Aplicamos Artificial Intelligence onde ela gera receita de verdade

Modelos preditivos, pipelines de dados e automação construídos para o contexto da sua operação. Sem slides bonitos que não viram código.

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// como funciona

Da pergunta de negócio ao modelo rodando

Cada projeto começa com uma pergunta concreta: qual decisão precisa melhorar? A partir daí, seguimos quatro etapas com entregas intermediárias a cada duas semanas.

1. Diagnóstico de dados

Analisamos as fontes de dados que você já tem: bancos SQL, planilhas, APIs de terceiros, logs de sistema. Em cinco dias úteis entregamos um relatório com lacunas, qualidade e volume disponível. Sem esse mapeamento, qualquer modelo é chute.

2. Prototipagem rápida

Construímos um protótipo funcional em três semanas. Usamos notebooks Jupyter e datasets reais (nunca sintéticos nesta fase). O objetivo é validar se o sinal estatístico existe antes de investir em infraestrutura pesada.

3. Engenharia de produção

O protótipo aprovado vira um serviço containerizado com testes automatizados, monitoramento de drift e pipeline de retreino. Integramos via API REST ou eventos Kafka, dependendo da sua arquitetura.

4. Acompanhamento contínuo

Modelos degradam. Por isso monitoramos métricas de desempenho semanalmente e retreinamos quando a acurácia cai abaixo do limiar acordado. Você recebe um dashboard com as métricas-chave do modelo e alertas automáticos.

// o que entregamos

Serviços de inteligência artificial aplicada

Cada serviço é um projeto com escopo fechado, prazo definido e critério de sucesso mensurável.

Modelos preditivos

Previsão de demanda, churn, inadimplência e precificação dinâmica. Trabalhamos com séries temporais (Prophet, ARIMA) e gradient boosting (XGBoost, LightGBM). Entrega inclui API documentada e notebook de validação.

Visão computacional

Inspeção de qualidade em linhas de produção, contagem de objetos em imagens aéreas, OCR de documentos estruturados. Usamos redes convolucionais treinadas com transfer learning para reduzir o volume de dados necessário.

Processamento de linguagem

Classificação de tickets de suporte, análise de sentimento em avaliações, extração de entidades de contratos. Fine-tuning de modelos de linguagem em português com vocabulário do seu setor.

Automação inteligente

Robôs que leem e-mails, classificam documentos e alimentam ERPs sem intervenção humana. Combinamos RPA com modelos de IA para lidar com variações que regras fixas não cobrem.

Pipelines de dados

Ingestão, transformação e orquestração de dados com Airflow, dbt e Spark. Montamos a infraestrutura que alimenta os modelos e garante que os dados cheguem limpos, no prazo e no formato certo.

Consultoria e treinamento

Workshops de 8 horas para times de produto e engenharia. Cobrimos desde fundamentos de ML até MLOps. Também fazemos revisão de arquitetura para projetos de IA já em andamento que não estão entregando o esperado.

Python TensorFlow PyTorch Spark Docker AWS Airflow

// caso real

Redução de 34% no churn de uma fintech

Uma fintech de crédito pessoal em São Paulo perdia 18% dos clientes ativos por trimestre. Identificamos que o principal preditor de cancelamento não era o preço, mas o tempo de resposta do suporte nos primeiros 30 dias.

Treinamos um modelo de classificação com 14 features comportamentais. Clientes com score de risco acima de 0.72 recebiam uma ligação proativa da equipe de sucesso. Em seis meses, o churn trimestral caiu de 18% para 11.9%.

O modelo roda em produção desde março de 2024 e é retreinado a cada 45 dias com dados frescos.

Tela de laptop com métricas de modelo de machine learning

// perguntas frequentes

Dúvidas comuns sobre nossos projetos

Quanto tempo leva para ter um modelo em produção?
Depende da complexidade e da qualidade dos dados disponíveis. Projetos simples de classificação com dados tabulares limpos ficam prontos em 6 a 8 semanas. Projetos de visão computacional que exigem anotação de imagens levam de 10 a 14 semanas. Entregamos o protótipo validado na terceira semana para que você possa decidir se vale continuar antes de comprometer o orçamento inteiro.
Preciso ter uma equipe de dados interna?
Não. Operamos de ponta a ponta: coleta, modelagem, deploy e monitoramento. Se você já tem cientistas de dados, trabalhamos junto com o time e fazemos transferência de conhecimento ao longo do projeto. Nos dois cenários, deixamos documentação técnica detalhada.
Qual o investimento mínimo?
O diagnóstico inicial de dados custa R$ 8.500 e leva cinco dias úteis. A partir daí, projetos de modelagem começam em R$ 45.000. Preferimos ser transparentes com valores desde o primeiro contato para evitar surpresas.
Meus dados ficam seguros?
Assinamos NDA antes de receber qualquer dataset. Dados são armazenados em buckets criptografados (AES-256) com acesso restrito por IAM roles. Ao final do projeto, apagamos todas as cópias e fornecemos certificado de destruição.
Vocês trabalham com empresas fora de São Paulo?
Sim. Cerca de 40% dos nossos clientes estão em outros estados. Todo o trabalho acontece remotamente, com reuniões semanais por vídeo. Quando necessário, viajamos para workshops presenciais de alinhamento.

// vamos conversar

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Vista aérea da Avenida Paulista em São Paulo ao entardecer