AI Consulting
Antes de qualquer construção, a decisão: onde a IA compensa na sua operação, em que sistemas, com que regras. Sai com uma arquitetura e uma razão para cada escolha.
- AI Strategyonde a IA compensa na sua operação, e por que ordem.
- Solution Architecturemodelo, runtime, conectores; para onde os dados podem ir e para onde não.
- Implementation Supportum engenheiro ao lado da sua equipa durante a construção.
- Expert Guidanceuma opinião sénior quando uma decisão precisa de uma.
- Tutoring & Workshopssessões de meio dia para quem decide.
Cada projeto começa aqui, e duas semanas depois tem um avança ou não avança.
Generative AI
Assistentes que respondem a partir dos seus documentos, agentes que correm um processo de ponta a ponta, modelos afinados nos seus dados, a correr no seu assistente, no seu hardware, ou na cloud nos nossos termos.
- RAG Systemsassistentes que respondem a partir dos seus documentos, com a fonte citada.
- Agentic Workflowsagentes que correm um processo de ponta a ponta e entregam as exceções.
- Fine-tuning Modelsmodelos afinados nos seus dados para o seu vocabulário.
- Local LLMmodelos abertos no seu hardware quando a conformidade o exige.
- Scalable & Optimizeda mesma construção à carga e ao custo de produção.
A prática por trás da AI Skin e do Headless Agent Builder.
Machine Learning
Churn, procura, risco: modelos treinados no seu histórico e mantidos honestos em produção. Quando os dados não podem sair, o federated learning treina entre sites sem os juntar.
- Churn Predictionquem está prestes a sair, e a próxima ação para cada um.
- Forecastingprocura, caixa, capacidade: o número antes de acontecer.
- Federated Learningtreino entre sites sem mover os dados.
- Privacy-Preserving MLmodelos que nunca veem o registo em bruto.
- Data Protectiono que sai, o que fica, e o registo de ambos.
Privacidade por desenho, RGPD, e um número contra o qual medir.
AI Training
Dois percursos. Os programadores aprendem a programar com agentes contra as normas da casa. As equipas de negócio aprendem a trabalhar dentro do assistente com as skills que a skin traz.
A skin continua a crescer depois de sairmos.
Quatro etapas, cada uma com preço. Três delas acabam.
- 01 / 04
AI Discovery
- Duas semanas
- preço fixo
O problema numa frase, os seus dados vistos, um backlog priorizado e um avança ou não avança.
Saber mais - 02 / 04
AI Pilot
- Semanas
- âmbito fixo
Um agente ou uma skin a funcionar sobre os seus dados, com os casos de falha escritos antes de alguém confiar.
Saber mais - 03 / 04
AI Rollout
- Por fases
- um só contrato
Produção nos seus sistemas, sob as suas permissões, com a nossa equipa depois.
Saber mais - 04 / 04
AI Operations
- Mensal
- renovável
Mantemos o sistema a funcionar depois de entrar em produção: monitorização, as correções, um âmbito de mudança acordado por mês e um relatório de uma página.
Saber mais
Empresas com quem trabalhámos
Trazemos três produtos nossos para cada projeto.
Construídos por nós, operados por clientes, vendidos com um serviço ou sozinhos. Cada um ataca uma necessidade específica.
De qual precisa, e por que ordem.
Pelo AI Discovery. Duas semanas, preço fechado, e termina com as suas oportunidades ordenadas por valor e esforço, os números das três primeiras e um roteiro. Nada se constrói antes de decidir o que vale a pena construir.
Então salta-se o Discovery e começa-se no piloto, que constrói um sistema a funcionar em duas a quatro semanas. Os primeiros dias vão na mesma para o desenho, porque o que costuma partir uma construção é a integração, não o modelo.
São fases do mesmo caminho. O Discovery decide o que construir, o piloto constrói uma coisa e prova-a, o Rollout leva-a para produção com a governação e a formação à volta, e as Operations mantêm-na a correr. Cada um acaba, e a escolha de avançar é sua.
Não. O Expert Guidance é um engenheiro sénior a quem a sua equipa pode perguntar, à hora ou ao mês, sem pacote à volta. A formação também corre sozinha, para programadores e para equipas de negócio.
Nenhuma tem de obrigar. A instalação on-premise e privada faz parte do que vendemos, e para machine learning entre locais que não podem juntar dados, o federated learning treina o modelo sem os mover.
Traga-nos o problema que ninguém resolveu.
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.