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Inteligência Artificial • Data Science

Inteligência Artificial
e Machine Learning aplicados ao negócio

Desenvolvemos soluções de IA e Data Science a partir de problemas bem definidos, dados disponíveis e métricas claras de validação.

Fluxo ilustrativo — Churn Prediction
Base histórica
OK
Validação
OK
Deploy
API
Monitoramento
Drift

IA que resolve problemas reais de negócio

Aplicamos machine learning e IA quando há dados, objetivo e critério de sucesso bem definidos.

Previsão de churn

Identifique quais clientes têm maior risco de cancelamento antes que saiam — e aja preventivamente para retê-los.

Previsão de demanda

Antecipe o volume de vendas, estoques e necessidades operacionais com modelos de séries temporais.

Segmentação de clientes

Agrupe seus clientes por comportamento e valor — para personalizar campanhas e aumentar o ticket médio.

Detecção de anomalias

Identifique padrões fora do esperado em transações, operações ou métricas antes que virem um problema maior.

NLP & análise de texto

Extraia insights de reviews, tickets de suporte e pesquisas — com classificação automática e análise de sentimento.

Score de propensão

Calcule a probabilidade de cada lead comprar, renovar ou fazer upsell — e priorize os esforços do seu time comercial.

Modelos avaliados, monitorados e integrados ao fluxo de trabalho

O projeto vai da análise exploratória à validação técnica e, quando fizer sentido, ao deploy em produção com monitoramento e documentação.

1

Entendimento do problema

Traduzimos o desafio de negócio em um problema de ML bem definido com métricas claras de sucesso.

2

Coleta e preparação dos dados

Exploramos, limpamos e transformamos os dados para garantir qualidade antes de treinar qualquer modelo.

3

Modelagem e validação

Testamos múltiplos algoritmos, validamos com dados fora da amostra e explicamos o comportamento do modelo.

4

Deploy e monitoramento

Colocamos o modelo em produção com API, monitoramento de drift e atualização periódica dos dados.

Stack tecnológica
Python
Scikit-learn
XGBoost
TensorFlow
PyTorch
LangChain
OpenAI API
Pandas
NumPy
MLflow
FastAPI
AWS SageMaker
12+
Tecnologias no stack
4
Etapas do processo

Projetos de IA começam pela viabilidade, não pelo modelo.

Agende uma conversa técnica para avaliarmos dados, objetivo e caminho de implementação.

Avaliar viabilidade →

Vamos entender o seu desafio

Conte o desafio, as fontes de dados disponíveis e o resultado esperado. Retornamos com uma avaliação inicial do caminho técnico.

  • Diagnóstico inicial do seu caso
  • Avaliação de viabilidade do projeto
  • Avaliação de dados, riscos e viabilidade
  • Sem compromisso de contratação

Usamos seus dados apenas para retornar o contato.

Recebemos seu projeto!

Recebemos seu contexto e retornaremos para uma conversa inicial de viabilidade.