IA aplicada · 3 min de leitura
AI · IA & Machine Learning
IA aplicada que funciona dentro do seu sistema, não ao lado dele.
Desenvolvemos aplicações com LLMs, RAG, agentes e modelos preditivos conectados aos dados e processos que sua empresa já tem, com avaliação medida, custo controlado e privacidade desde o projeto.
Fig. 02 · Pipeline de recuperação e geração
O que faz
Extrai texto de PDFs, DOCX e digitalizações preservando títulos, tabelas e numeração.
Falha que evita
Perder a estrutura do documento e, com ela, o contexto de cada trecho.
Artefato
doc_id: contrato-0442 pages: 37 · ocr: 4
Problemas que resolvemos
A maioria dos projetos de IA não falha no modelo. Falha na integração, nos dados e na ausência de medição.
ProblemaAbordagem
O protótipo impressionou na demonstração, mas inventa respostas com documentos reais.
Recuperação híbrida, citação obrigatória e recusa explícita quando não há evidência suficiente.
Cada mudança de prompt ou modelo é uma aposta, porque ninguém sabe se melhorou ou piorou.
Conjuntos de avaliação versionados, executados no CI, com métricas de recuperação e de fidelidade.
O custo por requisição cresce sem controle à medida que o uso aumenta.
Roteamento entre modelos por complexidade, cache semântico, limites por usuário e observabilidade de tokens.
Dados sensíveis não podem sair do ambiente da empresa sem controle.
Mascaramento de dados pessoais, escolha consciente de provedores e implantação em nuvem privada quando necessário.
O que desenvolvemos
Serviços de desenvolvimento de IA sob medida, do diagnóstico à operação em produção.
Aplicações de IA sob medida
Produtos e funcionalidades construídos em torno de modelos de linguagem, com interface, backend e operação completos.
Integração de LLMs
Conexão de modelos comerciais ou abertos aos seus sistemas, com camada de abstração para trocar de provedor sem reescrever o produto.
Agentes e automação de fluxos
Agentes com ferramentas bem delimitadas, aprovação humana nos pontos críticos e trilha de auditoria de cada ação.
RAG (geração aumentada por recuperação)
Busca sobre documentos e bases internas com citações verificáveis e controle de permissões por usuário.
Inteligência documental
Extração estruturada de contratos, notas, laudos e formulários, com validação e revisão humana quando a confiança é baixa.
Modelos preditivos
Previsão de demanda, churn, risco de crédito e detecção de anomalias com validação temporal honesta.
Pipelines de machine learning
Ingestão, features, treino, versionamento e monitoramento de deriva para modelos que precisam ser retreinados.
IA em sistemas corporativos
Integração com ERP, CRM, service desk e bancos de dados existentes, respeitando permissões e regras de negócio.
Capacidades técnicas
O que sustenta uma solução de IA em produção, além do modelo.
Avaliação contínua
Recall@k, fidelidade, taxa de recusa e testes de regressão a cada mudança.
Busca híbrida
Vetores combinados com busca textual para termos exatos, números e identificadores.
Guardrails
Validação de saída estruturada, filtros de conteúdo e limites de ação para agentes.
Observabilidade de LLM
Rastreamento de prompts, latência, tokens e custo por funcionalidade.
Independência de provedor
Camada de abstração que permite trocar ou combinar modelos.
MLOps
Versionamento de dados e modelos, retreino agendado e alertas de deriva.
Exemplos de aplicação
Cenários típicos em que a IA aplicada gera valor mensurável. São exemplos de escopo, não projetos entregues.
- Jurídico
Consulta a contratos
Perguntas em linguagem natural sobre cláusulas, prazos e obrigações, com a cláusula de origem citada.
- Atendimento
Triagem de chamados
Classificação, priorização e sugestão de resposta com base no histórico e na base de conhecimento.
- Financeiro
Leitura de documentos fiscais
Extração de campos de notas e boletos com validação cruzada contra o ERP.
