O que entregamos, em detalhe
Modelos preditivos sob medida
Construímos modelos que respondem perguntas concretas: quantas unidades deste produto vou vender na próxima quinzena? Qual a probabilidade de este cliente cancelar o plano nos próximos 60 dias? Quando esta máquina vai precisar de manutenção?
O processo começa com a análise dos seus dados históricos. Precisamos de pelo menos 12 meses de registros para séries temporais, ou 5.000 exemplos rotulados para classificação. Se você não tem isso, ajudamos a estruturar a coleta antes de avançar.
Usamos XGBoost, LightGBM e redes LSTM conforme o problema. Entregamos o modelo empacotado como API REST, com documentação e monitoramento de drift. O prazo típico é de 8 a 14 semanas, dependendo da complexidade dos dados.
Uma distribuidora de alimentos no interior de São Paulo reduziu o desperdício de perecíveis em 18% no primeiro trimestre após a implantação. O modelo recalcula previsões toda madrugada e envia alertas ao time de compras às 6h.
Automação de processos com IA
Documentos fiscais, notas de entrada, laudos médicos, contratos. Sua equipe gasta horas lendo, copiando e colando informações entre sistemas. Nós treinamos modelos de NLP e OCR que fazem isso em segundos.
O fluxo funciona assim: o documento entra por e-mail ou pasta compartilhada. Nosso pipeline extrai os campos relevantes (CNPJ, valores, datas, cláusulas), valida contra regras de negócio e insere no seu ERP ou planilha. Se o modelo não tem confiança suficiente, encaminha para revisão humana.
Para um escritório de advocacia em Curitiba, automatizamos a triagem de 400 contratos por semana. Antes, três estagiários dedicavam o dia inteiro a essa tarefa. Agora, um revisor confere apenas os casos sinalizados pelo sistema, o que leva cerca de duas horas.
Trabalhamos com Tesseract, spaCy e modelos transformer fine-tunados em português. O projeto inclui treinamento da equipe e suporte técnico por 90 dias após a entrega.
Inspeção visual e reconhecimento de imagens
Câmeras industriais já estão instaladas em muitas fábricas. O problema é que ninguém analisa as imagens de forma sistemática. Treinamos redes convolucionais (YOLOv8, EfficientNet) para detectar defeitos em linhas de produção, contar objetos em esteiras e classificar produtos por categoria visual.
Um fabricante de embalagens plásticas em Joinville nos contratou para identificar microfissuras em garrafas PET. O modelo roda em uma GPU local na fábrica e processa 120 imagens por minuto. A taxa de falso negativo caiu para 0,3% depois de dois ciclos de retreinamento.
Entregamos o modelo, o código de inferência e um painel web onde o supervisor acompanha as detecções em tempo real. Se a câmera ou a iluminação mudar, refazemos a calibração sem custo adicional nos primeiros seis meses.
Consultoria e engenharia de dados
Antes de qualquer modelo de IA funcionar, os dados precisam estar limpos, organizados e acessíveis. Muitas empresas têm informações espalhadas em planilhas, bancos SQL antigos e APIs de terceiros que nunca foram integradas.
Nosso time de engenharia monta pipelines de ETL com Apache Airflow e dbt. Centralizamos tudo em um data warehouse (BigQuery, Redshift ou PostgreSQL, conforme sua infraestrutura) e criamos dashboards no Metabase ou Looker Studio.
Para uma rede de clínicas veterinárias com 22 unidades no Paraná, unificamos dados de agendamento, prontuário eletrônico e faturamento. O gestor passou a ver, em uma única tela, taxa de ocupação por unidade, ticket médio e tempo de espera. Antes, esse relatório levava cinco dias para ser compilado manualmente.
O projeto de engenharia de dados costuma durar de 6 a 10 semanas. Inclui documentação do schema, dicionário de dados e treinamento para a equipe interna manter o pipeline funcionando.
Como funciona um projeto conosco
Não existe fórmula mágica. Existe método. Cada etapa tem entregáveis claros, e você aprova antes de seguirmos para a próxima.
Diagnóstico
Conversamos por videochamada ou presencialmente. Entendemos o problema, verificamos quais dados existem e estimamos a viabilidade técnica. Essa etapa é gratuita e dura cerca de uma semana.
Proposta técnica
Enviamos um documento com escopo, cronograma, tecnologias escolhidas e investimento. Sem letras miúdas. Se algo não fizer sentido, ajustamos juntos.
Desenvolvimento
Sprints de duas semanas com demonstrações ao vivo. Você acompanha a evolução do modelo ou do pipeline e pode redirecionar prioridades a cada ciclo.
Entrega e suporte
Implantamos no seu ambiente, treinamos a equipe e ficamos disponíveis por 90 dias para ajustes. Depois disso, oferecemos contratos de manutenção opcionais.
Perguntas frequentes
Depende do escopo. Projetos de automação documental simples começam em torno de R$ 35.000. Modelos preditivos complexos com integração a múltiplos sistemas podem chegar a R$ 150.000 ou mais. Sempre detalhamos o valor na proposta técnica, sem surpresas.
Para modelos preditivos, recomendamos pelo menos 12 meses de histórico ou 5.000 registros rotulados. Se você tem menos que isso, podemos começar com um projeto de engenharia de dados para estruturar a coleta e, em alguns meses, avançar para a modelagem.
Sim. Temos clientes em São Paulo, Joinville, Florianópolis e Belo Horizonte. A maior parte do trabalho acontece remotamente. Para a fase de diagnóstico, podemos visitar sua operação presencialmente se for necessário.
Assinamos NDA antes de receber qualquer dado. Usamos ambientes isolados com criptografia em trânsito e em repouso. Após a entrega do projeto, excluímos todas as cópias dos seus dados dos nossos servidores, a menos que você solicite o contrário por escrito.
Consultorias tradicionais costumam entregar relatórios em PDF. Nós entregamos software funcionando: APIs, pipelines, dashboards. Você sai do projeto com um sistema rodando, não com um documento de recomendações.
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