IA e Machine Learning
Serviços de IA e machine learning que chegam à produção
Leve a IA de um piloto promissor a uma capacidade de negócio confiável. A SoftSapien desenvolve modelos de machine learning, aplicações de IA generativa e as bases de dados, análise e BI que tornam seus resultados confiáveis e úteis.
Última atualização:
Clientes selecionados
Visão geral
IA aplicada e ancorada em resultados de negócio
Muitas iniciativas de IA travam entre a demo e o uso diário. O modelo funciona bem com uma amostra, depois tem dificuldades com os dados bagunçados de produção, não tem os controles que a conformidade exige ou gera respostas que ninguém sabe como usar.
A SoftSapien começa todo projeto de IA pela decisão ou pelo fluxo de trabalho que o modelo deve melhorar e pela métrica que vai comprovar isso. A prontidão dos dados é avaliada cedo, os modelos são avaliados em relação a referências de negócio e as práticas de MLOps os mantêm precisos após a implantação. Salvaguardas de IA responsável, incluindo testes de viés, explicabilidade e revisão humana, fazem parte do design.
Como a IA depende de dados confiáveis, a mesma prática abrange ciência de dados, pipelines de análise, visualização e business intelligence, dando a cada modelo e dashboard uma base confiável.
Desafios que resolvemos
As perguntas sobre IA que as empresas nos fazem
Quatro situações que levam as empresas à SoftSapien em busca de IA, e como cada uma é resolvida.
Pilotos parados
Nosso piloto de IA impressionou todo mundo e nunca chegou à produção.
Todo projeto começa pela decisão que o modelo deve melhorar e pela métrica que comprova isso. Dados de produção, integração e monitoramento são planejados desde o piloto.
Prontidão dos dados
Não temos certeza de que nossos dados são bons o suficiente para IA.
Uma avaliação de prontidão dos dados verifica cedo a qualidade, a cobertura e o acesso, e a engenharia de dados fecha as lacunas antes do início da modelagem.
Confiança e controle
A área de conformidade se preocupa com a IA tomando decisões sem explicação.
Testes de viés, explicabilidade, revisão humana e registro de auditoria são incorporados a cada solução, com os modelos rodando dentro do seu próprio tenant de nuvem.
Drift do modelo
Os modelos que funcionavam no último trimestre estão perdendo precisão.
Pipelines de MLOps monitoram a precisão e o drift dos dados em produção e disparam o retreinamento antes que o desempenho afete o negócio.
Portfólio de serviços
Serviços de IA e machine learning que oferecemos
Seis serviços que abrangem desenvolvimento de modelos, IA conversacional e toda a pilha de análise.
Desenvolvimento de IA
Desenvolvimento e ajuste fino de modelos sob medida para tarefas de previsão, classificação e automação específicas dos seus dados.
Explorar Desenvolvimento de IAIA conversacional e chatbots
Chatbots e assistentes de voz corporativos baseados na sua própria base de conhecimento.
Explorar IA conversacional e chatbotsCiência de dados
Modelagem estatística e experimentação para responder a perguntas de negócio específicas, da previsão de churn à previsão de demanda.
Explorar Ciência de dadosAnálise de dados
Pipelines de análise que transformam dados operacionais brutos em métricas que suas equipes realmente acompanham e usam.
Explorar Análise de dadosVisualização de dados
Dashboards e interfaces de relatórios sob medida, criados para as decisões específicas que seus stakeholders tomam.
Explorar Visualização de dadosBusiness Intelligence
Implementação de plataformas de BI e design de data warehouses que conectam todos os departamentos a uma única fonte da verdade.
Explorar Business intelligenceResultados de negócio
O que uma IA em nível de produção entrega
Cada modelo é vinculado a um KPI de negócio e monitorado em relação a ele após o lançamento.
Decisões automatizadas em escala
Os modelos classificam, direcionam e aprovam os casos de rotina, para que os especialistas se concentrem nas exceções.
Previsões mais precisas
Previsões de demanda, risco e churn melhoram o planejamento e a alocação de recursos.
Acesso mais rápido ao conhecimento
Assistentes de IA generativa respondem perguntas a partir dos seus próprios documentos em segundos.
Decisões apoiadas em dados
Dashboards e BI dão a cada equipe métricas atuais e consistentes.
IA governada e responsável
Monitoramento, explicabilidade e supervisão humana mantêm a IA em conformidade e confiável.
Setores
IA e machine learning em todos os setores
Como a disciplina se adapta às regulamentações, aos dados e aos clientes de cada setor.
Finanças e comércio
Detecção de fraudes, pontuação de risco de crédito, ofertas personalizadas e previsão de demanda.
- Fintech
- Bancos
- Seguros
- E-commerce
- Bens de consumo
- Varejo de moda
Saúde e ciências da vida
Assistentes de documentação clínica, apoio em diagnóstico por imagem e estratificação de risco de pacientes.
- Saúde e hospitais
- Saúde e bem-estar
- Odontologia
Indústria e cadeia de suprimentos
Manutenção preditiva, inspeção de qualidade com visão computacional e otimização de rotas.
- Automotivo
- Manufatura (Indústria 4.0)
- Logística
- Transporte
- Construção
- Arquitetura
- Petróleo e gás
- Tecnologias limpas
- Energia e serviços públicos
- Agricultura
Empresas e tecnologia
Copilotos de IA, busca inteligente e automação de suporte para produtos de software.
- TI
- Serviços B2B
- Telecomunicações
Abordagem de entrega
Como levamos a IA da ideia à produção
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Definir o caso de uso
A decisão, os usuários, a métrica de sucesso e o nível de risco são definidos.
