01 / Dados
Encontrar sinal no que já existe
Documentos, transações e histórico operacional podem conter padrões úteis antes de se pensar em recolher novos dados.
O problema
A maior parte dos projetos de IA nunca sai do notebook — funcionam no Jupyter e morrem antes de chegar a produção. Construímos com a produção como destino desde o dia um.
O tema
IA SÓ VALE QUANDO AJUDA A DECIDIR.
Inteligência artificial não é uma camada brilhante sobre o produto. É uma decisão repetida, com dados, limites claros e alguém responsável por acompanhar o resultado.
02 / Decisão
Automatizar com contexto
O modelo classifica, recomenda ou alerta. A regra de negócio define quando a decisão é automática e quando vai para revisão humana.
03 / Controlo
Medir depois de lançar
Monitorização de deriva mostra quando os dados mudaram ou quando o modelo deixou de responder bem ao mundo real.
O que entregamos
Um modelo que continua a funcionar depois da demonstração.
01
Modelo treinado e servido em produção, com API de inferência
02
Monitorização de deriva (drift) — sabemos quando o modelo começa a errar mais
03
Pipeline de re-treino automatizado com novos dados
04
Explicabilidade documentada: porque é que o modelo decidiu isto
05
Testes de robustez contra casos extremos antes do lançamento
Como trabalhamos
Começamos pelos dados que já tens — muitas vezes há sinal suficiente sem precisar de recolher mais nada. Prototipamos rápido, validamos com métricas de negócio (não só precisão estatística), e só depois pomos em produção.
Porquê esta stack
Python e PyTorch pela maturidade do ecossistema. pgvector quando a pesquisa semântica pode viver dentro da mesma base de dados relacional que já usas — menos peças móveis, menos coisas a falhar.
Para quem é
Bancos e fintechs (scoring, deteção de fraude), empresas com grandes volumes de documentos (extração de dados), qualquer negócio com uma pergunta que hoje é respondida à mão.
Perguntas frequentes
Preciso de ter muitos dados para começar?
Menos do que pensas. Começamos por avaliar o que já tens antes de assumir que falta dados.
O modelo continua a aprender depois do lançamento?
Configuramos re-treino periódico com monitorização — o modelo não fica congelado no dia do lançamento.
Como sabem se o modelo está a errar mais com o tempo?
Monitorização de deriva ativa — alertamos antes que o erro afete o negócio, não depois.