Análise preditiva
Modelos de séries temporais e regressão treinados com os seus dados históricos. Previsão de vendas, churn de clientes e demanda de estoque com horizonte de 30 a 90 dias. Entregamos dashboards atualizados em tempo real via API.
Desenvolvemos sistemas de IA que resolvem problemas reais: previsão de demanda, automação de processos repetitivos e extração de padrões que passam despercebidos. Tudo calibrado para o contexto da sua operação.
Solicite uma análise gratuita do seu negócioCada projeto começa com um diagnóstico da operação. Não oferecemos pacotes genéricos: construímos a solução a partir dos dados e dos gargalos que você já enfrenta.
Modelos de séries temporais e regressão treinados com os seus dados históricos. Previsão de vendas, churn de clientes e demanda de estoque com horizonte de 30 a 90 dias. Entregamos dashboards atualizados em tempo real via API.
Bots de processamento de documentos, classificação automática de e-mails e triagem de atendimento. Um cliente do setor jurídico reduziu em 73% o tempo gasto na leitura de contratos após a implantação do nosso pipeline de NLP.
Quando o problema não cabe em uma ferramenta pronta, criamos o modelo do zero. Trabalhamos com redes convolucionais para visão computacional, transformers para linguagem natural e algoritmos de otimização combinatória para logística.
Workshops práticos de 8 a 16 horas para equipes técnicas e gestores. Cobrimos desde fundamentos de machine learning até deploy de modelos em produção com monitoramento de drift. Também fazemos auditorias de projetos de IA já existentes.
Do primeiro contato à entrega em produção, o ciclo médio dura entre 6 e 14 semanas, dependendo da complexidade.
Analisamos as fontes de dados disponíveis, a qualidade dos registros e os gargalos operacionais. Essa etapa leva de 5 a 10 dias úteis e resulta em um relatório com oportunidades ranqueadas por impacto.
Construímos um protótipo funcional em 2 a 3 semanas. Você acompanha os resultados parciais em reuniões semanais e pode redirecionar prioridades antes de investir mais tempo.
Testamos o modelo em um ambiente controlado usando dados de produção. Medimos métricas de acurácia, latência e custo computacional. Só avançamos quando os números atingem os critérios definidos no diagnóstico.
Integramos o modelo ao seu sistema via API REST ou fila de mensagens. Configuramos alertas de degradação de performance e retreino automático quando a distribuição dos dados muda.
Três projetos recentes que ilustram o tipo de impacto que entregamos.
Modelo de previsão de demanda por SKU reduziu o desperdício de perecíveis em 41% ao longo de 5 meses. O sistema processa 12 mil SKUs diariamente e atualiza as sugestões de compra toda madrugada.
-41% de desperdícioClassificador de intenção em linguagem natural para triagem de chamados. Tempo médio de resolução caiu de 14 minutos para 8,5 minutos, liberando 22% da capacidade da equipe de suporte nível 1.
-39% no tempo de resoluçãoRede convolucional para pré-triagem de radiografias de tórax. O modelo sinaliza achados suspeitos com sensibilidade de 94%, permitindo que radiologistas priorizem casos urgentes em vez de seguir a ordem da fila.
94% de sensibilidadeDúvidas que ouvimos com frequência nas primeiras conversas.
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