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Avaliar os dados
A disponibilidade, a qualidade e a governança dos dados são analisadas, e as lacunas são fechadas.
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Prototipar e avaliar
Os modelos candidatos são testados em relação a referências de negócio.
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Implantar com MLOps
Os modelos entram em produção com monitoramento, versionamento e rollback.
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Monitorar e melhorar
A detecção de drift e o retreinamento mantêm o desempenho dentro da meta.
Tecnologia
Plataformas e ferramentas com as quais trabalhamos
Selecionadas em cada projeto de acordo com seu ambiente atual, suas licenças e as habilidades da sua equipe.
Machine learning
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
IA generativa
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
Plataformas de ML
- Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- Google Vertex AI
- Databricks
- MLflow
Vetores e dados
- Pinecone
- pgvector
- Weaviate
- Snowflake
- BigQuery
Análise e BI
- Power BI
- Tableau
- Looker
- dbt
Modelos de contratação
Formas de trabalhar com a SoftSapien
Comece pequeno e expanda, ou contrate um programa completo. Todos os modelos incluem os mesmos padrões de propriedade, segurança e relatórios.
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A partir de cerca de 4 semanas
Piloto
Comprove o valor em um único fluxo de trabalho, campanha ou prova de conceito antes de um investimento maior.
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Preço fixo
Entrega de escopo fechado
Um entregável claramente delimitado, com critérios de aceite acordados.
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Mensal, definido após a descoberta
Retainer de programa
Entrega contínua com prioridades revisadas a cada ciclo.
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Tempos de resposta definidos
Suporte gerenciado
Contratos de suporte que mantêm o desempenho de plataformas e campanhas após o lançamento.
Por que a SoftSapien
Por que as empresas escolhem a SoftSapien
O que toda organização pode esperar de um projeto de IA e machine learning com a SoftSapien.
Propriedade na entrega
Código-fonte, configurações, documentação e ativos de estratégia são transferidos para a sua organização ao término do projeto.
Segurança e conformidade por padrão
O trabalho acontece dentro dos seus limites de identidade, acesso e residência de dados desde o primeiro dia, com seus requisitos de conformidade incorporados à entrega.
Resposta em até 2 horas úteis
Cada consulta chega a um especialista e recebe resposta em até duas horas úteis.
Especialistas do início à entrega
Os engenheiros e estrategistas que definem o escopo do seu projeto continuam nele durante a entrega e o repasse.
Todas as disciplinas, coordenadas
A experiência em engenharia, IA, nuvem, negócios e marketing se combina sempre que um projeto envolve mais de uma disciplina.
Entrega em diferentes fusos horários
Equipes na América do Norte, Europa, Oriente Médio e Ásia-Pacífico alinham a entrega ao seu horário de trabalho.
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre IA e machine learning
Nenhuma pergunta encontrada.
O que é consultoria de IA corporativa?
A consultoria de IA corporativa abrange desenvolvimento, fine-tuning e implantação de modelos para casos de uso de previsão, classificação, automação e conversação. Os modelos rodam dentro da sua própria infraestrutura, treinados com seus próprios dados.
Como vocês protegem nossos dados proprietários durante o desenvolvimento dos modelos?
Os modelos rodam dentro da sua VPC ou do seu tenant de nuvem. Defesas contra prompt injection, mascaramento de dados pessoais e controles de residência de dados são aplicados antes do início do treinamento.
Qual é um prazo realista para um primeiro piloto de IA?
A maioria dos pilotos de um único fluxo de trabalho dura de quatro a seis semanas e termina com resultados de desempenho avaliados em relação ao objetivo original.
Vocês constroem modelos sob medida ou integram LLMs existentes?
Os dois, dependendo da tarefa. Problemas de classificação e previsão com seus dados proprietários costumam justificar modelos sob medida. Casos de uso conversacionais e generativos geralmente integram um modelo de fundação ancorado na sua própria base de conhecimento.
Quanto custa um projeto de IA ou machine learning?
O custo depende do escopo e da prontidão dos dados. Um piloto de um único fluxo de trabalho tem preço diferente de uma implantação em escala de produção. Estimamos o custo depois de analisar seus dados e seu objetivo.
De quais dados vocês precisam para começar um modelo?
Os dados relevantes para a tarefa: registros históricos para tarefas de previsão e classificação, ou a documentação e o conteúdo de suporte existentes para uma IA conversacional ancorada na sua própria base de conhecimento.
Vocês oferecem monitoramento contínuo dos modelos após a implantação?
Sim. Os modelos implantados podem ficar em um contrato de suporte que cobre monitoramento de desempenho, retreinamento e resposta a incidentes.
Como vocês medem se um piloto de IA teve sucesso?
Em relação ao objetivo original definido antes do início do piloto, usando a métrica que esse objetivo implica: precisão, latência, redução de custos ou adoção, dependendo do caso de uso.
De quem são os modelos treinados e o código quando o projeto termina?
A vocês. Os artefatos dos modelos, o código de treinamento e a documentação são transferidos para a sua organização na entrega.
Vocês conseguem integrar IA a um produto existente?
Sim. A maioria dos projetos de IA adiciona um recurso a um produto que você já opera.
Encontre o caso de uso de IA que merece investimento primeiro
Compartilhe as decisões ou os fluxos de trabalho que você quer melhorar. Um especialista em IA da SoftSapien vai avaliar a prontidão dos dados, estimar o impacto e recomendar um piloto com critérios de sucesso claros.