Serviços de Artificial Intelligence

Modelos preditivos e machine learning

Construímos modelos de regressão, classificação e séries temporais adaptados ao seu domínio. Não usamos templates genéricos: cada pipeline é desenhado a partir da estrutura real dos seus dados.

O processo inclui:

• Auditoria de qualidade dos dados existentes (completude, consistência, viés)
• Feature engineering específica do setor
• Treinamento e validação cruzada com métricas acordadas no kick-off
• Deploy via API REST ou integração direta com o seu ERP

Prazo típico: 8 a 12 semanas para um modelo em produção. Inclui 60 dias de monitoramento pós-deploy sem custo adicional.

Visão computacional

Câmeras já fazem parte da infraestrutura de muitas empresas. O que falta é software que interprete as imagens em tempo real.

Aplicações que já entregamos:

• Inspeção de qualidade em linhas de produção (detecção de defeitos em peças metálicas com taxa de falso negativo abaixo de 2%)
• Contagem de pessoas em ambientes de varejo para otimização de layout de loja
• Leitura automática de medidores analógicos em subestações elétricas

Trabalhamos com YOLO, EfficientNet e modelos customizados treinados no seu próprio conjunto de imagens. A anotação de dados é feita internamente pela nossa equipe, sem terceirização.

Consultoria e engenharia de dados

Muitas empresas querem usar IA, mas os dados estão espalhados em dezenas de planilhas, bancos legados e sistemas que não conversam entre si. Antes de treinar qualquer modelo, é preciso organizar essa fundação.

Nosso time de engenharia de dados monta pipelines de ETL, data lakes e data warehouses usando ferramentas como dbt, BigQuery, PostgreSQL e Snowflake. Entregamos documentação técnica completa e treinamos a equipe interna do cliente para operar o ambiente de forma autônoma.

Projetos de consultoria começam com um diagnóstico de maturidade de dados que leva de 5 a 10 dias úteis. O relatório inclui um roadmap priorizado com estimativas de custo e impacto para cada iniciativa.