IA aplicada onde o retorno pode ser medido
Assistentes, automação de documentos, previsão e classificação, integrados aos seus sistemas e com governança sobre dados e custos.
IA & Dados
Parceiro oficial
Empresas que confiam na Ecenture
Quando faz sentido / 01
Quando faz sentido
Se uma destas frases descreve a sua empresa, vale uma conversa.
Seu time gasta horas lendo, classificando ou redigitando documentos.
O atendimento repete as mesmas respostas todos os dias.
Você tem dados históricos, mas as decisões ainda são no feeling.
Já houve testes com IA que não saíram do piloto.
O que entregamos / 02
O que entregamos
Do piloto à IA em produção, com métrica definida antes de começar.
Assistentes com LLM
Assistentes internos e de atendimento que respondem com base nos seus documentos e sistemas (RAG).
Automação de documentos
Extração e validação de dados de notas, contratos, laudos e formulários.
Previsão e classificação
Modelos de demanda, churn, risco e priorização treinados com os seus dados.
Agentes que executam tarefas
Fluxos em que a IA consulta sistemas, preenche cadastros e abre chamados, com aprovação humana.
Governança e segurança
Controle de acesso, registro de uso, avaliação de respostas e proteção de dados (LGPD).
Custos e desempenho
Escolha de modelo, cache e monitoramento para manter o custo por uso previsível.
Como podemos trabalhar juntos / 03
Como podemos trabalhar juntos
Lens, Build e Scale aplicados a este serviço.
- Consultoria pontual
Lens
Uma decisão sobre IA na sua operação: avaliamos onde ela traz retorno, com os dados que você tem, e indicamos o caminho e os próximos passos.
- Escopo fechado
Build
Um caso de uso de IA com escopo fechado: do piloto ao uso em produção.
- Capacidade mensal
Scale
Capacidade mensal para sustentar os modelos e levar novos casos de uso de IA à produção, com fila priorizada por você e SLA.
Tecnologias / 04
Tecnologias
Experiência ampla: desde 2012 passamos pelas principais stacks do mercado, em projetos para 11 países. A tecnologia é escolhida pelo problema e pelo seu time, não por preferência nossa.
Modelos
- Claude
- GPT
- Gemini
- Llama
- Mistral
- Azure OpenAI
- Amazon Bedrock
- Vertex AI
Frameworks
- LangChain
- LlamaIndex
- Model Context Protocol
- Hugging Face
- PyTorch
- scikit-learn
- XGBoost
Dados e vetores
- PostgreSQL + pgvector
- Pinecone
- Qdrant
- Elasticsearch
- Databricks
- Snowflake
Operação
- Python
- FastAPI
- Docker
- MLflow
- Langfuse
- AWS
- Azure
Processo / 05
Como trabalhamos
- 01
Diagnóstico
Escolhemos o caso de uso pelo retorno e definimos a métrica de sucesso antes de começar.
- 02
Estratégia
Avaliação dos dados, escolha do modelo, desenho da integração e dos controles.
- 03
Implementação
Piloto com usuários reais e avaliação de qualidade a cada entrega.
- 04
Evolução
Produção com monitoramento de qualidade, custo e uso, e melhorias contínuas.
Perguntas frequentes / 06
Por onde começar com IA?
Por um processo com volume, regra clara e custo conhecido. O diagnóstico ajuda a escolher o primeiro caso de uso pelo retorno.
Quanto custa?
Depende do escopo. Depois do diagnóstico de 30 minutos, enviamos uma faixa de investimento antes de qualquer proposta formal.
Meus dados ficam seguros?
Sim. Usamos provedores com garantia de não treinar com seus dados, controlamos o acesso e registramos o uso, de acordo com a LGPD.
A IA vai errar?
Pode errar. Por isso medimos a qualidade das respostas, mantemos aprovação humana onde o risco é alto e deixamos claro o que o sistema faz sozinho.
Vocês também treinam o time?
Sim. Oferecemos treinamento prático de IA para as áreas que vão usar a solução.
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