IA em produção, não em apresentação.
Aplicamos inteligência artificial a operações enterprise com discovery, prova de valor com dados reais, governança e rastreabilidade — do primeiro pulso ao SLA em produção.
IA aplicada onde dá ROI mensurável
Cinco frentes que aplicamos em operações reais — todas auditáveis, todas integráveis aos sistemas que sua empresa já opera.
Assistentes Corporativos
Chat interno conectado à base de conhecimento da empresa. Responde com fontes citadas, respeita permissões e mantém log de cada consulta.
Agentes Executores
Agentes com ferramentas que executam ações reais em sistemas internos — abrir chamados, consultar APIs, atualizar registros — com aprovação humana onde precisa.
RAG / Knowledge Ops
Busca semântica em bases internas: contratos, normas técnicas, manuais, tickets históricos. Indexação contínua, isolamento por tenant.
Analítica de Decisão
Classificação, previsão e detecção de anomalia em dados operacionais. Modelos ajustados ao seu domínio, com explicabilidade no resultado.
Automação Inteligente
Extração estruturada de documentos não-padronizados — laudos, notas, contratos, e-mails. Saída em JSON pronto para integrar ao seu ERP.
Do discovery ao SLA em produção
Cinco fases que aplicamos em todo projeto de IA enterprise — do alinhamento sob NDA até a sustentação contínua.
Discovery sob NDA
Mapeamento do problema real, dados disponíveis, restrições legais e métricas de sucesso. Tudo sob NDA, antes de qualquer linha de código.
Prova de Valor
PoV com dados reais (anonimizados quando aplicável) em janela curta. Mede precisão, latência e ganho operacional antes do compromisso de produção.
Integração com legados
Conexão com ERPs, SGBDs, filas e APIs existentes. Tratamos sistemas legados como cidadãos de primeira classe, não obstáculos.
Hardening + LGPD
Isolamento de tenant, minimização de prompts, retenção controlada, logs auditáveis, threat modeling. LGPD aplicada por padrão, não opcional.
Sustentação
Operação contínua com SLA, observabilidade de modelo, re-treino quando justificado e evolução guiada por métricas — não por hype.
Discovery sob NDA
Mapeamento do problema real, dados disponíveis, restrições legais e métricas de sucesso. Tudo sob NDA, antes de qualquer linha de código.
Prova de Valor
PoV com dados reais (anonimizados quando aplicável) em janela curta. Mede precisão, latência e ganho operacional antes do compromisso de produção.
Integração com legados
Conexão com ERPs, SGBDs, filas e APIs existentes. Tratamos sistemas legados como cidadãos de primeira classe, não obstáculos.
Hardening + LGPD
Isolamento de tenant, minimização de prompts, retenção controlada, logs auditáveis, threat modeling. LGPD aplicada por padrão, não opcional.
Sustentação
Operação contínua com SLA, observabilidade de modelo, re-treino quando justificado e evolução guiada por métricas — não por hype.
Confiança auditável, não promessas
LGPD aplicada na arquitetura, não em uma página de termos.
Confidencial sob NDA
Aplicado a 100% dos engajamentos
Sem treino com dados do cliente
Prompts e dados de uso não retroalimentam modelos compartilhados. Contratualmente garantido.
Isolamento por tenant
Bases vetoriais, logs e contextos separados por cliente — não há vazamento cruzado possível.
Minimização em prompt
Enviamos ao modelo o mínimo de dado necessário — PII redacionada por padrão quando não essencial.
Logs auditáveis e retenção controlada
Toda interação registrada com identificador, contexto e resultado. Política de retenção definida com você.
DPO designado
Encarregado de proteção de dados ativo, com canal direto para titulares e autoridades.
Veja a política completa em LGPD & Privacidade.
Ver LGPDCasos onde IA foi a peça central
Cases anônimos sob NDA — setor, problema, abordagem e métrica medida em produção.
- Problema
- Classificação manual de não-conformidades em laudos técnicos consumindo dias de engenharia.
- Abordagem
- Pipeline de extração + classificação supervisionada com revisão humana ativa nos casos de baixa confiança.
- Métrica
- 84% de precisão validada vs revisão humana, latência média 1.8s por laudo.
- Problema
- Recepção diária de documentos fiscais em PDF, imagem e e-mail, sem padrão estrutural.
- Abordagem
- IDP com OCR + LLM com schema enforcement, fallback humano para campos críticos.
- Métrica
- 92% dos documentos processados sem toque humano, ciclo de conferência reduzido de 8h para cerca de 1h.
- Problema
- Equipe de compliance gastando horas buscando precedentes em normas internas e regulatórias.
- Abordagem
- RAG sobre base interna + agente com ferramentas de busca em fontes oficiais, com citação obrigatória.
- Métrica
- Tempo médio de resposta a consulta interna caiu de 45min para 3min, com 100% de respostas citadas.
Ferramental sério, sem fanatismo
Selecionamos o modelo e a infra pelo problema, não pelo branding. Stack atual em produção:
Perguntas frequentes de CTO/CIO
Os dados do meu prompt vão treinar algum modelo?
Não. Trabalhamos com configurações de modelo e contratos que vedam uso dos seus dados para treino. Tanto em modelos proprietários (via opt-out contratual) quanto em deploy isolado de open-source.
Como vocês isolam dados entre clientes?
Cada cliente opera em tenant lógico isolado: base vetorial separada, contexto de prompt isolado, logs e credenciais segregadas. Não há reuso de contexto entre clientes em hipótese alguma.
Vocês usam IA proprietária ou open-source?
Depende do problema. Quando precisão e velocidade de evolução pesam, usamos Claude ou GPT-4. Quando soberania, custo ou privacidade pesam, fazemos deploy de Llama ou Mistral em infra do cliente. A escolha é técnica, não ideológica.
Como vocês medem ROI de IA?
Definimos a métrica de baseline com você ANTES da PoV — tempo de ciclo, custo por operação, precisão atual — e medimos a mesma métrica em produção. Sem essa baseline, o projeto não começa.
O que acontece quando o modelo erra?
Todo fluxo crítico tem fallback definido: rota para humano, regra determinística, ou rejeição explícita. Erros são logados com contexto completo para análise e ajuste contínuo do sistema.
Como vocês evitam alucinação em decisões críticas?
Três camadas: RAG com citação obrigatória de fonte, schema enforcement na saída do modelo, e revisão humana ativa em casos abaixo do threshold de confiança. Nenhum modelo decide sozinho onde o custo de erro é alto.
Vamos tirar a IA do PoC e levar à produção.
Uma call sob NDA para dimensionar a prova de valor com dado real, contrato de modelo e plano de governança LGPD desde o dia um.