Não vendemos chatbot genérico. Implementamos IA aplicada a casos específicos: classificação de documentos, extração de dados de notas fiscais, análise de contratos, atendimento contextualizado, previsão de demanda. Resultado mensurável, não buzzword.
IA virou marketing nos últimos anos, mas nem todo problema precisa de IA. Para tarefas determinísticas (regra clara → resultado claro), automação tradicional é mais rápida e barata.
IA brilha em tarefas que envolvem texto livre, imagens, decisão com contexto ou linguagem natural. Quando o input é caótico mas o resultado precisa ser estruturado, IA resolve.
IA não é oráculo. Modelos erram, alucinam, tem custo por chamada. Bom projeto de IA empresarial começa pelo problema, não pela tecnologia.
Nosso método: identificamos o caso de uso, medimos baseline manual, prototipamos com modelo apropriado, validamos acurácia em cenários reais antes de colocar em produção. Sem deploy às cegas.
Não. IA substitui tarefas, não pessoas. Em projetos bem desenhados, a equipe gasta menos tempo em trabalho repetitivo (extração de dados, classificação) e mais tempo no que requer julgamento humano. O resultado típico é equipe atendendo mais com o mesmo tamanho — não demissão.
Depende do volume e do modelo. Casos simples (classificação, extração) custam centavos por operação. Casos complexos (análise longa, geração) podem custar alguns reais. No diagnóstico calculamos o custo unitário e o ROI antes de implementar.
Sempre projetamos com fallback humano. Em extração de dados, por exemplo, casos com baixa confiança são marcados pra revisão manual. Não colocamos IA em loop fechado sem supervisão em decisões críticas.
Para protótipos e casos simples, sim. Para produção com volume e dados sensíveis, usamos a API com plano enterprise (Claude, OpenAI ou Azure OpenAI), que garante retenção zero e isolamento. Em casos extremos, rodamos modelo open-source on-premise.
Faz sentido pra empresa que tem dor real e volume. Se você processa 10 NFs por mês manualmente, IA é overkill. Se processa 500, vale. Diagnóstico mostra se faz sentido ou se uma automação tradicional resolve mais barato.
Próximo passo
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