IA aplicada

Serviços de desenvolvimento de IA que chegam à produção

A maior parte do trabalho com IA trava entre uma demo promissora e algo em que uma empresa possa confiar. Somos contratados para a segunda metade.

Desenvolvimento de IA é o trabalho de transformar um modelo em um sistema no qual o seu negócio pode se apoiar — pipelines de dados, avaliação, guardrails, monitoramento e a integração com o software que as pessoas já usam. Construímos IA generativa, agêntica e preditiva para empresas que precisam que ela sobreviva ao contato com usuários, dados e auditores reais.

Uma cientista de dados analisa uma visualização abstrata de machine learning em um monitor grande, em um espaço de trabalho claro e minimalista.

O que fazemos

O que construímos

Quatro tipos de trabalho, todos terminando em algo implantado, e não em algo demonstrado.

IA generativa e RAG

Assistentes e sistemas documentais ancorados no seu próprio conteúdo, com recuperação ajustada e medida, não presumida. Construímos o conjunto de avaliação antes da funcionalidade, para que “ficou melhor?” tenha resposta.

Fluxos de trabalho agênticos

Agentes que chamam as suas ferramentas e APIs para concluir tarefas reais, com limites explícitos sobre o que podem fazer, aprovação humana onde errar custa caro e um rastro completo de cada ação para revisão.

ML preditivo e clássico

Previsão, scoring, roteamento, detecção de anomalias e recomendação, onde um modelo de gradient boosting bem especificado supera um modelo de linguagem em custo, latência e explicabilidade — e nós vamos dizer isso.

MLOps e plataforma

Dados e modelos versionados, treinamento reprodutível, rollout gradual, monitoramento de drift e de custo, e rollback que funciona. A metade nada glamourosa que decide se o sistema ainda é confiável no nono mês.

Por que nós

O que muda

O ponto não é ter IA. O ponto é o que deixa de ser caro.

Trabalho que escala sem contratar

Triagem, extração, resumo e atendimento de primeira linha absorvem o crescimento de volume que de outro modo exigiria contratações — com as exceções ainda encaminhadas a uma pessoa.

Decisões tomadas sobre evidência

Scoring e previsão tiram os julgamentos da intuição e os apoiam em entradas mensuráveis, com o raciocínio visível o bastante para ser contestado.

Um sistema que você consegue defender

Prompts e saídas registrados, avaliação documentada, tratamento de dados que você consegue descrever a um regulador e um responsável nomeado para cada modelo em produção.

Para quem é

Os projetos que dão certo costumam começar de uma destas situações.

Uma prova de conceito funciona e ninguém ainda se dispõe a colocá-la diante dos clientes
Você tem dados e uma hipótese, mas não tem engenharia de ML interna para testá-la direito
Uma funcionalidade de IA foi lançada e agora o problema é o custo ou a acurácia dela
Você precisa de capacidade de IA dentro de um processo regulado, com a trilha de auditoria correspondente

Falar sobre este serviço

Ferramentas com que construímos

Escolhidas projeto a projeto. Não somos revendedores e não temos cota de venda de nada disso.

Python
PyTorch
TensorFlow
Hugging Face
LangGraph
Amazon Bedrock
Azure OpenAI Service
Vertex AI
pgvector
Ray
MLflow

Como trabalhamos

Da primeira conversa à escala.

01
Descoberta

Começamos ouvindo — seus objetivos, suas restrições e onde a tecnologia gera alavancagem real.
02
Desenho da solução

Nossos engenheiros definem arquitetura, escopo, cronograma e time antes de escrever uma linha de código.
03
Construir e iterar

Entregamos em incrementos focados, medimos o impacto e refinamos com você a cada passo.
04
Escalar e apoiar

Endurecemos, otimizamos e fazemos a solução crescer — e seguimos dando suporte enquanto você escala.

Perguntas

Desenvolvimento de IA, respondido

As perguntas que aparecem em quase toda primeira conversa.

Quanto tempo leva para colocar um sistema de IA em produção?

Um caso de uso focado e bem delimitado costuma chegar a um piloto em produção em 8 a 12 semanas: duas a três semanas para acordar o caso de uso, o acesso aos dados e os critérios de avaliação, depois construção iterativa contra esse conjunto de avaliação. Sistemas que tocam dados regulados, ou que exigem construir antes um novo pipeline de dados, levam mais tempo — dimensionamos isso explicitamente em vez de descobrir no quarto mês.

Precisamos de dados próprios para construir algo útil?

Nem sempre. Sistemas generativos construídos sobre um modelo de fundação, com recuperação nos seus documentos existentes, não precisam de nenhum dado de treinamento. Modelos preditivos precisam de histórico — normalmente um ano ou mais de resultados rotulados. Parte da primeira fase é dizer com franqueza em qual das duas categorias o seu problema está.

Qual modelo devemos usar?

Depende da tarefa, do orçamento de latência, de onde os dados podem ser tratados e do que custa uma falha. Comparamos os candidatos contra o seu conjunto de avaliação em vez de recorrer ao modelo que está no noticiário no momento, e projetamos de forma que o modelo possa ser trocado sem reescrever o sistema em volta dele.

Como vocês impedem que um sistema de IA produza respostas erradas?

Não dá para eliminar isso, então você projeta em torno: ancorar as respostas em material de origem recuperado, com citações; restringir as saídas a formatos estruturados; verificá-las contra regras antes de chegarem ao usuário; manter uma pessoa no circuito sempre que um erro sai caro; e monitorar em produção, para que a queda de qualidade seja percebida por um painel e não por um cliente.

De quem são o modelo e o código?

Seus. Código-fonte, prompts, conjuntos de avaliação, definições de infraestrutura e documentação são seus, nos seus repositórios, desde o primeiro commit. Construímos para entregar.

Todos os serviços

Raramente só IA

O trabalho de IA quase sempre vem colado à plataforma sobre a qual ele precisa rodar.

Todos os serviços

Vamos construir

Vamos criar o que vem a seguir.

Conte-nos para onde quer levar o seu negócio. Vamos desenhar a arquitetura, o cronograma e o time para chegar lá — e respondemos em 24 horas.

Agendar consulta sales@ainexus.tech