Nossos dados precisam estar prontos para começar?

Não. Se a base ainda não sustenta o modelo, começamos pela fundação: pipelines, qualidade e governança fazem parte da entrega em Dados & IA.

Como vocês evitam que o projeto vire mais um piloto parado?

Cada caso de uso nasce com métrica de sucesso acordada e com a integração ao fluxo de trabalho desenhada desde o começo. O encaixe na operação é parte do escopo, não uma etapa posterior.

Dá para contratar um caso de uso só?

Sim. O projeto por caso de uso tem escopo, preço e métrica definidos, em até 6 meses, com handover ao final.

O que acontece quando o modelo começa a errar mais?

A performance é monitorada em produção, com alerta quando cai e retreino planejado. Modelo degrada com o tempo, e isso entra no plano de operação.

Vocês usam modelos prontos ou treinam do zero?

Depende do caso. Modelo de prateleira quando resolve, treino sobre a sua base quando o problema é específico. A escolha é feita por viabilidade e custo, não por preferência.

Como fica a conformidade com a LGPD?

Trabalhamos em ambiente governado, com rastreabilidade da decisão e residência de dados quando exigido. A Luby é certificada em ISO 27001 e 27701.

Quem opera o modelo depois de entregue?

Pode ficar com o seu time, com handover e documentação, ou com a squad de dados da Luby em regime contínuo, com renovação mensal.

Desenvolvimento com IA

Da estratégia à IA em produção

Modelos que respondem a uma pergunta de negócio e entram no fluxo de quem executa. Cada caso de uso nasce com métrica de sucesso acordada antes do primeiro treino.

Fale com um Especialista

Métrica de sucesso acordada
antes de treinar o modelo

Caso de uso fechado
com escopo e preço definidos

Modelo em produção,
não em notebook

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

Modelos de ML sob medida para predição, classificação e sistemas de recomendação.

Automação Inteligente

Automação com IA para processamento de documentos, extração de dados e otimização de fluxos de trabalho.

Analytics Preditivo

Previsão de resultados de negócio com analytics avançado e machine learning.

Processamento de Linguagem Natural

Soluções de NLP para chatbots, análise de sentimento e processamento de texto.

Visão Computacional

Reconhecimento de imagens, detecção de objetos e sistemas de inspeção visual.

Integração de IA

Integre capacidades de IA em sistemas de software e fluxos de trabalho existentes.

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.

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.

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.

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.

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

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learnKeras

Plataformas de IA

OpenAI

Google AI

AWS AI/ML

Azure AI

Linguagens & 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

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.

Varejo & E-commerce Agronegócio Energia

Formulário

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