ML em produção, não experiências de laboratório.
Modelos de visão, linguagem e previsão ligados às ferramentas que a sua equipa já usa — entregues em produção, medidos por resultados de negócio e mantidos pelos engenheiros que os construíram.
A maioria dos projetos de ML morre entre o notebook e a produção. Os nossos não.
O setor está cheio de provas de conceito que impressionaram um comité de direção sem nunca processar uma única transação real. A parte difícil do machine learning nunca foi o modelo — é a canalização dos dados, o ciclo de retreino, o orçamento de latência e o dashboard que um humano realmente consulta às 8 da manhã.
Nós construímos o conjunto todo. Cada modelo que entregamos está ligado às suas operações — ingere dados em tempo real, é monitorizado contra o desvio e continua a ser da responsabilidade dos engenheiros seniores que o construíram. Se uma heurística vencer uma rede neuronal no seu problema, dizemos-lho — e cobramos menos.
Inteligência, aplicada.
Os seis projetos que conduzimos com mais frequência — cada um enquadrado num indicador de negócio mensurável, não numa pontuação de precisão num slide.
Previsão de procura & vendas
Modelos que ingerem histórico, sazonalidade e sinais em tempo real, para planear stocks, efetivos e despesas com confiança.
Visão por computador
Pipelines de deteção, classificação e OCR executados no edge ou na cloud — concebidos para imagens reais e imperfeitas.
NLP & inteligência documental
Extração, classificação e síntese de contratos, faturas, tickets e e-mails — ancoradas no seu corpus.
Analítica preditiva
Pontuações de churn, risco e propensão entregues nas ferramentas onde as suas equipas já trabalham.
Integração de IA & MCP
Funcionalidades de LLM integradas no seu produto existente — com o Model Context Protocol para ligar os modelos aos seus sistemas com segurança.
Model ops & retreino
Monitorização de desvio, harness de avaliação e retreinos agendados, para que a precisão sobreviva ao trimestre seguinte.
Rigor aborrecido, resultados entusiasmantes.
A mesma disciplina que aplicamos a todo o nosso software — adaptada a sistemas que aprendem.
01A auditoria de dados primeiro
Antes de falar de modelos, auditamos o que realmente tem — cobertura, qualidade, riscos de fuga. Obtém uma leitura honesta da viabilidade.
02Uma base antes da profundidade
Entregamos o modelo mais simples que move o indicador e depois conquistamos o direito à complexidade. Sem fatura de GPU sem business case.
03Iterar sobre as suas métricas
Avaliações semanais sobre a métrica que lhe importa — euros, horas, ruturas de stock — não benchmarks abstratos.
04Entregar, monitorizar, retreinar
Implementação em produção com alarmes de desvio e ciclo de retreino. O modelo continua a aprender; a equipa também.
Já o entregámos.
Uma plataforma de previsão por machine learning que concebemos, entregámos e ainda operamos — em produção, paga e rentável.
Forecasting Model
Ingere o histórico de vendas, a sazonalidade e sinais em tempo real para prever a procura — para que as equipas planeiem stocks, efetivos e despesas com confiança em vez de a olho.
Escolhidas para o problema, não para o currículo.
Somos agnósticos quanto aos frameworks e exigentes quanto aos resultados. A stack dobra-se ao problema — nunca o contrário.
Uma só equipa. Zero passagens de testemunho.
As disciplinas mais combinadas com IA / ML — mesma arquitetura, mesmos engenheiros, sem imposto de integração.
Respostas francas, por escrito.
As oito perguntas que os compradores de IA / ML mais nos colocam — com as respostas que daríamos numa reunião.
Coloque-a num briefing. Um engenheiro de ML sénior — não um comercial — responde em menos de um dia útil.
Q.01Precisamos do nosso próprio modelo ou podemos construir sobre uma API?
Na maioria das vezes, a abordagem API-first vence: mais rápida de entregar, mais barata de operar, mais fácil de substituir. Passamos para modelos personalizados ou fine-tuned quando a latência, a privacidade ou a economia unitária o exigem — e mostramos-lhe as contas antes de recomendar uma ou outra.
Q.02De quantos dados precisamos para arrancar?
Menos do que receia. Muitos projetos arrancam com alguns milhares de exemplos etiquetados ou dois anos de histórico transacional. A auditoria de dados da primeira semana diz-lhe exatamente onde está — antes de se comprometer com um build.
Q.03Quanto tempo até estar em produção?
A descoberta dura uma a duas semanas e termina com um plano fixo. A maioria das equipas vê uma primeira fatia de qualidade de produção — um modelo real, por trás de um endpoint real, na sua infraestrutura — em seis a dez semanas. A partir daí, iteramos semanalmente sobre a métrica de negócio.
Q.04E as alucinações, e a precisão?
Cada funcionalidade de LLM que entregamos está ancorada nos seus dados via retrieval, com saídas restringidas e um harness de avaliação executado a cada alteração. Para os modelos preditivos, a precisão é medida sobre um conjunto de validação e monitorizada contra o desvio em produção.
Q.05Onde vivem os nossos dados e quem os pode ver?
Na sua conta cloud — fazemos deploy no seu AWS, não no nosso. Os seus dados nunca servem para treinar modelos partilhados ou de terceiros, os acessos seguem o menor privilégio e são registados, e os NDA e acordos de tratamento de dados são assinados antes da primeira transferência de dataset.
Q.06Quem é dono dos modelos, do código e dos pesos?
Você — a totalidade. Código, pesos fine-tuned, pipelines, prompts e documentação são-lhe cedidos por contrato. Sem retro-licenciamento, sem lock-in: qualquer equipa competente poderia assumir amanhã. A maioria dos clientes fica na mesma, porque o sistema continua a melhorar.
Q.07Quanto custa um projeto de IA / ML?
Resultados faturados, não horas. Após um sprint de descoberta, obtém marcos fixos e um orçamento fixo por escrito. Os primeiros projetos situam-se geralmente entre $25k e $75k; vê o número antes de qualquer compromisso.
Q.08O que acontece depois do lançamento?
Ficamos. Cada projeto inclui suporte vitalício: monitorização de desvio, retreinos agendados e um engenheiro sénior que conhece o sistema — responde em horas, não através de uma fila de tickets. Os modelos degradam-se em silêncio quando ninguém os vigia. Os nossos são monitorizados.
Dados que deviam
trabalhar mais?
Diga-nos o que pretende prever, automatizar ou compreender. Um engenheiro de ML sénior responde em menos de um dia útil com uma leitura honesta da viabilidade.