Análise preditiva
Modelos de séries temporais e regressão treinados com os dados do seu ERP. Previsão de demanda, churn e inadimplência com acurácia auditável. Entregamos o modelo e o dashboard de monitoramento.
O que construímos para você
Cada solução parte de dados reais do seu negócio. Não vendemos plataformas genéricas.
Automação inteligente
Conectamos classificadores de texto e imagem aos seus fluxos internos. Triagem de e-mails, extração de dados de notas fiscais, roteamento de tickets: tarefas repetitivas que a IA resolve em segundos.
Chatbots e assistentes virtuais
Assistentes treinados no vocabulário do seu setor, integrados a WhatsApp, site ou app. Respostas contextuais baseadas em RAG sobre a sua base de conhecimento, não respostas genéricas.
Visão computacional
Inspeção de qualidade em linhas de produção, contagem de itens em prateleiras, leitura de placas e documentos. Câmeras comuns, processamento local ou em nuvem, latência abaixo de 200 ms.
Consultoria e diagnóstico
Antes de escrever uma linha de código, passamos duas semanas mapeando processos e dados. O relatório final indica onde a IA gera retorno real e onde não vale o investimento.
MLOps e sustentação
Pipelines de retreino automático, monitoramento de drift e alertas de performance. Garantimos que o modelo continue preciso meses depois do deploy, não apenas no dia da entrega.
Problemas que resolvemos
Se alguma dessas situações descreve o seu dia a dia, provavelmente conseguimos ajudar.
O que ouvimos com frequência
- Decisões de estoque baseadas em intuição, não em dados
- Equipe gastando horas classificando documentos manualmente
- Clientes abandonando o atendimento por espera longa
- Relatórios que demoram dias para ficar prontos
- Modelos antigos que ninguém sabe como atualizar
O que entregamos
- Previsão de demanda com erro médio abaixo de 8% em 30 dias
- Classificação automática de documentos com 95%+ de acurácia
- Chatbot que resolve 70% das dúvidas sem intervenção humana
- Dashboards atualizados em tempo real via API
- Pipeline de MLOps documentado e transferido para a sua equipe
Como funciona na prática
Quatro etapas. Prazo típico de 8 a 14 semanas para o primeiro modelo em produção.
1
Diagnóstico
Mapeamos processos, fontes de dados e métricas de sucesso. Duas semanas, sem custo.
2
Prova de conceito
Treinamos um modelo mínimo com dados reais e apresentamos resultados mensuráveis.
3
Produção
Deploy em infraestrutura escalável, integração com seus sistemas e testes de carga.
4
Sustentação
Monitoramento contínuo, retreino programado e suporte técnico direto por Slack ou Teams.
Resultados de projetos recentes
Rede de farmácias — previsão de demanda
Redução de 23% no estoque parado e queda de 11% em rupturas. O modelo roda diariamente e alimenta o sistema de compras via API REST.
Indústria alimentícia — inspeção visual
Câmeras na linha de envase detectam rótulos tortos e embalagens danificadas. Taxa de falso negativo caiu de 4,2% para 0,3% em seis meses.
Fintech — classificação de tickets
Tempo médio de primeira resposta caiu de 47 minutos para 9 minutos. O classificador roteia 82% dos chamados sem intervenção humana.
Perguntas frequentes
Preciso ter um time de dados interno?
Não. Fazemos o projeto completo e, se quiser, treinamos a sua equipe para assumir a manutenção depois. Muitos clientes começam sem nenhum cientista de dados e contratam só quando o modelo já está gerando valor.
Qual o investimento mínimo?
Projetos de prova de conceito começam na faixa de R$ 35 mil. O valor final depende da complexidade dos dados e das integrações necessárias. O diagnóstico inicial é gratuito e já inclui uma estimativa detalhada.
Meus dados ficam seguros?
Trabalhamos com criptografia em trânsito e em repouso, ambientes isolados por projeto e contratos de confidencialidade. Podemos operar em infraestrutura on-premise se a sua política de segurança exigir.
Vocês usam modelos de código aberto ou proprietários?
Depende do caso. Para NLP, costumamos partir de modelos abertos ajustados com fine-tuning nos seus dados. Para visão computacional, frequentemente treinamos arquiteturas do zero quando o domínio é muito específico. Sempre priorizamos a solução que entrega melhor resultado com menor custo de operação.
E se o modelo perder precisão com o tempo?
Isso acontece. Por isso todo projeto inclui monitoramento de drift e pipelines de retreino. Quando a performance cai abaixo do limiar combinado, o modelo é retreinado automaticamente com dados recentes. Você recebe um alerta, mas não precisa agir manualmente.
Vamos conversar sobre o seu projeto
Conte o que você precisa e respondemos em até 24 horas úteis. O diagnóstico inicial é gratuito.
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