FAQ — Dúvidas sobre Artificial Intelligence

Depende do tipo de modelo. Para previsão de demanda, recomendamos pelo menos 12 meses de histórico de vendas. Para classificação de documentos, 500 exemplos rotulados já permitem um protótipo funcional. Na reunião de diagnóstico, avaliamos o que você tem e dizemos com honestidade se é suficiente. Se não for, ajudamos a montar uma estratégia de coleta antes de iniciar o desenvolvimento.

Um diagnóstico de viabilidade fica pronto em 10 dias úteis. Projetos de automação ou modelos preditivos levam de 4 a 10 semanas, dependendo da complexidade e do volume de integrações. Chatbots com fluxos simples ficam prontos em 3 semanas. Projetos que envolvem visão computacional ou processamento de linguagem natural com dados em português costumam exigir mais tempo de treinamento, chegando a 8 ou 10 semanas.

Sim. Cerca de 35% dos nossos clientes têm menos de 50 funcionários. O diagnóstico de viabilidade de R$ 4.800 foi criado justamente para empresas menores que querem entender se a IA faz sentido antes de investir em um projeto completo. Não existe tamanho mínimo de empresa; o que importa é ter um problema concreto e dados para alimentar o modelo.

Assinamos um acordo de confidencialidade (NDA) antes de receber qualquer dado. Trabalhamos em ambientes isolados na nuvem, com acesso restrito à equipe do projeto. Ao final, entregamos o modelo e apagamos os dados dos nossos servidores em até 30 dias. Se você preferir, podemos trabalhar diretamente na sua infraestrutura, sem que os dados saiam do seu ambiente.

Não necessariamente. Entregamos documentação detalhada e um manual de operação. Se a sua equipe tem desenvolvedores, eles conseguem manter o modelo com as instruções que fornecemos. Se não tem, oferecemos o plano de acompanhamento contínuo por R$ 5.900/mês, no qual cuidamos do monitoramento, retreinamento e ajustes. Muitos clientes começam com o acompanhamento e depois internalizam a operação quando se sentem confortáveis.

Preferimos ferramentas open source: Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face. Isso evita que você fique preso a um fornecedor específico. Quando o projeto exige serviços de nuvem (AWS, Google Cloud ou Azure), escolhemos o provedor que o cliente já usa para minimizar custos e complexidade de infraestrutura.

Definimos métricas de sucesso na proposta comercial. Se o modelo não atinge essas métricas na fase de validação, temos duas opções: ajustar a abordagem (trocar algoritmo, coletar mais dados, refinar features) dentro do prazo do projeto, ou encerrar o projeto sem cobrar a última parcela. Essa política existe porque não faz sentido entregar algo que não funciona. Nos últimos 3 anos, precisamos acionar essa cláusula em apenas 2 dos 40 projetos realizados.

Atendemos todo o Brasil de forma remota. Reuniões por videoconferência, compartilhamento de tela e acesso remoto à infraestrutura do cliente funcionam bem para a maioria dos projetos. Para workshops presenciais fora do Rio, cobramos deslocamento e hospedagem à parte, com valores informados antes da aprovação.

Você preenche o formulário de contato no nosso site ou liga para +55 21 0835-2420. Agendamos uma videochamada de 45 minutos. Nela, você descreve o problema que quer resolver e nós fazemos perguntas sobre seus dados, sistemas e objetivos de negócio. Ao final, damos uma primeira impressão sobre viabilidade e próximos passos. Não há compromisso financeiro nessa etapa.