Adekz
Solução Integrada · BLUEPRINT
Modelo genérico ou fine-tuning? Evidência antes do investimento
Diretoria quer IA que entenda jargão, processo e dado sensível do negócio — mas não sabe se fine-tuning, RAG ou modelo base basta. Uma avaliação estruturada testa hipóteses com amostra real do domínio: acurácia por tipo de pergunta, taxa de alucinação, latência e custo por transação. Você recebe recomendação objetiva — seguir com fine-tuning, ampliar base documental ou manter modelo base com guardrails — antes de comprometer budget de MLOps e integração.
- Definição de casos de teste representativos do domínio e do risco do negócio
- Prova comparativa: modelo base, RAG e fine-tuning limitado — com mesma métrica
- Relatório de acurácia, alucinação, latência e custo projetado em produção
- Raiz desde 2007Fábrica de software brasileira. Entendemos processo antes de escrever código — e entregamos o que a equipe usa no dia a dia.
- Controle na medida certaRevisão humana onde a operação exige, LGPD e trilha de resposta quando aplicável, e documentação para seu time operar em produção.
- Ativo seu, não caixa-pretaCódigo, arquitetura e integrações são seus — sem lock-in de plataforma genérica.
Decisão com Evidência Real
Benchmark do modelo rodando no jargão do seu negócio
A ilustração demonstra o ambiente de avaliação: submetemos uma amostra real dos seus dados (contratos, POPs, laudos) ao modelo base, ao RAG e a um fine-tuning enxuto.
- Testes ControladosIsolamos uma amostra dos seus dados para simular as perguntas mais críticas do dia a dia da operação.
- Métricas PrecisasMedimos com exatidão quantas vezes a IA errou, acertou ou alucinou em cada uma das arquiteturas.
- Projeção de CustoCalculamos o custo por token para RAG versus Fine-Tuning antes de você comprometer o budget anual de TI.
O que trava hoje
Gargalo manual constante
Investimento em fine-tuning sem evidência de ganho sobre RAG ou prompt engineering. Modelo genérico alucina em dado sensível; time não sabe quando escalar para modelo proprietário. TI e diretoria discordam do caminho — sem métrica comparável em dado real.
Como implantamos
Diagnóstico objetivo em poucas semanas
Em vez de construir um projeto de meses para descobrir se funciona, rodamos uma Prova de Valor (PoV) rápida, isolada e baseada em métricas.
Definição do Domínio
Escolhemos junto à sua área de negócios o caso de uso mais crítico (ex: interpretação de contratos ou suporte técnico).
Curadoria da Amostra
Limpamos um pequeno conjunto de dados reais para servir como ground truth (gabarito) intocável.
Stress Test
Submetemos os mesmos dados a LLMs de prateleira e a modelos tunados exclusivamente para o seu setor.
Relatório Executivo
Devolvemos a matriz de decisão com a projeção de ROI, riscos e a recomendação técnica definitiva.
O que muda na prática
O que a operação ganha no dia a dia
- Definição de casos de teste representativos do domínio e do risco do negócio
- Prova comparativa: modelo base, RAG e fine-tuning limitado — com mesma métrica
- Relatório de acurácia, alucinação, latência e custo projetado em produção
- Recomendação de arquitetura — fine-tuning, RAG ampliado, guardrails ou híbrido
- Roadmap e critério de go/no-go para fase de piloto ou escala
Resultado no negócio. Decisão de investimento com evidência em dado real — não com slide de benchmark genérico. Fine-tuning entra só quando a prova mostra ganho mensurável. TI e diretoria alinham caminho, custo e risco antes do build grande.
Onde costuma fazer sentido
Operações com maior ganho
- Empresas com jargão técnico, regulatório ou operacional que modelo genérico erra
- Diretoria cautelosa que quer ROI antes de comprometer squad de MLOps
- Operações com dado sensível onde alucinação tem custo alto
- Projetos que já testaram chat genérico e não atingiram acurácia mínima
- TI que precisa justificar fine-tuning versus ampliar RAG ou integração
Quer saber se um LLM genérico resolve o seu problema real?
Fale com a Adekz — criamos o benchmark que impede sua TI de gastar meses em um modelo que alucina no jargão da sua empresa.
Próximo passo
Sua estratégia de IA blindada
Conte-nos qual o caso de uso pretendido e a principal dúvida técnica (custo, acurácia, latência). Propomos uma avaliação rápida.
Por onde começarDecisão técnica baseada em métrica — evite jogar dinheiro fora treinando modelo sem necessidade real.
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Perguntas frequentes
Antes de conversar
Diferente de modelos antigos, hoje conseguimos iniciar testes em poucas semanas utilizando uma amostra inicial controlada.
Toda a análise é feita sob termos rígidos de confidencialidade (NDA), mantendo as informações processadas em ambientes seguros sem exposição pública.
Depende da complexidade e dos fluxos a serem monitorados. Começamos com uma Prova Medida — orçamento fechado para a etapa, sem comprometer o escopo inteiro no primeiro contato.
Pronto para basear sua decisão em dados e não em suposições?
Mostre-nos qual caso de uso você quer validar na sua operação. Retornamos com o escopo do nosso diagnóstico.