Perguntas frequentes sobre Artificial Intelligence
Reunimos aqui as dúvidas mais comuns que recebemos de empresas interessadas em aplicar inteligência artificial nos seus processos.
Dúvidas sobre projetos e prazos
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O piloto inicial dura entre quatro e seis semanas. Nesse período, coletamos os dados, treinamos um primeiro modelo e apresentamos métricas de desempenho. Se o resultado for promissor, a fase de produção leva mais quatro a oito semanas, dependendo da complexidade da integração com os sistemas do cliente.
Projetos de visão computacional costumam ser um pouco mais longos porque precisamos de tempo para rotular imagens. Já automações baseadas em processamento de linguagem natural tendem a ser mais rápidas quando o cliente já tem os textos organizados.
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Nem sempre. Para modelos tabulares de classificação ou regressão, algumas centenas de registros limpos podem ser suficientes para um piloto. Para visão computacional, recomendamos pelo menos 500 imagens rotuladas da classe que se quer detectar.
Se a sua empresa tem dados espalhados em planilhas e sistemas diferentes, a primeira etapa do projeto é justamente consolidar essas fontes. Fazemos essa organização como parte do escopo, sem custo adicional na fase de piloto.
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O piloto de quatro semanas custa entre R$ 15.000 e R$ 35.000, dependendo do volume de dados e da complexidade do modelo. Projetos completos com integração, dashboard e suporte por seis meses variam de R$ 50.000 a R$ 180.000.
Enviamos uma proposta detalhada com escopo fixo após a primeira reunião de diagnóstico. Não cobramos por essa reunião inicial.
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Depende do problema, não do tamanho da empresa. Já atendemos um e-commerce com seis funcionários que perdia vendas por falta de previsão de estoque. O modelo preditivo que implantamos reduziu rupturas em 40% no primeiro trimestre.
Se a sua operação tem um gargalo repetitivo que consome tempo ou gera erro humano, provavelmente existe uma solução de IA viável. Na reunião de diagnóstico, avaliamos isso com franqueza. Se não fizer sentido, dizemos.
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Nosso stack principal é Python com PyTorch para deep learning e scikit-learn para modelos clássicos. Usamos Apache Airflow para orquestração de pipelines, PostgreSQL e BigQuery para armazenamento, e deployamos modelos em AWS SageMaker ou Google Cloud AI Platform.
Para dashboards, trabalhamos com Metabase e Streamlit. Se o cliente já usa Power BI ou Looker, integramos os dados diretamente nessas ferramentas.
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Sim. Assinamos um acordo de confidencialidade (NDA) antes de receber qualquer dado. Todos os dados são transferidos via canais criptografados e armazenados em ambientes isolados com acesso restrito à equipe do projeto.
Ao final do contrato, entregamos todos os artefatos (modelos, código, documentação) e apagamos as cópias dos nossos servidores. O cliente pode solicitar um certificado de exclusão.
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Todo projeto inclui 30 dias de suporte gratuito após o go-live. Nesse período, monitoramos o modelo em produção e corrigimos eventuais problemas sem custo.
Depois disso, oferecemos planos de manutenção mensal que incluem re-treinamento do modelo com dados novos, monitoramento de drift (degradação de performance) e ajustes no pipeline. O plano básico custa R$ 2.500 por mês.
Como funciona o processo
Cada projeto segue quatro etapas bem definidas. O cliente acompanha o progresso em reuniões semanais de 30 minutos.
Diagnóstico
Reunião gratuita de uma hora para entender o problema, os dados disponíveis e o resultado esperado. Saímos dessa reunião com um escopo preliminar.
Piloto
Quatro a seis semanas de desenvolvimento. Entregamos um modelo funcional com métricas claras: acurácia, precisão, recall e impacto estimado no negócio.
Produção
Integramos o modelo aos sistemas do cliente via API ou batch. Configuramos monitoramento automático e alertas de performance.
Evolução
Re-treinamos o modelo periodicamente com dados novos. Ajustamos parâmetros conforme o negócio muda. O modelo melhora com o tempo, não piora.