IA aplicada em problemas reais da operação.
Integração de LLMs e modelos especializados em sistemas existentes — sem hype, com casos de uso que economizam tempo ou geram receita.
IA generativa virou pauta em toda empresa, mas a maioria dos projetos morre em prova de conceito porque não conecta com o sistema real e não tem métrica de retorno clara.
Trabalhamos com casos de uso concretos: chatbot que consulta a base de produtos da empresa, classificação automática de tickets de suporte, extração de dados de documentos, geração de descrições de produto a partir de planilhas, busca semântica na base de conhecimento interna.
Cada integração vem com guardrails, tracking de custo da API e métrica de qualidade da resposta — para você saber se está valendo o investimento mês a mês.
IA aplicada bem é alavanca de produtividade. IA aplicada mal é gasto recorrente com prova de conceito que nunca virou produção. A diferença está em escolher o caso de uso certo e instrumentar o resultado.
- Discovery de casos de uso com maior retorno na sua operação
- Escolha do modelo (OpenAI, Anthropic, Gemini, open-source)
- Pipeline de RAG quando precisar acessar dados internos
- Guardrails contra alucinação e respostas fora de escopo
- Dashboard de uso, custo da API e métricas de qualidade
- Fallback humano para casos críticos
Antes de começar, geralmente perguntam.
Não. Usamos modelos de fundação (OpenAI, Anthropic, etc.) e os adaptamos via prompt engineering, RAG (busca em base própria) e fine-tuning leve quando justificável. Treinar do zero raramente faz sentido economicamente.
Sim. Usamos APIs com política de não-treinamento em dados do cliente, e para dados sensíveis configuramos providers privados (Azure OpenAI, AWS Bedrock) ou modelos rodando em infraestrutura sua.
Definimos métricas de sucesso desde o discovery — tempo economizado por ticket, taxa de resolução automática, NPS pós-resposta. Sem métrica clara, não tem como saber se vale.
Chega de improvisar.
Vamos construir do jeito certo.
Uma conversa de 30 minutos é suficiente para entendermos se faz sentido trabalharmos juntos. Sem formulário gigante, sem enrolação.