Serviço

Inteligência Artificial Aplicada

IA que passa por gate antes de chegar em produção. Agente auditável, resposta rastreável até a fonte, e baseline determinístico como referência.

Contexto

Por que isso importa

A maior parte dos projetos de IA em empresa brasileira morre no piloto. Não por falta de modelo bom, mas por falta de três coisas: dado organizado, critério de sucesso definido antes de começar, e caminho de auditoria quando alguém pergunta por que o sistema decidiu daquele jeito.

Nossa abordagem inverte a ordem usual. Primeiro construímos a solução determinística e explicável, aquela que você consegue contestar linha por linha. Só depois medimos quanto o modelo agrega sobre essa base. Se não agregar o suficiente para pagar a complexidade, dizemos isso e ficamos com a solução simples.

Num incidente às três da manhã, ou numa auditoria, você precisa de uma conclusão defensável. Score sem rastro não ajuda ninguém a decidir, e é por isso que rastreabilidade não é item opcional do nosso escopo.

O que entra neste serviço

Escopo detalhado

Cada item abaixo é capacidade que entregamos, dimensionada ao porte e à maturidade da sua operação.

Hyperautomation

RPA somado a IA generativa e orquestração de processo. Não é bot isolado colado em cima do problema, é o processo redesenhado com automação onde ela cabe e pessoa onde ela decide.

Agentes com governança

Agente que planeja e executa, com limite de ação declarado, trilha de auditoria de cada passo e aprovação humana obrigatória onde o impacto financeiro ou jurídico exige.

RAG sobre a sua base

Resposta fundamentada no seu próprio conteúdo, com a fonte apontada no documento de origem. Se a resposta não aponta fonte, ela não vai para produção.

Baseline determinístico primeiro

A solução explicável vem antes do modelo. O modelo só entra se ganhar da baseline em teste medido, com ground truth que permite calcular precisão e recall de verdade.

MLOps e LLMOps

Ciclo de vida de modelo em produção: versionamento, deploy, monitoramento de drift e métrica de qualidade rodando como gate de regressão no pipeline.

Guardrails e segurança de LLM

Controle sobre o que o modelo pode afirmar, proteção contra prompt injection, filtro de dado sensível na entrada e na saída.

AI Governance

Política de uso, inventário de modelo em operação, registro de decisão automatizada e explicabilidade pronta para auditoria e para o regulador.

Engenharia de dado como pré-requisito

Não se automatiza processo sobre dado sujo. Quando o dado não sustenta, o primeiro entregável é organizar a base, e a gente fala isso no início.

Entregáveis

O que você recebe, em artefato

Consultoria que termina em apresentação não deixa nada. Todo item abaixo é artefato que fica com você, documentado e utilizável pelo seu time depois que a gente sai.

  • Documento de arquitetura da solução, com decisão registrada em ADR
  • Baseline determinística funcionando e medida, antes de qualquer modelo
  • Conjunto de dado sintético com problema plantado, para medir detecção
  • Pipeline com métrica de qualidade como gate de regressão
  • Trilha de auditoria de decisão automatizada, exportável
  • Runbook de operação e plano de reversão do agente
  • Documentação de política de uso e limite de ação

Métricas

O que passamos a medir junto com você

Sem número acordado no início, qualquer resultado no fim vira questão de interpretação. Estas são as métricas que definimos no diagnóstico e acompanhamos na sustentação.

Métricas acompanhadas neste serviço
MétricaO que significa
Precisão e recall contra ground truth Número que dá para calcular, não opinião com aparência de número.
Ganho sobre a baseline Quanto o modelo agrega além da solução explicável. Se for pouco, recomendamos ficar com a simples.
Taxa de contenção Quanto do volume a automação resolve sem escalar para pessoa.
Custo por execução Token, infraestrutura e chamada de API por processo executado.
Latência p95 Tempo de resposta no percentil 95, não na média, que esconde o pior caso.

Limite de escopo

O que não fazemos neste serviço

Publicar o limite é mais útil que prometer tudo. Se o seu caso cai em algum item abaixo, é melhor você saber agora.

  • Modelo próprio treinado de zero. Para quase toda empresa isso é caro demais e desnecessário, e quem promete costuma estar vendendo hora.
  • IA decidindo sozinha sobre pessoa: contratação, desligamento, crédito ou disciplina. Sempre passa por aprovação humana.
  • Chatbot que finge ser humano. Além de queimar confiança, gera risco com o CDC.
  • Projeto de IA sobre base de dado que não sustenta. Nesse caso o primeiro passo é dado, e a gente diz isso antes de fechar escopo.

Aplicado na prática

Onde este serviço aparece nas automações

Todo serviço se materializa numa frente de automação. Escolha a área que dói.

Otzar · Financeiro e Tesouraria

Conciliação, fluxo de caixa, cobrança e aprovação de pagamento rodando sozinhos, com alçada respeitada e trilha de auditoria em cada lançamento.

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Sachar · Folha de Pagamento

Cálculo, integração com ponto, provisão e conferência cruzada antes do fechamento. Erro de folha não é retrabalho, é passivo trabalhista.

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Yeda · RH, Gente e Departamento Pessoal

Da triagem de candidato ao controle de documento vencido. Com um cuidado que quase ninguém tem: decisão sobre pessoa nunca é automática.

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Danin · Jurídico, Contratos e Compliance Legal

Leitura de contrato em lote, extração de cláusula de risco, controle de prazo e triagem de processo. A IA lê, o advogado decide.

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Mezan · Contábil e Fiscal

Conciliação de nota, classificação, apuração e fechamento. Com a evidência de auditoria produzida no momento do lançamento.

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Shomea · Atendimento e Relacionamento

Triagem, resposta e roteamento com IA que sabe a hora de chamar uma pessoa. Robô que insiste em atender o que não sabe destrói marca.

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Derech · Logística e Operações

Roteirização, rastreamento, estoque e compra. Operação que avisa antes de faltar, em vez de descobrir quando o cliente reclama.

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Magen · Compliance, LGPD e Segurança

Inventário de dado, atendimento a titular, revisão de acesso e evidência de auditoria gerada no momento do fato, não reconstruída depois.

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