Desenvolvemos modelos de IA sob medida para empresas que precisam de respostas concretas, não de promessas vagas. Análise de dados, automação de processos e predição de resultados com prazo definido e métricas claras.
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A Ailogix Clarity nasceu em 2021 no centro do Rio de Janeiro com um objetivo direto: ajudar empresas brasileiras a extrair valor real dos seus dados. Não vendemos tecnologia pela tecnologia. Cada projeto começa com uma pergunta de negócio, e o modelo de IA é construído para responder exatamente essa pergunta.
Nossa equipe reúne engenheiros de machine learning, cientistas de dados e especialistas em infraestrutura de nuvem. Trabalhamos com Python, PyTorch e TensorFlow, mas a escolha do framework depende do problema, não da moda. Um modelo de classificação de documentos para um escritório de advocacia tem requisitos completamente diferentes de um sistema de detecção de anomalias para uma indústria farmacêutica.
Nos últimos três anos entregamos 47 projetos para clientes nos setores de saúde, varejo, logística e serviços financeiros. O tempo médio de entrega de um MVP funcional é de oito semanas. Depois do lançamento, acompanhamos a performance do modelo por seis meses, com relatórios quinzenais de acurácia e drift.
Operamos de forma remota e presencial. O escritório fica no centro do Rio, mas atendemos empresas em todo o Brasil. Reuniões de alinhamento acontecem semanalmente por videoconferência, e visitas técnicas são agendadas conforme a necessidade do projeto.
Modelos de regressão e séries temporais que antecipam demanda, churn de clientes e falhas em equipamentos. Usamos dados históricos da sua empresa para gerar previsões com intervalo de confiança documentado. O resultado é um painel interativo onde sua equipe consulta projeções para os próximos 30, 60 ou 90 dias.
Classificação automática de e-mails, contratos e chamados de suporte. Treinamos modelos de NLP em português brasileiro com vocabulário específico do seu setor. Um cliente do setor jurídico reduziu em 72% o tempo de triagem de petições após a implantação do nosso classificador.
Inspeção visual de produtos na linha de produção, contagem de itens em estoque por câmera e reconhecimento de documentos digitalizados. Nossos modelos de detecção de objetos operam em tempo real com latência inferior a 200 milissegundos por frame, rodando em GPUs locais ou na nuvem.
Conectamos modelos de IA aos seus sistemas existentes via API. Processos que antes exigiam intervenção manual passam a funcionar de forma autônoma: aprovação de crédito, roteamento de tickets, geração de relatórios. A integração é feita com a sua stack atual, sem trocar de ERP ou CRM.
Antes de construir qualquer modelo, avaliamos a qualidade dos seus dados. Muitas empresas têm informações valiosas espalhadas em planilhas, bancos legados e sistemas desconectados. Organizamos esse cenário, definimos pipelines de ETL e criamos um data lake estruturado para alimentar projetos futuros.
Colocar um modelo em produção é metade do trabalho. A outra metade é garantir que ele continue funcionando bem. Configuramos pipelines de CI/CD para modelos, monitoramento de drift, retreinamento automático e alertas quando a acurácia cai abaixo do limiar acordado.
Reunião inicial de duas horas para entender o problema de negócio, mapear fontes de dados disponíveis e definir a métrica de sucesso. Saímos dessa reunião com um documento de escopo.
Em três a quatro semanas construímos um protótipo funcional com dados reais. O cliente testa, dá feedback e ajustamos os parâmetros antes de investir em infraestrutura de produção.
Deploy do modelo em ambiente de produção com testes de carga, documentação técnica e treinamento da equipe interna. A integração com APIs existentes acontece nesta fase.
Seis meses de monitoramento incluídos. Relatórios quinzenais com métricas de performance, análise de drift e recomendações de retreinamento quando necessário.
O MVP fica pronto entre seis e oito semanas, dependendo da complexidade do problema e da qualidade dos dados disponíveis. Projetos de visão computacional com necessidade de anotação de imagens podem levar até doze semanas.
Não. Entregamos o modelo pronto para uso, com documentação e interface de consulta. Se a sua empresa tiver desenvolvedores, fornecemos a API e o SDK para integração direta. Caso contrário, criamos um painel web onde a equipe de negócios consulta os resultados sem escrever código.
Assinamos acordo de confidencialidade antes de acessar qualquer informação. Os dados são processados em ambientes isolados na nuvem com criptografia em trânsito e em repouso. Após a conclusão do projeto, os dados brutos são deletados dos nossos servidores, e o cliente recebe certificado de exclusão.
Sim. Temos pacotes de consultoria a partir de 40 horas para empresas que estão começando a explorar IA. O importante é que exista um problema claro e dados minimamente organizados. Se os dados ainda não existem, ajudamos a definir a estratégia de coleta antes de iniciar qualquer modelagem.
Automação tradicional segue regras fixas definidas por um programador. IA aprende padrões a partir de exemplos e toma decisões em cenários que não foram explicitamente programados. Um sistema de regras rejeita um pedido se o valor ultrapassa R$ 10.000. Um modelo de IA avalia o histórico do cliente, o padrão de compra e dezenas de outras variáveis para decidir se aquele pedido específico representa risco ou oportunidade.
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