IA aplicada ao processo que custa dinheiro, não ao que rende demonstração.
IA gera retorno quando é ligada a um processo específico, com dado próprio e critério de acerto definido. Fora disso, é experimento caro.
Onde os projetos de IA falham
- Começam pela ferramenta, não pelo processo.
- Não têm base de conhecimento organizada nem dado confiável.
- Não definem como medir acerto, erro e custo por execução.
- Ficam isolados, sem integração com os sistemas que executam a ação.
Como aplicamos
- Seleção do caso de uso pelo impacto e pela viabilidade técnica.
- Preparação de dados e base de conhecimento com busca semântica.
- Integração com os sistemas que efetivamente executam a ação.
- Avaliação contínua de qualidade, custo e latência.
Benefícios
- 01
Tempo de resposta menor em tarefas cognitivas repetitivas
- 02
Consistência nas decisões operacionais
- 03
Custo por execução medido e controlado
- 04
Humano no circuito onde o risco exige
Como funciona
- 01
Seleção
Caso de uso com impacto e dado disponível.
- 02
Prova
Piloto avaliado com métricas objetivas.
- 03
Integração
Conexão com sistemas e fluxos existentes.
- 04
Operação
Monitoramento de qualidade e custo.
Stack de referência
- LLMs
- RAG
- Embeddings
- Vector search
- Node.js
- Python
Perguntas frequentes
Vocês desenvolvem IA personalizada?
Sim. Trabalhamos com modelos de mercado adaptados ao seu contexto por meio de dados próprios, recuperação semântica e regras de negócio.
Meus dados ficam expostos?
Definimos o modelo de tratamento de dados na arquitetura, incluindo anonimização, retenção e escolha de provedores conforme sua política.
Como sei se a IA está acertando?
Definimos métricas de avaliação antes do piloto e monitoramos qualidade, custo e latência em produção.