Implementação de IA
IA que ganha o lugar dela. No seu negócio, não como demo.
IA prática implantada dentro dos sistemas que sua equipe já usa. Scoring de leads sobre dados do CRM. Previsão de demanda sobre seu estoque. Extração documental de notas de fornecedor. Triagem de atendimento. Redação contra suas diretrizes de marca. Construída sobre seus dados, implantada onde se trabalha (Odoo, navegador, e-mail), ROI mensurável em 90 dias.
É pra você se
- Você tem um problema de negócio específico, não "deveríamos usar IA em algum lugar".
- Tem dados contra os quais a IA pode treinar ou se ancorar.
- Quer implantá-la dentro das ferramentas existentes, não como mais um SaaS para a equipe logar à parte.
Não é pra você se
- Quer um chatbot público no site de marketing. Outro escopo, peça à parte.
- Quer treinar um modelo de fundação do zero. Compomos com Anthropic, OpenAI e modelos open-weight; não fazemos pré-treino.
- Espera que a IA substitua pessoal já no dia um. Entregamos aumentação que se paga em meses; a decisão sobre headcount é sua depois.
Metodologia
Como um projeto de Implementação de IA de fato acontece.
5 fases. Cada artefato escrito, cada decisão registrada, cada passagem documentada.
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01
Definição do caso de uso
Um problema com resultado mensurável. Scoring de leads com meta de uplift, extração de notas com meta de taxa de erro, previsão com meta de MAPE. Descartamos as demos vistosas que nunca chegam a produção.
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02
Avaliação de dados
Auditoria dos dados que o modelo precisa: volume, qualidade, rótulos, frescor. Análise de gap honesta: construir agora ou arrumar os dados primeiro. Já saímos de engajamentos nesse portão quando os dados não estavam prontos.
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03
Prova de conceito
Modelo funcional sobre uma fatia isolada dos seus dados reais. Reportado com accuracy, precision, recall e uma matriz de confusão legível. Você vê se funciona antes de construirmos a integração.
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04
Integração
Implantar onde a equipe trabalha. Dentro do Odoo como campo customizado ou wizard, no navegador como side-panel, no e-mail como gerador de rascunhos, ou como API atrás das suas ferramentas. O usuário não aprende um produto novo.
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05
Medir e iterar
Monitoramento em produção sobre accuracy e KPI de negócio juntos. Cadência de retreino acordada com antecedência. Relatório de ROI a cada 30 dias no primeiro trimestre, para você ver o sistema se pagar.
O que você recebe
Entregáveis.
Cada artefato é entregue a você. Código, configuração, documentação, material de treinamento. Seu pra guardar, seu pra repassar a qualquer sucessor.
- Escopo do caso de uso e métrica de sucesso, assinados antes de iniciar a construção
- Modelo POC com validação isolada
- Implantação em produção dentro do sistema que sua equipe usa
- Monitoramento sobre accuracy, latência, custo e KPI de negócio
- Pipeline de retreino, agendado ou disparado por desvio
- Runbook de operador para sua equipe operar o modelo sem nós
- Relatório de ROI em 30, 60 e 90 dias
Perguntas frequentes
Perguntas sobre Implementação de IA.
Quais modelos vocês usam? Anthropic, OpenAI, open-weight? +
O que se ajustar ao problema e às suas regras de residência de dados. Anthropic Claude para raciocínio, compreensão documental e geração. OpenAI similar com imagem. Open-weight (Llama, Qwen, Mistral) quando os dados não podem deixar sua infraestrutura ou quando fine-tuning é o caminho. Escolhemos depois de o caso de uso estar definido.
Nossos dados treinam o próximo modelo de fundação do fornecedor? +
Não. Por padrão usamos as faixas no-training de Anthropic e OpenAI (os planos enterprise/API deles excluem treino sobre dados de cliente). Para modelos open-weight a inferência roda em infraestrutura que você escolher; os dados não saem dela. Documentamos o fluxo de dados antes de qualquer implantação.
E as alucinações? Dá para confiar na saída? +
Cada implantação é ancorada: retrieval-augmented contra seus dados reais, esquemas de saída estruturada que o modelo precisa respeitar, e um limiar de confiança abaixo do qual a saída entra em fila para revisão humana em vez de ser executada. Medimos a taxa de alucinação explicitamente e reportamos mensalmente.
Conseguem integrar IA direto no Odoo? +
Sim, é o padrão mais comum. Campos customizados preenchidos por IA na criação do lead, wizards de extração de notas no portal de fornecedor, respostas sugeridas no helpdesk, tudo em UI nativa do Odoo. O usuário trabalha no Odoo e o modelo é invisível.
Como tratam PII e consentimento? +
PII é mascarada ou tokenizada antes de deixar seu ambiente, onde a regulação exigir. Flags de consentimento da fonte são respeitadas adiante. Assinamos DPA, encaixamos no seu DPIA e documentamos linhagem de dados para que a trilha de auditoria seja completa.
Como é o sucesso em 90 dias? +
Um escopo assinado batendo a meta de accuracy, em produção, em uso diário, com movimento mensurável de um KPI de negócio e um cálculo de ROI que paga o engajamento dentro do primeiro ano. Se não enxergamos esse caminho na definição do caso de uso, dizemos e não começamos.
Outros serviços
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