- Varejo e indústria
Previsão de demanda
Modelos por SKU e região que alimentam compras e produção, com intervalo de confiança.
Arquitetura de referência
Como estruturamos um sistema RAG com citações verificáveis. Passe o cursor ou navegue pelos componentes.
Componentes
- Contracts
- PDFs e DOCX, incluindo digitalizados.
- Parse + OCR
- Extrai texto preservando a hierarquia de cláusulas.
- PII redaction
- Mascara dados pessoais antes de qualquer chamada externa.
- Clause chunker
- Um trecho por cláusula, com o caminho hierárquico como metadado.
- Hybrid index
- PostgreSQL com pgvector para embeddings e busca textual para termos exatos.
- Question
- Pergunta em linguagem natural do usuário.
- Retrieve + RRF
- Busca vetorial e textual em paralelo, combinadas por Reciprocal Rank Fusion.
- Rerank
- Reordena os candidatos e aplica um limiar mínimo de relevância.
- Cited answer
- O modelo só pode afirmar o que está nos trechos citados. Sem evidência, recusa.
- Eval set
- Perguntas de referência com as cláusulas corretas: mede recall@k e fidelidade.
Segurança e privacidade
IA corporativa exige o mesmo rigor de qualquer sistema que manipula dados sensíveis, mais alguns cuidados próprios.
- Dados pessoais e LGPD
- Mapeamos quais dados chegam ao modelo, mascaramos o que não é necessário e documentamos a base legal com seu time.
- Escolha de provedor
- Avaliamos retenção de dados, região de processamento e termos de uso antes de enviar qualquer informação a uma API externa.
- Permissões na recuperação
- O usuário só recebe respostas baseadas em documentos que ele já tem permissão para ver.
- Injeção de prompt
- Conteúdo recuperado é tratado como dado, nunca como instrução, e agentes operam com ferramentas de escopo mínimo.
- Auditoria
- Registro de perguntas, fontes usadas e ações executadas, com retenção definida em contrato.
Como implementamos
- 01
Diagnóstico de caso de uso
Definimos o problema, os dados disponíveis e a métrica que indica sucesso.
- 02
Conjunto de avaliação
Montamos com seu time as perguntas e respostas de referência antes de escrever o sistema.
- 03
Protótipo medido
Primeira versão avaliada contra o conjunto, com custo e latência medidos.
- 04
Integração e segurança
Conexão aos sistemas reais, permissões, mascaramento de dados e guardrails.
- 05
Produção e monitoramento
Implantação gradual, painéis de qualidade e custo, e ciclo de melhoria contínua.
Perguntas sobre IA
Vocês treinam modelos do zero?
Raramente faz sentido. Na maioria dos casos, o melhor resultado vem de modelos existentes combinados com recuperação, ajuste de prompts e, quando há dados suficientes, fine-tuning. Para problemas preditivos tabulares, treinamos modelos próprios.
Nossos dados vão ser usados para treinar modelos de terceiros?
Escolhemos provedores e planos que não usam dados de clientes para treino, e documentamos isso na arquitetura. Quando a exigência é mais restrita, usamos modelos abertos hospedados no seu ambiente.
Como vocês medem se a IA está funcionando?
Com um conjunto de avaliação construído junto com seu time antes do desenvolvimento. Ele mede se as fontes certas foram encontradas e se as respostas são fiéis a elas, e roda a cada alteração.
Quanto custa manter uma solução de IA em produção?
Depende do volume e do modelo. Estimamos o custo por consulta já no protótipo e projetamos controles como cache, roteamento entre modelos e limites de uso para manter o custo previsível.
Vocês trabalham com modelos abertos?
Sim. Avaliamos modelos abertos quando há exigências de privacidade, custo em alto volume ou necessidade de rodar em infraestrutura própria.
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Tem um caso de uso de IA em mente?
Descreva o problema e os dados disponíveis. Respondemos com perguntas objetivas e uma proposta de diagnóstico.
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