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IA não é um enfeite
no fim da proposta.

Ela resolve bem um tipo específico de problema: quando existe muito texto para ler, muita coisa para classificar ou muita pergunta repetida. Fora disso, quase sempre automação comum resolve melhor e mais barato — e a gente vai te dizer isso.

Quando IA é a resposta certa

E, com a mesma honestidade, quando ela não é.

  • Minha equipe responde as mesmas perguntas o dia inteiro.

    Um assistente treinado nos seus próprios documentos responde na hora e devolve a fonte, para a pessoa conferir antes de agir.

  • Tenho contratos e PDFs que ninguém consegue consultar.

    Indexamos o acervo e você passa a perguntar em português: o sistema encontra o trecho e mostra de onde tirou.

  • Chega muita coisa e alguém tem que triar na mão.

    Classificação automática de e-mails, chamados ou pedidos por assunto, urgência e destino — com revisão humana onde o erro custa caro.

  • Preciso resumir muito texto toda semana.

    Resumo e extração de campos estruturados a partir de documento livre, no formato que o seu sistema já consome.

  • Quero IA, mas não sei para quê.

    Então provavelmente ainda não é a hora. A gente prefere apontar a automação que resolve hoje do que vender um projeto de IA que você não vai usar.

  • Meus dados são sensíveis.

    Definimos junto o que pode e o que não pode sair da sua infraestrutura, e desenhamos a solução dentro desse limite.

O que construímos

Sempre com escopo fechado e com a pessoa no comando da decisão final.

  • Assistentes internos

    Um chat que conhece os seus manuais, políticas e histórico — e cita a fonte de cada resposta.

  • Consulta a documentos

    Busca semântica sobre contratos, laudos e procedimentos. Pergunta em português, resposta com referência.

  • Classificação e triagem

    Categorizar entrada em volume: chamados, e-mails, pedidos, currículos, reclamações.

  • Extração estruturada

    Tirar campos de nota, contrato ou formulário livre e entregar pronto para o sistema.

  • Agentes de processo

    IA acoplada a uma automação: lê, decide dentro de regras e executa o passo seguinte.

  • Avaliação e limites

    Medimos acerto antes de colocar no ar e definimos onde o humano precisa confirmar.

  • LLMs
  • RAG
  • Busca semântica
  • Python
  • APIs
  • Embeddings
  • Classificação
  • Extração de dados
  • Revisão humana

Como a gente conduz

Projeto de IA sem medição vira aposta. Aqui não vai ao ar sem número de acerto.

  1. Caso de uso

    Escolher um problema estreito e mensurável. IA genérica não entrega; IA com recorte, sim.

  2. Prova pequena

    Um piloto com os seus dados reais, em escala reduzida, antes de qualquer investimento maior.

  3. Avaliação

    Medimos acerto contra casos que você já sabe a resposta. Se não passar, a gente fala.

  4. Integração

    Conectar ao que você já usa, com o ponto de revisão humana definido.

  5. Acompanhamento

    Modelo e dado mudam. Revisão periódica para o resultado não se degradar em silêncio.

Não prometemos percentual de ganho antes de medir no seu contexto. Qualquer número de desempenho que a gente apresentar virá de teste feito com os seus próprios dados.

Tem um caso em mente?

Descreva o processo e a gente diz com franqueza se IA é o caminho — ou se automação comum resolve por uma fração do custo.

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