A diferença entre IA real e IA de marketing
Muitas empresas gastam meses testando ferramentas genéricas que nunca se encaixam nos seus dados. Nós invertemos essa lógica.
O que vemos acontecer
Equipes internas tentam adaptar modelos prontos a bases de dados incompletas. O projeto avança por três, quatro meses e termina engavetado. O investimento se perde, e a diretoria perde confiança em qualquer iniciativa de IA.
Outro cenário comum: a empresa contrata uma plataforma SaaS cara que promete "IA pronta para usar". Seis semanas depois, descobre que os relatórios gerados não refletem a realidade do negócio porque o modelo foi treinado com dados de outro setor.
O que entregamos
Começamos com um diagnóstico de duas semanas. Mapeamos os dados disponíveis, identificamos onde a IA realmente pode reduzir custo ou gerar receita, e apresentamos um plano com escopo fechado.
Cada modelo é treinado com os dados do cliente, validado contra métricas de negócio (não apenas métricas técnicas) e entregue com documentação para a equipe interna manter. Se o diagnóstico mostrar que IA não é a melhor solução, dizemos isso antes de cobrar pelo projeto.
Serviços de inteligência artificial aplicada
Modelos preditivos sob medida
Previsão de demanda, churn, inadimplência ou manutenção de equipamentos. Treinamos o modelo com os seus dados históricos e entregamos uma API pronta para integrar ao seu ERP ou CRM. O tempo médio de entrega é de seis a dez semanas, dependendo da complexidade e do volume de dados.
Automação de processos com IA
Classificação automática de documentos, extração de dados de notas fiscais, triagem de e-mails e tickets de suporte. Usamos modelos de linguagem natural ajustados ao vocabulário do seu setor. Um cliente do setor jurídico reduziu o tempo de triagem de contratos de 40 minutos para 3 minutos por documento.
Diagnóstico de maturidade analítica
Avaliamos a infraestrutura de dados, a qualidade das bases e a capacidade técnica da equipe. Em duas semanas, você recebe um relatório com o mapa de oportunidades e um roadmap priorizado por impacto financeiro. O diagnóstico custa uma fração do projeto completo e serve como base para qualquer decisão futura, mesmo que o projeto não siga conosco.
Treinamento técnico para equipes
Workshops de 8 a 24 horas, presenciais ou remotos, sobre fundamentos de machine learning, engenharia de prompts para modelos de linguagem e boas práticas de governança de dados. O conteúdo é montado a partir dos casos reais da empresa, não de exemplos genéricos.
Do diagnóstico à produção em quatro etapas
Imersão
Passamos dois dias com a sua equipe. Entendemos o fluxo operacional, acessamos as bases de dados e definimos a pergunta de negócio que o modelo precisa responder.
Prototipação
Em três semanas, entregamos um protótipo funcional testado contra dados reais. Você valida os resultados antes de investir no desenvolvimento completo.
Desenvolvimento
Refinamos o modelo, construímos a API de integração e documentamos tudo. Testes automatizados garantem que o sistema se comporta como esperado em cenários extremos.
Acompanhamento
Monitoramos a performance do modelo por 90 dias após o lançamento. Se a acurácia cair abaixo do limiar combinado, retreinamos sem custo adicional.
Experiência que se mede em resultados
Nossa equipe combina formação acadêmica em ciência da computação e estatística com anos de experiência em projetos corporativos. Já trabalhamos com redes hospitalares, operadoras de logística, escritórios de advocacia e varejistas de médio porte.
Contratamos a Rational AI para prever a demanda sazonal de 1.200 SKUs. O modelo reduziu nosso estoque parado em 28% no primeiro trimestre. O projeto levou sete semanas do início ao deploy.Diretor de operações, rede varejista do Centro-Oeste
Perguntas que ouvimos com frequência
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