Consultoria e arquitetura de IA
Consultoria em IA feita por quem coloca IA em produção.
Antes de investir, você precisa saber onde a IA gera valor, qual arquitetura usar, quanto custa operar e quais riscos assumir. Respondemos isso com a experiência de quem constrói e opera sistemas de IA.
O problema
Estudos que ninguém consegue implementar.
Muitas consultorias entregam estudos que ninguém consegue implementar, e muitas implementações começam sem estudo nenhum. O resultado é piloto que não vira produção.
O que entregamos
Decisão com base técnica.
Mapa de oportunidades
Processos onde a IA tem impacto, priorizados por valor, viabilidade e risco.
Arquitetura recomendada
Modelos, dados, integrações (MCP, APIs), segurança e observabilidade.
Custo de operação
Estimativa de desenvolvimento e de uso contínuo (modelos, infraestrutura, monitoramento).
Plano de implantação
POC com dados reais, critérios de sucesso e caminho até a produção.
Como trabalhamos
Quatro passos, da ideia ao sistema em operação.
Diagnóstico
Avaliamos viabilidade, dados, riscos e arquitetura.
POC
Validamos a solução com dados reais.
Produção
Construímos, integramos e colocamos para operar.
Evolução
Monitoramos, ajustamos e adicionamos capacidades.
Para quem é
Para quem precisa decidir sobre IA com base técnica.
✓ Para empresas que
- Diretoria e TI que precisam decidir sobre IA com base técnica.
- Empresas que têm um piloto parado e querem saber por quê.
Perguntas frequentes
Dúvidas comuns sobre consultoria em IA
Qual a diferença entre a consultoria e o Diagnóstico?
O Diagnóstico de viabilidade é a porta de entrada, com escopo e preço fechados, focado em um projeto. A consultoria cobre a estratégia mais ampla: vários casos de uso, arquitetura e governança.
Vocês também implementam?
Sim. Essa é a diferença: o mesmo time que recomenda é o que constrói e opera.
A recomendação pode ser não usar IA?
Pode, e às vezes é. Uma regra de negócio bem escrita resolve muitos problemas melhor que um modelo.
Vocês trabalham com quais modelos?
Escolhemos pelo problema: modelos da OpenAI, Anthropic, Google e modelos abertos, considerando custo, qualidade e onde os dados podem ser processados.
Leia também
Comece pelo Diagnóstico.
Antes de investir, descubra se a ideia é viável, quanto custa e qual o caminho.
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