Linha I

Estratégia, piloto medido e governança para escalar

Priorizamos caso de uso, ROI e risco antes do build grande. Piloto com métrica, LGPD e operação pensados desde o desenho.

Dores que resolvemos

  • Cliente quer 'IA' sem caso de uso — risco de demo bonita e zero ROI.
  • Prova funcionou na demo, mas escala trava por custo, LGPD ou alucinação.
  • Ninguém sabe quem aprova prompt, modelo ou integração em produção.

O que construímos

  • Plano de IA com caso de uso priorizado e ROI estimado
  • Prova limitada com métricas de acurácia, latência e custo
  • Arquitetura para produção: aprovação humana, observabilidade e rollback
  • Política de uso de IA, LGPD e trilha de auditoria
  • Roadmap de MLOps/LLMOps e seleção de stack (cloud ou on-prem)

Como resolvemos na prática

Investimento racional em IA

Dor

Diretoria cautelosa; hype versus operação real.

O que construímos

Plano de IA com caso de uso priorizado, prova limitada e métricas antes do sistema completo.

Resultado

Fase 2 aprovada com evidência de acurácia e custo — não com slide de tendência.

Mapa antes do fogo

Dor

Integrações pontuais; TI apaga incêndio sem visão de criticidade ou dono.

O que construímos

Diagnóstico de processo, dado e integrações: origem, destino, responsável, frequência e plano B — com priorização de quick wins e governança.

Resultado

Diretoria e TI decidem o que construir primeiro com mapa compartilhado; agente ou canal sério nasce sobre base clara.

IA que sobrevive em produção

Dor

Modelo genérico alucina em dado sensível ou jargão do setor.

O que construímos

Arquitetura com limites de uso, versionamento, observabilidade, custo por transação e rollback.

Resultado

Solução entra no chão de fábrica com runbook; operação sabe quem aprova, monitora e reverte versão.

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