Modelos e IA aplicada
Da estratégia à IA em produção
antes de treinar o modelo
com escopo e preço definidos
na sua operação
O problema
Onde a IA para antes de chegar à operação
O modelo raramente é o gargalo. O que trava é o encaixe no fluxo de trabalho, a falta de número acordado e a ausência de plano para quando a previsão degradar.
O modelo funciona, o negócio não muda
A acurácia está boa no relatório, mas ninguém usa a saída para decidir nada. O modelo não encaixou no fluxo de trabalho de quem executa.
Piloto que não vira operação
Cerca de 95% das provas de conceito não chegam ao dia a dia. Falta integração, monitoramento e alguém responsável quando o modelo erra.
Sem retorno demonstrável
O projeto consome orçamento e o board pergunta o que mudou. Sem métrica acordada antes, não há resposta que sustente a próxima rodada.
Modelo que degrada em silêncio
O que era preciso há seis meses já não é. Sem observabilidade e retreino, a previsão piora sem ninguém perceber.
Como pensamos
Acurácia não é resultado, é só um número no relatório
Cerca de 95% das provas de conceito em IA não chegam à operação, e o motivo raramente é o modelo: é o encaixe no fluxo de trabalho e a governança que faltam. Por isso a métrica de negócio é acordada antes do primeiro treino, e a integração ao sistema que a pessoa já usa entra no escopo desde o começo.
Se a base de dados ainda não sustenta o modelo, o caminho começa em Dados & IA.
Soluções de IA que entregamos
Modelos sob medida para automação, predição e decisão, sempre ligados a um número de negócio.
Modelos de Machine Learning
Previsões, classificações e recomendações treinadas sobre o seu dado, com modelos de ML sob medida.
Automação Inteligente
Menos trabalho manual no processamento de documentos, na extração de dados e nos fluxos de trabalho, com automação baseada em IA.
Analytics Preditivo
Previsão de resultados de negócio com analytics avançado e machine learning.
Processamento de Linguagem Natural
Texto e conversa viram dado útil: chatbots, análise de sentimento e processamento de texto com NLP.
Visão Computacional
Menos conferência manual: reconhecimento de imagens, detecção de objetos e sistemas de inspeção visual.
Integração de IA
A IA entra no sistema e no fluxo de trabalho que o seu time já usa, em vez de virar mais uma ferramenta paralela.
Casos de uso
Casos de uso de IA
Aplicações que já estão em operação, de serviços financeiros a experiência do cliente. Cada uma nasceu de uma pergunta de negócio, não de uma tecnologia.
Do caso de uso ao modelo em operação
Um caminho previsível da escolha do caso até o modelo monitorado em produção, com a métrica acompanhada em cada etapa.
01
Escolhemos o caso certo
Priorizamos por impacto e viabilidade, e definimos a métrica de sucesso antes de qualquer treino. Sem número acordado, o caso não começa.
02
Provamos com dado real
Modelo treinado sobre a sua base, validado contra a métrica combinada. É aqui que se descobre se a hipótese se sustenta.
03
Integramos ao fluxo
A saída do modelo entra no sistema que a pessoa já usa. Encaixe no workflow é o que separa piloto de operação.
04
Monitoramos e retreinamos
Observabilidade sobre a performance do modelo, com retreino quando a realidade muda e o dado de ontem deixa de valer.
Stack
Stack tecnológico de IA
Frameworks e plataformas escolhidos por caso de uso e por custo de inferência, não por modismo.
ML Frameworks
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Scikit-learnKerasPlataformas de IA
OpenAI
Google AI
AWS AI/ML
Azure AILinguagens & Ferramentas
PythonR
Java
C++Por que a Luby
O modelo tem que caber na operação
Construir o modelo é a parte que mais gente sabe fazer. O que decide o resultado é ele entrar no fluxo de quem executa e continuar funcionando depois.
Métrica antes do modelo
O caso de uso nasce com número de sucesso acordado e medido contra ele. Sem isso, acurácia vira relatório e não vira decisão.
Encaixe no fluxo de trabalho
O motivo mais comum de piloto travado não é o modelo, é ele não caber no que a pessoa já faz. Desenhamos a integração junto.
Produção com observabilidade
Modelo monitorado, com retreino planejado e alerta quando a performance cai. Não entregamos notebook, entregamos operação.
Decisão auditável
Cada saída do modelo tem rastro de como foi produzida, com conformidade LGPD e residência de dados quando o setor exige.
As métricas que perseguimos
A que número o modelo responde
Acurácia é meio, não fim. A métrica de negócio é acordada antes do treino e medida depois que o modelo entra em produção.
Acerto em produção
Adoção pela operação
Decisão automatizada
Tempo de resposta
Retorno do caso de uso
Custo de inferência
Verificado pelos nossos clientes, não por nós
37 avaliações verificadas no Clutch, com nota média 4,8. O Clutch verifica cada avaliador e publica o texto completo, inclusive as partes críticas.
Dúvidas comuns sobre desenvolvimento com IA
Indústrias
Onde isso já está em operação
Os setores em que esta frente mais entra. Veja o recorte de cada um.
Formulário
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