O modelo de prateleira responde, e responde errado
Uma ferramenta genérica não conhece o seu produto, o seu cliente nem o seu histórico. Ela acerta o caso fácil e erra o caso caro, que é justamente onde a decisão precisa estar certa.
Modelos e automação inteligentetodas as capacidades
A inteligência entra por último, no caso que justifica
Modelo genérico não conhece a sua operação, então erra onde mais importa. A gente coloca inteligência sobre a base que já sustenta o seu negócio: dados organizados, processo rodando, software em produção. O modelo aprende o seu caso, vira endpoint em produção e passa a decidir com a precisão que a sua operação exige.
modelos · sobre a base
O problema
Quando um modelo passa a valer a pena
O conhecimento está nos documentos, fora do alcance
Contratos, normas, manuais e o histórico inteiro vivem em arquivos que ninguém consegue consultar na hora da decisão. A informação existe, mas leva horas de leitura manual pra ser encontrada.
A priorização hoje é no faro
Sem um modelo treinado na sua própria base, lead, risco e atendimento entram todos na mesma fila. O time gasta tempo igual com quem vai fechar e com quem nunca ia, e a conta não fecha.
O que a gente entrega
O que sobe na sua operação
Cada entrega é construída na sua nuvem e provada em produção, com sistema no ar.
Modelo ajustado ao seu caso, em endpoint de produção
Modelo aplicado e afinado sobre o seu domínio, exposto como endpoint que o seu sistema chama em tempo real. Inteligência integrada à operação, rodando de verdade, longe do notebook de experimento. Lastro: no insta-catalog rodamos 804 mil tokens em 19 endpoints em produção.
Consulta inteligente sobre os seus documentos (RAG)
Recuperação aumentada sobre o corpus do cliente: o modelo responde com base nos seus próprios contratos, normas e histórico, citando a fonte, sem inventar. Lastro: a frente Formaliza, que transforma uma base de documentos em respostas confiáveis na hora da decisão.
Modelo de priorização sobre a sua base (lead scoring)
Modelo treinado nos seus próprios dados pra ordenar lead, risco ou atendimento por probabilidade real, e o time ataca primeiro o que converte. Lastro: o modelo black_leads_scored_v2, treinado sobre 100.269 leads reais.
Shadow Mode antes da autonomia
Todo modelo entra rodando ao lado da equipe: gente aprova e corrige cada decisão até a precisão ficar alta. Só então ele passa a rodar sozinho. Você confia no número antes de delegar a decisão.
Tudo na nuvem do cliente, sem dependência
Modelo, dados e endpoints rodam na sua conta de nuvem. Os seus dados ficam com você, e a operação não fica refém de quem construiu.
Como entra no método
Esta capacidade segue o método de quatro fases, cada uma fechada por uma decisão sua: no Diagnóstico confirmamos se o caso justifica um modelo ou se a base resolve sozinha, no Blueprint definimos escopo, dados e critérios de sucesso, no Build o modelo entra em Shadow Mode com gente aprovando e corrigindo até a precisão subir, e na Operação assistida ele roda na sua nuvem com o time sustentando. Em nenhum gate você compra a fase seguinte sem ter visto a anterior funcionar.
Ver o método completoLastro
A prova está em produção
Os números abaixo estão no ar, em sistemas de clientes sob confidencialidade.
19
endpoints em produção no insta-catalog, com 804 mil tokens processados
804k
tokens rodados pelo modelo ajustado do insta-catalog
100.269
leads reais usados pra treinar o modelo de priorização black_leads_scored_v2
Shadow Mode
gente aprova e corrige cada decisão antes do modelo rodar sozinho
Anda junto com o resto
Como essa capacidade se conecta
Esta é a última camada da pilha, e por isso depende das anteriores: precisa dos dados organizados pela plataforma de dados, do processo já rodando pela automação de operação e do software em produção pra ter onde encaixar. Sem essa base, o modelo não tem do que aprender.
Fale com a gente
O que a gente defende, a gente já está fazendo.
Começa por uma conversa de diagnóstico, com a verdade na mesa: se uma tecnologia nova não fizer sentido pro seu caso, a gente fala.
Diagnóstico sem compromissoEscopo e risco claros antes de gastarGo ou no-go honesto