Cada produto ataca uma necessidade específica. Atrás dos três está a mesma equipa de engenharia, e a maioria dos projetos começa por um deles.
As suas regras, tarefas e permissões, instaladas no assistente de IA que as suas equipas já pagam. Uma skin cobre desenvolvimento, finanças, vendas ou suporte.
Para equipas onde o mesmo trabalho é feito de forma diferente por cada pessoa que o faz.
A sua equipa constrói os próprios agentes para as tarefas pequenas que repete todos os dias. Correm a horas ou por evento, e os casos que precisam de uma pessoa continuam a chegar a uma.
Para o trabalho que ninguém devia fazer à mão às três da manhã.
Veja o que os seus agentes de IA estão a fazer. Cada automação e cada trabalhador de IA num só sítio, com o que cada um custa e o que lhe é permitido tocar, reportado a quem decide.
Cada problema recebe o mínimo de maquinaria que o resolve. Uma regra determinística quando uma regra chega, um modelo treinado no seu histórico quando o padrão está nos dados, um modelo de linguagem quando a entrada é linguagem. A perícia está em saber de que cantos o problema precisa mesmo.
Identificamos cada cliente pelo setor em vez do nome, e descrevemos o resultado em palavras simples. Todos os números aqui foram medidos.
Todos os clientes seguem o mesmo ciclo e veem resultados em semanas. Cada ronda parte dos números que a anterior produziu.
Depois outra volta, com o que medimos.
Escrevemos o problema numa frase e olhamos para os seus dados. Recebe um backlog priorizado e uma decisão clara de avançar ou não avançar.
Um agente ou uma skin a funcionar sobre os seus dados. Casos de falha escritos antes de alguém confiar.
Nos seus sistemas, sob as suas permissões, com registo. Ficamos até correr sem nós.
O que mudou, em palavras e nos números que já acompanha. A ronda seguinte começa aqui.
A mesma construção corre em três sítios. As suas regras de conformidade, os seus dados e as ferramentas que as suas equipas já têm decidem qual.
Funciona dentro do Claude, do Codex ou do Copilot, por isso ninguém tem de abrir uma aplicação nova. Se ainda não usa um assistente, escolhemos um consigo.
Modelos abertos, instalados e afinados dentro do seu perímetro. Nada sai do edifício.
Fixados à região onde os seus dados têm de ficar. Europa por omissão.
Para onde os seus dados podem ir fica decidido consigo antes da primeira linha de código.
Dois parceiros põem os nossos engenheiros nos projetos deles. Dois clientes correm o que construímos. Os restantes são equipas com quem trabalhámos.
Leva os nossos engenheiros aos seus projetos, no terreno com o cliente.
Leva os nossos engenheiros aos seus projetos, no terreno com o cliente.
Corre uma AI Skin em marketing, vendas e finanças, em produção.
Constrói IA na sua plataforma de contabilidade, com a equipa deles.
Trabalhamos também com
Fixo e por fases, em euros, um só contrato. Com um produto ou só com o problema.
Que camada, que runtime, que equipa primeiro, o que fica local. Sai com uma arquitetura, e uma razão para cada escolha.
Construímos nos seus sistemas e ficamos até correr em produção. Uma equipa cobre machine learning, IA generativa, agentes e skins.
Os modelos mudam, as APIs movem-se e as regras derivam. A nossa equipa responde quando isso acontece, e todos os sistemas que operamos para si ficam à vista.
As suas pessoas aprendem a operar e a estender o que construímos. A skin continua a crescer depois de sairmos.
Aqui toda a gente constrói.
Fundador e Sócio-Gerente
Miguel Vicente é o Fundador e Sócio-Gerente da Dypsis AI, onde orienta empresas através de transformações impulsionadas por IA para otimizar estratégias de negócio, modelos e desempenho.
LinkedIn
Co-fundador e Sócio, Diretor de IA
Investigador de IA e empreendedor com mais de 5 anos de experiência em machine learning e transformação empresarial.
LinkedIn
Co-fundador e Diretor de Operações
Miguel Vicente Jr. é Co-fundador e Diretor de Operações da Dypsis AI, onde impulsiona a excelência operacional e garante a entrega eficaz de soluções de IA aos clientes.
LinkedInIA que corre dentro dos sistemas que já tem. Assistentes que respondem a partir dos seus documentos, agentes que levam um processo do início ao fim, e modelos de machine learning treinados no seu histórico. O trabalho entra no seu stack, não fica ao lado dele.
Fica. O código, os modelos e a documentação são seus, e a entrega inclui formar a sua equipa para os manter. É o que “nós construímos, fica seu” significa, e está escrito no contrato.
Podem. Instalamos no seu hardware, na sua cloud, ou num fornecedor nas condições que definir. Quando os dados não podem sair de um local, o federated learning treina entre locais sem os juntar.
O AI Discovery dura duas semanas e termina com as oportunidades ordenadas e um roteiro. Um piloto que constrói um sistema a funcionar leva duas a quatro semanas depois disso. A entrada em produção começa nas quatro semanas.
A suficiente para ter uma equipa dona do processo que quer mudar. Somos seis pessoas e trabalhamos por fases fechadas, por isso um problema bem escolhido é melhor ponto de partida do que um programa para a empresa toda.
Sim. Estamos em Lisboa, a equipa trabalha em português e em inglês, e as propostas e a documentação vão na língua que a sua organização usa.
Somos uma equipa pequena de especialistas seniores. Escolhemos o modelo certo e a camada certa, e construímos o mínimo de maquinaria que resolve o problema. Tem uma chamada com um engenheiro, não um deck de vendas.
