Construímos agentes e automações que rodam dentro do seu processo, com métrica de acerto combinada antes do primeiro commit. Se o número não bate no piloto, não vai para produção.
sistemas em produção
do piloto ao primeiro deploy
acerto médio contratado nos pilotos
dados em infraestrutura do cliente
Todo passo do agente fica registrado: o que ele leu, o que decidiu e por quê. Quando erra — e erra —, dá para auditar a decisão em vez de dar de ombros.
Software que lê, decide e executa dentro de um fluxo real: triagem de chamado, conferência de documento, classificação de pedido. Com regra de escalonamento para humano onde a confiança cai.
Recuperação semântica em cima da base que já existe — contratos, manuais, histórico de atendimento — com resposta citando a fonte. Sem alucinar número que ninguém escreveu.
Quando o problema é específico demais para modelo genérico: previsão de demanda, detecção de anomalia, priorização. Treinado com o seu dado, avaliado com a sua régua.
Qual decisão a IA vai tomar e qual erro é aceitável.
O que existe, onde está e o que falta coletar.
Quatro a seis semanas, com métrica combinada por escrito.
Integração, monitoramento e plano de rollback.
Acompanhamento de deriva e retreino quando o dado muda.
Se o piloto não atingir a métrica combinada, o projeto para ali — e você não paga a fase de produção. É a cláusula que mais assusta concorrente e mais tranquiliza cliente.
sistemas rodando em produção hoje
redução média de tempo na tarefa automatizada
pilotos interrompidos por não atingir a métrica
engenheiros, sem terceirização de código
Incluímos o número de projetos interrompidos de propósito: IA aplicada tem taxa de insucesso real, e esconder isso é como a conversa costuma começar errado.
"Chegaram dizendo que metade do que a gente queria automatizar não valia a pena automatizar. Economizou seis meses de projeto."
CTOFintech · 180 pessoas
"O agente de triagem cortou o tempo de resposta de dois dias para quarenta minutos. E quando ele não tem certeza, manda para a pessoa certa."
Head de operaçõesSeguradora
"Foi a primeira fornecedora que aceitou colocar a métrica de acerto no contrato. As outras falavam em potencial."
Diretor de tecnologiaIndústria alimentícia
Por padrão, não. Rodamos na infraestrutura do cliente ou em nuvem privada dele, com os modelos acessados por endpoint sem retenção. Quando o caso exige um provedor externo, isso é apresentado antes, com o contrato de processamento de dados na mesa.
O piloto tem valor fechado, que depende do escopo definido na primeira reunião técnica. A fase de produção é orçada depois do piloto, quando já se sabe o tamanho real do trabalho — e só existe se a métrica for atingida.
Piloto entre quatro e seis semanas. Produção depende de integração e das aprovações internas do cliente, e costuma levar de um a três meses. Quem promete IA em produção em duas semanas está entregando demonstração, não sistema.
Ele vai errar, e o projeto é desenhado contando com isso. Definimos limiar de confiança, caminho de escalonamento para humano e registro de cada decisão para auditoria. O que não pode existir é erro silencioso.
Com o que resolve o problema: modelo comercial de ponta quando faz diferença, modelo aberto rodando na infraestrutura do cliente quando o custo ou a privacidade pedem. A escolha é justificada por benchmark no seu caso, não por preferência nossa.
Uma hora com dois engenheiros, sem custo. Saímos dela com escopo, métrica e uma resposta honesta sobre viabilidade.
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