Depende do escopo. Um modelo simples de classificação de texto, treinado com dados que a empresa já tem, começa em torno de R$ 15.000. Projetos de previsão de demanda com integração ao ERP e painel de monitoramento ficam entre R$ 40.000 e R$ 120.000.
O diagnóstico inicial é gratuito. Depois dele, enviamos uma proposta com valor fixo. Não cobramos por hora nem adicionamos custos surpresa durante o projeto.
Depende do tipo de problema. Para classificação de texto (triagem de e-mails, categorização de produtos), 2.000 exemplos rotulados já permitem um protótipo funcional. Previsão de séries temporais (vendas, estoque) precisa de pelo menos 12 meses de histórico diário.
Se a empresa não tem dados suficientes, ajudamos a montar um plano de coleta. Em alguns casos, usamos técnicas de data augmentation ou transfer learning para compensar volumes menores.
O prazo médio para um MVP funcional é de quatro a seis semanas. Projetos com integração em múltiplos sistemas (ERP, CRM, app mobile) podem levar de oito a doze semanas.
Cada etapa tem prazo definido no contrato. Se atrasarmos por culpa nossa, aplicamos desconto proporcional no valor do projeto.
Sim. Assinamos um NDA (acordo de confidencialidade) antes de receber qualquer dado. Todos os arquivos são transferidos por canais criptografados (TLS 1.3) e armazenados em buckets com criptografia AES-256.
Ao final do projeto, deletamos todos os dados do nosso ambiente e enviamos um certificado de exclusão. Se o cliente preferir, podemos trabalhar inteiramente na infraestrutura dele, sem copiar dados para fora.
Trabalhamos. Já fizemos projetos para e-commerces com 15 funcionários e para indústrias com mais de 2.000. O critério não é o tamanho da empresa, mas se existe um problema concreto que a IA pode resolver e dados mínimos para treinar um modelo.
Para empresas menores, costumamos sugerir projetos de escopo reduzido que geram retorno rápido: automação de atendimento via chatbot, classificação de pedidos ou previsão de estoque para os 20 produtos mais vendidos.
Precisa. O desempenho de um modelo tende a cair com o tempo porque os padrões dos dados mudam. Um modelo de previsão de vendas treinado em 2024, por exemplo, pode perder precisão em 2025 se o mix de produtos mudou ou se a empresa entrou em novos mercados.
Nos primeiros 60 dias, monitoramos e re-treinamos sem custo adicional. Depois, oferecemos contratos de manutenção mensal que incluem monitoramento contínuo, re-treinamento trimestral e suporte técnico por e-mail e videochamada.
Pode. Boa parte dos nossos clientes começa com dados em Excel ou Google Sheets. Na etapa de preparação, convertemos essas planilhas para um formato estruturado (banco de dados ou data lake) e criamos scripts de atualização automática.
O importante é que os dados tenham consistência: mesmas colunas ao longo do tempo, sem mudanças de formato no meio do caminho. Se houver inconsistências, tratamos durante a limpeza.
Atendemos todo o Brasil. A maior parte do trabalho é feita remotamente: reuniões por videochamada, transferência de dados por canais seguros e deploy em nuvem. Para clientes em Curitiba e região metropolitana, podemos fazer reuniões presenciais quando necessário.
Já atendemos empresas em São Paulo, Belo Horizonte, Florianópolis e Recife sem nenhum encontro presencial.
Nem todo problema precisa de machine learning. Às vezes, uma regra simples no sistema resolve. Antes de propor qualquer modelo, verificamos três condições:
Primeira: existe um padrão repetitivo nos dados? Se o problema é completamente aleatório, um modelo não vai ajudar. Previsão de vendas funciona porque vendas seguem padrões sazonais. Previsão de terremotos é outra história.
Segunda: a decisão é tomada muitas vezes? Se a empresa classifica 50 documentos por dia, automatizar faz sentido. Se classifica 5 por semana, o custo do modelo pode não compensar.
Terceira: existe dado histórico suficiente? Sem exemplos do passado, o modelo não tem com o que aprender. Essa é a condição que mais elimina projetos na fase de diagnóstico.
Se as três condições são atendidas, a IA provavelmente vai gerar retorno. Caso contrário, sugerimos alternativas mais simples e baratas.
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