IA em produção, sem hype.
Enquanto o mercado vende promessas, colocamos IA para trabalhar: mapeamos o processo, escolhemos o modelo, integramos no seu sistema e medimos o resultado.
A distância entre a demonstração e a produção.
Você já viu a demo impressionante. Quase nunca se discute o caminho entre a demo e o dia a dia: dados que não saem da empresa, um modelo que não se sustenta no volume real, a automação que ninguém usa porque não conversa com o sistema que já existe.
IA em produção é engenharia de software primeiro: integração, avaliação de qualidade, custo por uso, governança de dados e LGPD. É aí que trabalhamos, com método e sem promessa de milagre.
Como aplicamos.
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01
Mapear onde a IA resolve
Nem todo processo pede IA, e dizemos quando não pede. Mapeamos o fluxo, o dado disponível e o custo de errar, para separar o caso real do “modismo”.
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02
Escolher o modelo certo
Tamanho, custo por uso, latência e, sobretudo, onde ele roda: nuvem ou nos seus servidores, para os dados não saírem do seu controle quando não precisam.
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03
Integrar e medir
Dentro do sistema existente, com avaliação contínua de qualidade, custo e LGPD. O resultado se mede com números antes e depois.
IA como ferramenta de trabalho.
Usamos IA no nosso próprio dia a dia de engenharia, da automação de tarefas à análise de código, e ela também é parte dos produtos que construímos. O CaseFy traz capacidades de agente que operam dentro dos processos orquestrados. Em todos os casos, a IA é uma ferramenta sob o controle de quem opera, com resultado mensurável.
Perguntas frequentes
Vocês garantem o resultado?
Não antes de mapear. Garantimos o processo: medição, modelo escolhido com critério e avaliação contínua. Depois do mapeamento, você recebe o potencial de cada caso, por custo e por risco.
Os nossos dados saem da empresa?
Se não for necessário, não saem. Quando o caso permite, o modelo roda na sua infraestrutura. Quando a melhor resposta está na nuvem, o contrato e a LGPD definem os limites, e você decide com os fatos na mesa.
Já temos um time de dados. Vocês entram como?
Integrados ao time existente, na parte de engenharia: integração, avaliação, custo e produção. Complementamos o que já existe, sem disputar espaço.
Isso não é só chamar uma API de IA?
Chamar a API é a parte fácil. O trabalho está no que vem antes e depois: o dado certo, a avaliação certa, o custo certo e a integração que não quebra. É isso que separa a demo do que roda todo dia.
Conte o processo. Dizemos se é caso de IA.
Uma conversa de 30 minutos, sob NDA, para mapear onde a IA resolveria, e onde não.