Modelos preditivos sob medida
Construímos modelos de machine learning que respondem perguntas específicas: qual será a receita do próximo trimestre? Quais pacientes têm maior probabilidade de reinternação em 30 dias? Que peças do estoque vão parar de girar?
O processo começa com uma análise exploratória dos seus dados brutos. Identificamos lacunas, tratamos inconsistências e selecionamos as variáveis que realmente influenciam o resultado. Depois, treinamos de dois a cinco algoritmos diferentes, comparamos desempenho com validação cruzada e entregamos o modelo vencedor como uma API REST documentada ou integrada diretamente ao seu ERP.
Prazo típico: de três a seis semanas, dependendo do volume e da qualidade dos dados disponíveis. Você recebe um relatório técnico com métricas de precisão, recall e F1-score, além de um guia de uso para a equipe interna.
Automação inteligente de processos
Tarefas repetitivas consomem horas que a sua equipe poderia usar para resolver problemas que exigem julgamento humano. Nós automatizamos etapas como classificação de e-mails de suporte, extração de campos de notas fiscais em PDF, geração de relatórios periódicos e triagem de currículos.
Usamos uma combinação de processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional, dependendo do tipo de documento. Para notas fiscais, por exemplo, o sistema lê o PDF, identifica CNPJ, valores e datas, e insere os dados diretamente no seu sistema contábil. A taxa de erro fica abaixo de 2 % após o período de calibração, que leva em média cinco dias úteis.
Entregamos o fluxo automatizado rodando em um contêiner Docker, com monitoramento de falhas e alertas por e-mail quando algo precisa de revisão humana.
Engenharia de dados
Antes de treinar qualquer modelo, os dados precisam estar organizados. Muitas empresas guardam informações em planilhas soltas, bancos de dados legados e sistemas que não conversam entre si. Nós montamos pipelines de ETL (extração, transformação e carga) que unificam essas fontes em um data warehouse acessível por toda a organização.
Trabalhamos com PostgreSQL, BigQuery e Snowflake, dependendo do volume e do orçamento. Cada pipeline inclui testes automatizados de qualidade de dados: se um campo obrigatório chega vazio ou fora do formato esperado, o sistema bloqueia o lote e envia um alerta antes que o dado corrompido chegue ao modelo.
Para uma rede varejista com 35 lojas, consolidamos dados de vendas, estoque e CRM em um único painel. O tempo que o time de BI gastava montando relatórios manuais caiu de 12 horas por semana para menos de duas.
Consultoria e treinamento
Nem todo projeto precisa começar com código. Às vezes, o primeiro passo é entender o que a inteligência artificial pode (e o que não pode) fazer pelo seu negócio. Oferecemos dois formatos de consultoria:
O primeiro é um diagnóstico de maturidade de dados, que dura dois dias. Entrevistamos líderes de área, mapeamos as fontes de dados existentes e entregamos um relatório com oportunidades priorizadas por impacto e viabilidade.
O segundo é um workshop técnico de oito horas para equipes de desenvolvimento e análise. Cobrimos desde conceitos fundamentais de aprendizado supervisionado até a implantação de modelos em produção com MLflow. Os participantes saem com um notebook Jupyter funcional treinado com dados reais da empresa.
Como funciona um projeto típico
Seguimos um processo em cinco etapas. Cada etapa tem uma entrega concreta, e você aprova antes de seguirmos para a próxima.
Descoberta
Reunião de 90 minutos para entender o problema, os dados disponíveis e os critérios de sucesso.
Exploração
Análise exploratória dos dados. Identificamos padrões, lacunas e viabilidade técnica em até cinco dias.
Prototipação
Construímos um MVP funcional e compartilhamos os resultados preliminares com a sua equipe.
Validação
Testamos o modelo com dados reais em ambiente controlado. Ajustamos parâmetros até atingir as métricas combinadas.
Entrega
Deploy em produção, documentação técnica e treinamento da equipe que vai operar a solução.
Tecnologias que usamos
Escolhemos ferramentas com base no problema, não em modismos. Algumas das que aparecem com mais frequência nos nossos projetos:
- Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
- Apache Airflow para orquestração de pipelines
- MLflow para versionamento de modelos
- PostgreSQL e BigQuery
- Docker e Kubernetes para deploy
- Grafana para monitoramento em tempo real
- Tesseract e Google Vision para OCR
- spaCy e Hugging Face para NLP em português
Se o seu stack atual usa outras ferramentas, sem problema. Já integramos modelos com SAP, Totvs, Salesforce e sistemas legados em Delphi.