Modelos preditivos sob medida
Construímos modelos de machine learning treinados com os dados da sua operação. O objetivo é sempre prático: prever um evento antes que ele aconteça para que a sua equipe possa agir.
Exemplos de aplicação
- Previsão de demanda para redes de varejo com sazonalidade forte. Um cliente do setor de moda conseguiu reduzir estoques parados em 18% após três meses de uso do modelo.
- Detecção de fraude em transações financeiras. Trabalhamos com dados de cartão, PIX e boleto, usando técnicas de detecção de anomalias que se adaptam a novos padrões de fraude semanalmente.
- Scoring de crédito alternativo para fintechs que atendem públicos sem histórico bancário tradicional.
- Previsão de churn em serviços de assinatura, com sinais de alerta enviados ao time comercial 30 dias antes da provável saída do cliente.
O que está incluído
Análise exploratória dos dados, seleção e engenharia de features, treinamento de múltiplos algoritmos (gradient boosting, redes neurais, modelos lineares regularizados), validação cruzada, relatório de métricas e deploy em ambiente de produção via API REST ou integração direta com o seu sistema.
Automação inteligente com processamento de linguagem natural
Documentos, e-mails, mensagens de chat, contratos, laudos médicos. Se a sua empresa lida com grandes volumes de texto, nós automatizamos a leitura, classificação e extração de informações relevantes.
Como funciona na prática
Primeiro, mapeamos os tipos de documento e as decisões que dependem deles. Depois, treinamos classificadores e extratores usando modelos de linguagem ajustados ao vocabulário do seu setor. O sistema final pode rodar dentro da sua infraestrutura ou na nuvem, conforme a política de segurança da empresa.
Casos reais
- Um escritório de advocacia com 12 advogados usava duas pessoas em tempo integral só para triagem de novas petições. Hoje, o classificador que desenvolvemos distribui as petições automaticamente para a área correta em menos de 5 segundos por documento.
- Uma operadora de saúde precisava extrair códigos CID de laudos digitalizados. O modelo atinge 96% de acurácia e libera a equipe de auditoria para focar em casos que realmente exigem revisão humana.
Chatbots também fazem parte dessa frente. Diferente de bots genéricos, os nossos são treinados com a base de conhecimento da sua empresa e escalam para um atendente humano quando a confiança da resposta cai abaixo de um limiar configurável.
Análise de dados e dashboards interativos
Antes de qualquer modelo sofisticado, os dados precisam estar organizados. Muitas empresas têm informações valiosas espalhadas em planilhas, ERPs antigos e bancos de dados que não conversam entre si.
O que entregamos
- Pipeline de ingestão e limpeza de dados que roda automaticamente em intervalos definidos (diário, horário ou em tempo real, dependendo da necessidade).
- Data warehouse ou data lake estruturado, com documentação de cada tabela e campo.
- Dashboards construídos em ferramentas como Metabase, Superset ou Power BI, conforme a preferência da equipe.
- Treinamento presencial ou remoto para que analistas internos consigam criar novos painéis sem depender de nós.
Um distribuidor de alimentos no Rio de Janeiro tinha dados de vendas em três sistemas diferentes. Após a unificação, o time comercial passou a acompanhar margem por produto e região em tempo real, algo que antes levava uma semana para ser compilado manualmente.
Consultoria estratégica em IA
Nem toda empresa precisa de um modelo de deep learning. Às vezes, uma regressão logística bem feita resolve. Outras vezes, o problema real não é de IA, mas de processo.
Nessa frente, avaliamos onde a inteligência artificial pode gerar retorno concreto no seu negócio e onde não vale o investimento. O resultado é um roadmap com prioridades, estimativas de custo e prazo, e recomendações técnicas claras.
Para quem é indicado
- Empresas que querem iniciar projetos de IA mas não sabem por onde começar.
- Equipes de tecnologia que já têm cientistas de dados mas precisam de orientação sobre arquitetura, ferramentas ou governança de modelos.
- Diretores que receberam propostas de fornecedores de IA e querem uma segunda opinião independente antes de assinar.
A consultoria dura entre duas e quatro semanas, dependendo do número de áreas envolvidas. Entregamos um documento objetivo, sem jargão desnecessário, que serve como guia para os próximos 12 meses.
Nosso processo de trabalho
Quatro etapas com entregas definidas em cada uma. Você acompanha o progresso em reuniões quinzenais e tem acesso ao repositório de código desde o primeiro dia.
Diagnóstico
Entendemos o problema de negócio, avaliamos a qualidade dos dados disponíveis e definimos métricas de sucesso junto com a sua equipe.
Prototipagem
Desenvolvemos um MVP funcional em quatro a seis semanas. Esse protótipo já roda com dados reais e permite validar a viabilidade técnica.
Validação
Testamos o modelo em cenários variados, ajustamos hiperparâmetros, tratamos casos de borda e garantimos que as métricas atendam ao combinado.
Implantação
Colocamos o sistema em produção, integramos com as ferramentas existentes, documentamos tudo e treinamos o time que vai operar a solução no dia a dia.
Tem um desafio que envolve dados?
Conte para nós. A avaliação inicial é gratuita e leva menos de uma hora.
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