Inteligência artificial que resolve problemas reais.
Implementamos agentes de IA, chatbots com LLM e automação de processos que eliminam trabalho manual repetitivo e aumentam a capacidade operacional da sua equipe — sem hype e sem piloto de PowerPoint.
O que faz sentido implementar hoje
- Classificação e triagem automática de documentos, chamados e e-mails
- Extração de dados de contratos, notas fiscais e formulários
- Chatbot de atendimento que responde com base nos seus dados reais
- Busca em linguagem natural sobre sua base de conhecimento
- Geração automática de rascunhos de propostas e relatórios
- Análise de sentimento de feedbacks de clientes em escala
- Previsão de demanda e churn com dados históricos
Nossa abordagem
Caso de uso antes de tecnologia
Começamos identificando o processo que mais consome tempo manual ou tem mais custo de erro. A tecnologia (LLM, RAG, agente, ML) é escolhida depois.
IA em produção, não em demo
Implementamos com observabilidade, guardrails e testes de regressão. Qualidade e custo monitorados desde o dia 1.
Integrado aos seus sistemas reais
Agentes que acessam seu CRM, ERP, base de dados e sistemas internos — não ferramentas isoladas que exigem copiar e colar.
O que implementamos
Agentes de IA para processos internos
Agentes que executam tarefas repetitivas com raciocínio: triagem de e-mails, classificação de documentos, roteamento de chamados, extração de dados de contratos e notas fiscais.
- Triagem e classificação automática de chamados e e-mails
- Extração de dados de documentos (contratos, NFs, boletos)
- Roteamento inteligente para equipes ou sistemas
- Sumarização de reuniões e relatórios
Chatbots e assistentes com LLM
Assistentes conversacionais integrados aos seus dados e sistemas — não bots de FAQ com respostas fixas. LLMs conectados ao seu base de conhecimento, CRM e sistemas internos.
- Assistente de atendimento com acesso ao histórico do cliente
- Chatbot para suporte técnico com base de conhecimento
- Assistente interno para equipes (RH, jurídico, financeiro)
- Integração com WhatsApp Business API e outros canais
RAG — busca em documentos próprios
Permita que sua equipe ou seus clientes façam perguntas em linguagem natural sobre seus documentos, contratos, manuais e bases de conhecimento — e obtenham respostas precisas com fonte citada.
- Indexação de PDFs, Word, planilhas e sites internos
- Busca semântica com citação da fonte
- Atualização incremental da base de conhecimento
- Controle de acesso por usuário ou grupo
Automação de fluxos com IA
Substituímos processos manuais repetitivos por fluxos automatizados com decisão inteligente — classificação, extração, validação e ação — sem precisar de regras rígidas para cada caso.
- Aprovação automática de documentos com regras + LLM
- Validação inteligente de dados de entrada
- Geração automática de rascunhos (propostas, contratos, e-mails)
- Pipelines de processamento de documentos em volume
Análise de dados e BI com IA
Dashboards que respondem perguntas em linguagem natural, modelos preditivos para churn, demanda e fraude, e automação de relatórios que hoje levam horas para montar.
- Text-to-SQL: perguntas em português sobre seus dados
- Modelos de previsão de demanda e churn
- Geração automática de relatórios e insights
- Anomaly detection em métricas de negócio
IA com governança e segurança
IA em produção exige controle: prompt injection, vazamento de dados, alucinações e custos descontrolados. Implementamos guardrails, observabilidade e políticas de uso que protegem sua operação.
- Guardrails para evitar respostas inadequadas
- Observabilidade de chamadas LLM (latência, custo, qualidade)
- Dados sensíveis fora do contexto do LLM
- Rate limiting e controle de custo de API
Perguntas frequentes
Vocês usam modelos próprios ou APIs de terceiros (OpenAI, Anthropic)?
Depende do requisito. Para a maioria dos casos de uso, APIs de modelos como GPT-4, Claude ou Gemini são a escolha mais rápida e de menor custo total. Para casos com requisitos de privacidade rigorosos (dados financeiros, saúde, jurídico) ou volume muito alto, avaliamos modelos open-source hospedados na própria infra do cliente (Llama, Mistral). A escolha é técnica e orientada ao caso de uso — não uma preferência prévia.
Como garantem que o chatbot não vai dar respostas erradas ou inventar informações?
Através de RAG (Retrieval-Augmented Generation): o modelo só responde com base em documentos fornecidos, não no seu treinamento geral. Implementamos também citação de fonte obrigatória, temperatura baixa para respostas factuais, e testes contínuos com casos de edge cases identificados com o cliente.
Meus dados vão para os servidores da OpenAI ou da Anthropic?
Ao usar as APIs dessas empresas, os dados passam pelos servidores delas. Para dados sensíveis, existem alternativas: Azure OpenAI (com contratos de privacidade corporativa), modelos open-source auto-hospedados, ou anonimização de dados antes de enviar ao modelo. Avaliamos a opção correta por tipo de dado.
Quanto custa implementar um agente de IA?
O custo varia muito com a complexidade. Um chatbot de FAQ com RAG sobre documentos pode ser implementado em 4 a 8 semanas. Um agente de automação complexo com acesso a múltiplos sistemas e fluxos de decisão pode levar 3 a 6 meses. O custo de API dos modelos (OpenAI, Anthropic) é separado e cobrado por uso — estimamos junto com o cliente antes de começar.
Vocês treinam modelos do zero?
Raramente é necessário e quase nunca é a melhor opção para empresas fora do setor de AI. Fine-tuning de modelos existentes é uma opção quando você tem um domínio muito específico e volume suficiente de dados de treinamento. Para a maioria dos casos de uso de negócio, RAG + prompt engineering bem feito entrega resultados superiores com menos custo e risco.
Como medem se a IA está funcionando bem em produção?
Implementamos observabilidade de LLM: logging de inputs/outputs, métricas de qualidade de resposta (relevância, precisão, satisfação do usuário), monitoramento de custo e latência por call, e alertas de degradação. Em chatbots de atendimento, cruzamos com métricas de negócio (resolução de primeiro contato, escalação para humano).
Tem um processo que poderia ser automatizado?
Descreva o processo. Avaliamos se IA é a solução certa, qual abordagem faz sentido e qual é o custo real de implementação.