dias após a entrega. Retreinamos o modelo se a distribuição dos dados mudar.
Cada setor tem particularidades nos dados e na regulação. Já passamos por esses:
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