Serviços de Artificial Intelligence
Da análise exploratória ao modelo em produção, cobrimos todo o ciclo de vida de um projeto de inteligência artificial. Abaixo, detalhamos cada serviço que oferecemos e o que você recebe em cada um.
Modelos preditivos e machine learning
O problema que resolvemos
Muitas empresas acumulam anos de dados em planilhas, ERPs e bancos relacionais sem extrair padrões úteis deles. Um varejista com 200 lojas, por exemplo, perde dinheiro quando compra estoque demais de um produto que vai encalhar, ou de menos de um produto que vai faltar na prateleira.
Construímos modelos que aprendem com o histórico de vendas, sazonalidade, promoções passadas e variáveis externas (clima, feriados regionais, indicadores econômicos) para gerar previsões de demanda por SKU e por loja. O erro médio absoluto dos nossos modelos de demanda fica entre 8% e 14%, dependendo da categoria de produto.
O que entregamos
- Feature store com variáveis pré-calculadas, documentadas e versionadas
- Modelo treinado e validado com dados de holdout de pelo menos 3 meses
- Pipeline de re-treinamento automático via Airflow ou Prefect
- Endpoint de inferência em tempo real (latência inferior a 200ms por requisição)
Processamento de linguagem natural e automação
Chatbots que entendem português de verdade
Já atendemos uma operadora de planos de saúde que recebia 12.000 ligações por dia no SAC. Cerca de 65% dessas ligações eram sobre segunda via de boleto, agendamento de consulta e status de autorização. Três tarefas repetitivas que um chatbot com compreensão de linguagem natural resolve em menos de dois minutos, sem fila de espera.
Nossos chatbots usam modelos de linguagem fine-tunados com dados do próprio cliente. Não é um fluxo de perguntas e respostas fixas: o sistema interpreta a intenção do usuário mesmo quando a frase vem com erros de digitação, gírias regionais ou abreviações.
Extração de dados de documentos
Escritórios de advocacia, seguradoras e departamentos de compliance lidam com milhares de PDFs por mês. Nosso pipeline de OCR com pós-processamento por LLM extrai campos estruturados (datas, valores, nomes de partes, cláusulas específicas) com acurácia acima de 95% para documentos em português.
- Integração com Google Drive, SharePoint ou S3 para ingestão automática
- Classificação de tipo de documento (contrato, nota fiscal, laudo, petição)
- Exportação dos dados extraídos para banco relacional ou planilha
- Painel de revisão humana para os 5% de documentos com baixa confiança
Visão computacional
Inspeção visual automatizada
Fábricas de autopeças, embalagens e alimentos perdem tempo e dinheiro com inspeção manual de qualidade. Uma câmera industrial acoplada a um modelo de detecção de defeitos analisa cada peça em menos de 100 milissegundos na linha de produção.
Treinamos modelos de detecção de objetos (YOLO v8, Faster R-CNN) e segmentação semântica com imagens coletadas diretamente na fábrica do cliente. O processo de anotação é feito por nossa equipe, usando ferramentas como Label Studio, com revisão dupla para garantir consistência.
Casos de uso que já implementamos
- Detecção de trincas em peças metálicas para uma montadora em Betim
- Contagem automática de itens em paletes para um centro de distribuição em Contagem
- Leitura de medidores analógicos (água e gás) via câmera de celular para uma concessionária
- Monitoramento de EPI em canteiros de obra com alertas em tempo real
Como funciona um projeto conosco
Todo projeto segue cinco etapas. Os prazos abaixo são referências para um projeto de complexidade média. Projetos maiores podem exigir mais tempo na fase de desenvolvimento.
1. Descoberta (1 semana)
Reunião presencial ou remota com stakeholders do cliente. Entendemos o problema de negócio, listamos as fontes de dados disponíveis e definimos critérios de sucesso mensuráveis. Saímos dessa etapa com um documento de escopo assinado por ambas as partes.
2. Exploração de dados (2 a 3 semanas)
Nossos engenheiros de dados conectam-se às fontes, avaliam qualidade, identificam lacunas e criam um dicionário de dados. Produzimos um relatório com estatísticas descritivas, distribuições e correlações relevantes para o problema.
3. Desenvolvimento do modelo (4 a 8 semanas)
Testamos diferentes algoritmos e arquiteturas. Cada experimento é registrado no MLflow com métricas, hiperparâmetros e artefatos. O cliente acompanha o progresso em reuniões semanais de 30 minutos.
4. Integração e deploy (2 a 3 semanas)
Empacotamos o modelo em contêineres Docker, configuramos a infraestrutura de nuvem (ou on-premise, se o cliente preferir) e integramos via API REST ao sistema existente. Realizamos testes de carga para garantir que o endpoint aguenta o volume esperado.
5. Monitoramento e iteração (contínuo)
Após o go-live, monitoramos métricas de negócio e métricas do modelo. Quando detectamos degradação de desempenho, re-treinamos o modelo com dados recentes. O cliente recebe um relatório mensal com o impacto financeiro gerado pelo modelo.
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