Nossas especialidades
Trabalhamos com cinco linhas de serviço. Cada uma pode ser contratada isoladamente ou combinada com as demais.
Modelos preditivos e machine learning
Construímos modelos supervisionados e não supervisionados para previsão de demanda, detecção de fraudes, segmentação de clientes e scoring de crédito. O trabalho começa com a preparação dos dados: limpeza, normalização e feature engineering. Depois treinamos múltiplos algoritmos, comparamos métricas de desempenho (AUC, RMSE, F1-score) e selecionamos o mais adequado ao problema.
Cada modelo é entregue com documentação técnica, API de inferência pronta para integração e um notebook reprodutível para que a sua equipe consiga retreinar o modelo quando novos dados estiverem disponíveis. O prazo típico varia de 6 a 12 semanas.
- Análise exploratória e relatório de qualidade dos dados
- Treinamento e validação cruzada de pelo menos três algoritmos
- Deploy em ambiente de produção (AWS, GCP ou on-premise)
- 60 dias de monitoramento pós-deploy inclusos
Processamento de linguagem natural (NLP)
Desenvolvemos soluções de NLP em português brasileiro: chatbots com compreensão de contexto, classificação automática de e-mails e tickets, extração de entidades de contratos e análise de sentimento em redes sociais. Usamos modelos de linguagem ajustados ao vocabulário do seu setor, o que melhora significativamente a acurácia em comparação com modelos genéricos.
Um projeto recente para uma operadora de saúde classificou 12 mil tickets mensais em 9 categorias com 91% de acurácia, liberando 3 analistas para tarefas mais complexas.
- Fine-tuning de modelos de linguagem no seu corpus
- Integração com plataformas de atendimento (Zendesk, Freshdesk, Intercom)
- Painel de métricas em tempo real
Visão computacional
Treinamos redes neurais convolucionais para inspeção visual de qualidade em linhas de produção, contagem de objetos em imagens aéreas, reconhecimento de documentos e leitura automática de medidores. Trabalhamos com câmeras industriais, drones e até celulares, dependendo do caso de uso.
Para uma indústria de autopeças em Contagem, implementamos um sistema que detecta defeitos superficiais em peças metálicas com taxa de falso negativo inferior a 2%, operando a 30 frames por segundo na linha de produção.
- Anotação e curadoria do dataset de imagens
- Treinamento com arquiteturas YOLO, EfficientNet ou customizadas
- Deploy em edge devices (NVIDIA Jetson, Raspberry Pi) ou nuvem
- Suporte a câmeras IP e integração com sistemas SCADA
Automação de processos com IA
Automatizamos fluxos de trabalho que envolvem decisão baseada em dados: aprovação de crédito, triagem de currículos, roteamento de chamados e geração automática de relatórios. Diferente de RPA tradicional, nossos bots aprendem com o histórico de decisões e melhoram com o tempo.
O tempo médio de implantação de uma automação é de 4 a 8 semanas. Incluímos testes A/B para comparar a performance do bot com o processo manual antes de fazer a transição completa.
- Mapeamento do processo atual e identificação de gargalos
- Desenvolvimento do pipeline de automação
- Treinamento da equipe para manutenção
- Relatório mensal de performance nos primeiros 3 meses
Consultoria e auditoria de dados
Nem todo projeto precisa de machine learning. Às vezes o problema é que os dados estão espalhados em 15 planilhas diferentes, sem padrão de nomenclatura e com duplicatas. Nossa consultoria começa com um diagnóstico de duas semanas: mapeamos todas as fontes de dados, avaliamos qualidade, completude e consistência, e entregamos um plano de ação priorizado.
Se fizer sentido avançar para um projeto de IA, o diagnóstico já serve como base. Se não fizer, você sai com um roadmap claro de governança de dados que a sua equipe pode executar sozinha.
- Inventário de fontes de dados e fluxos de ETL
- Relatório de qualidade com métricas quantitativas
- Recomendações de ferramentas e arquitetura de dados
- Workshop de 4 horas com a equipe técnica do cliente
Como funciona o processo
Do primeiro contato à entrega final, seguimos quatro etapas. Cada uma tem critérios claros de aprovação antes de avançar para a próxima.
Descoberta
Reunião de 60 a 90 minutos para entender o problema, os dados disponíveis e o resultado esperado. Saímos dessa conversa com um documento de escopo preliminar.
Prova de conceito
Em 2 a 3 semanas, construímos um protótipo funcional usando uma amostra dos seus dados. Você vê resultados concretos antes de aprovar o projeto completo.
Desenvolvimento
Com o escopo validado, a equipe desenvolve a solução final. Entregas parciais a cada duas semanas permitem ajustes de rota sem surpresas.
Entrega e suporte
Deploy em produção, documentação técnica, treinamento da equipe e 60 dias de acompanhamento. Depois desse período, oferecemos contratos de suporte mensal.
Infraestrutura pronta para escalar
Nossos modelos rodam em infraestrutura cloud com auto-scaling. Quando a demanda do seu negócio cresce, a capacidade de processamento acompanha sem intervenção manual. Trabalhamos com AWS, Google Cloud e Azure, e também fazemos deploy on-premise quando a política de segurança do cliente exige.
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