Criamos modelos de aprendizado de máquina que resolvem problemas reais: previsão de demanda, detecção de fraudes, classificação de documentos e automação de decisões operacionais. Cada projeto começa com os seus dados e termina com um sistema em produção.
Solicite uma análise gratuita do seu casoQuatro linhas de serviço. Cada uma entrega um artefato concreto: um modelo treinado, um pipeline de dados ou um relatório com recomendações acionáveis.
Treinamos algoritmos de regressão, classificação e séries temporais usando os dados históricos da sua empresa. O resultado é um modelo que roda dentro do seu sistema ERP ou via API REST, com latência inferior a 200 ms por requisição.
Substituímos tarefas manuais repetitivas por pipelines automatizados. Extração de dados de notas fiscais, triagem de e-mails por intenção, categorização de tickets de suporte: o agente de IA opera 24 horas sem pausas e escala sob demanda.
Antes de escrever uma linha de código, analisamos a maturidade dos seus dados. Entregamos um relatório de 15 a 30 páginas com mapeamento de fontes, qualidade dos registros, oportunidades de aplicação de IA e estimativa de ROI para cada caso identificado.
Desenvolvemos sistemas de inspeção visual para linhas de produção, contagem de objetos em imagens aéreas e reconhecimento de padrões em exames médicos. Usamos redes convolucionais treinadas com datasets anotados pela nossa equipe interna.
Da primeira conversa até o modelo em produção, o ciclo dura entre 6 e 14 semanas. Projetos menores, como um classificador de texto, podem ficar prontos em 4 semanas.
Reunião de 90 minutos para entender o problema, as fontes de dados e as restrições técnicas.
Análise exploratória dos dados brutos. Identificamos vieses, lacunas e a viabilidade estatística do modelo.
Treinamos três a cinco variantes de modelo e comparamos métricas: acurácia, recall, F1-score.
O modelo escolhido é empacotado em container Docker e conectado ao seu sistema via API ou batch processing.
Acompanhamos a performance do modelo em produção por 60 dias e retreinamos se houver drift nos dados.
Dois exemplos recentes que ilustram o tipo de impacto que entregamos.
O modelo de previsão de demanda reduziu o desperdício de perecíveis em 23% nos primeiros três meses. Treinamos um gradient boosting com 14 variáveis, incluindo sazonalidade, clima e histórico de promoções. O tempo de inferência por SKU ficou abaixo de 50 ms.
Implementamos um classificador de imagens de raio-X torácico que pré-seleciona laudos prioritários. A fila de análise caiu de 48 para 12 horas. O modelo atinge 94,7% de sensibilidade para pneumonia, validado contra um dataset de 8.200 imagens anotadas por dois radiologistas.
Respostas diretas para as dúvidas que ouvimos com mais frequência.
Não. Muitos dos nossos clientes não possuem cientistas de dados internos. Nós cuidamos de todo o ciclo, do tratamento dos dados até a implantação do modelo. Se a sua empresa tiver um analista de BI disponível para nos ajudar a entender o contexto dos dados, o projeto anda mais rápido, mas não é obrigatório.
Depende do escopo. Um classificador de texto simples parte de R$ 18.000. Projetos de visão computacional com anotação de dataset próprio ficam entre R$ 45.000 e R$ 120.000. Enviamos uma proposta detalhada após a reunião de diagnóstico, sem compromisso.
Sim. Assinamos NDA antes de acessar qualquer base. Todos os ambientes de desenvolvimento rodam em infraestrutura isolada com criptografia AES-256 em repouso e TLS 1.3 em trânsito. Seguimos as diretrizes da LGPD e, quando necessário, anonimizamos os registros antes do treinamento.
Pode. Quando a distribuição dos dados muda (data drift), a acurácia cai. Por isso incluímos 60 dias de monitoramento pós-implantação em todos os contratos. Depois desse período, oferecemos planos de manutenção mensal que incluem retreino automático quando os indicadores caem abaixo de um limiar combinado.
IA preditiva analisa dados históricos para estimar um valor futuro ou classificar um registro. IA generativa cria conteúdo novo: texto, imagens, código. Trabalhamos com as duas abordagens, mas a maior parte dos nossos projetos corporativos usa modelos preditivos porque o retorno financeiro é mais fácil de medir.
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