Cada serviço abaixo resolve um tipo de problema diferente. Leia as descrições, veja o que está incluído e entre em contato para discutir qual faz sentido para a sua operação.
Cinco linhas de serviço, cada uma com escopo, entregáveis e prazos definidos.
Construímos algoritmos de machine learning que respondem perguntas específicas do seu negócio. Quanto vou vender na próxima semana? Quais clientes vão cancelar nos próximos 30 dias? Qual o preço ideal para este produto?
Usamos técnicas como gradient boosting, redes neurais recorrentes e modelos de séries temporais (Prophet, ARIMA, LSTM) dependendo da natureza dos dados. Cada modelo vem acompanhado de um relatório de performance com métricas reais: MAE, RMSE, F1-score, AUC-ROC.
Prazo médio: 3 a 5 semanas para o primeiro modelo funcional.
Câmeras geram milhares de imagens por hora na sua fábrica, armazém ou loja. Nossos sistemas de visão computacional analisam essas imagens automaticamente para detectar defeitos em produtos, contar itens em prateleiras, identificar equipamentos de segurança ou monitorar o fluxo de pessoas.
Trabalhamos com arquiteturas como YOLOv8, EfficientNet e Segment Anything, ajustadas para o seu caso específico. Em projetos industriais, atingimos acurácia média de 97% na detecção de defeitos após duas rodadas de retreinamento com dados reais da linha de produção.
Prazo médio: 4 a 6 semanas, dependendo do volume de imagens para anotação.
Desenvolvemos assistentes que conversam com seus clientes no WhatsApp, no site ou dentro do seu aplicativo. Não são aqueles bots que só seguem um fluxo rígido de perguntas e respostas. Usamos modelos de linguagem (LLMs) ajustados com a base de conhecimento da sua empresa para que o assistente responda de forma natural e precisa.
Uma clínica de São Paulo que usa nosso chatbot conseguiu automatizar 72% dos agendamentos de consultas. O tempo médio de resposta caiu de 14 minutos (atendimento humano) para 8 segundos.
Prazo médio: 2 a 4 semanas para o bot funcional, mais 1 semana de ajuste fino com dados reais de conversas.
Antes de construir qualquer modelo, os dados precisam estar limpos, organizados e acessíveis. Muitas empresas têm informações espalhadas entre planilhas do Excel, bancos SQL, APIs de terceiros e sistemas legados que não conversam entre si.
Nós criamos pipelines de dados que coletam, transformam e armazenam essas informações em um data warehouse moderno (BigQuery, Snowflake ou PostgreSQL, conforme a sua infraestrutura). Depois, construímos dashboards interativos em Metabase ou Looker Studio para que a equipe de gestão acompanhe os indicadores sem depender de analistas.
Prazo médio: 3 a 8 semanas, dependendo do número de fontes de dados.
Nem todo projeto precisa começar com código. Às vezes, a empresa quer entender o que é viável antes de investir. Oferecemos workshops de um ou dois dias para equipes de gestão e tecnologia, cobrindo desde conceitos fundamentais de machine learning até avaliação de fornecedores e definição de roadmap.
Para empresas que já têm um time de dados interno, oferecemos mentoria técnica mensal. Um dos nossos engenheiros participa das reuniões de sprint, revisa código e sugere melhorias na arquitetura dos modelos.
Os workshops são realizados em Curitiba ou remotamente. Para outras cidades, cobramos deslocamento à parte.
Fazemos um diagnóstico gratuito de até duas horas. Você descreve o problema, nós avaliamos a viabilidade técnica e estimamos prazos e custos.
Solicitar diagnóstico gratuitoTrês casos recentes que ilustram como cada serviço funciona na prática.
Uma distribuidora de materiais elétricos em Belo Horizonte tinha 23% de excesso de estoque em itens de baixo giro. Construímos um modelo de previsão de demanda usando 18 meses de histórico de vendas e dados climáticos regionais. Em quatro meses, o excesso caiu para 9% e o capital liberado foi reinvestido em itens de maior margem.
Uma fábrica de embalagens plásticas em Joinville precisava detectar microfissuras em potes de iogurte antes do envase. Treinamos um modelo de visão computacional com 12.000 imagens anotadas. O sistema detecta 98,2% dos defeitos e reduziu as devoluções de lotes em 41% no primeiro semestre de operação.
Uma rede de clínicas odontológicas em São Paulo recebia 400 mensagens por dia no WhatsApp pedindo agendamento, valores e informações sobre convênios. Nosso chatbot responde 72% dessas mensagens sem intervenção humana, com tempo médio de resposta de 8 segundos. A equipe de recepção agora foca no atendimento presencial.