Inteligência Artificial aplicada

IA aplicada ao processo, com métrica de negócio definida antes da primeira linha de código.

Agentes, copilots, RAG, modelos preditivos e automações dentro do seu processo. Descartamos o caso de uso errado antes de começar e colocamos o primeiro em produção em 90 dias.

PoCs de R$ 40k a R$ 120k · Produto em produção a partir de R$ 150k · Workshop de diagnóstico sem custo.

// agente de atendimento com RAG
const agente = new Agente({
  modelo: "claude-opus-4-6",
  ferramentas: [crm, erp, estoque, faq],
  base_conhecimento: "./docs_empresa",
  guardrails: {
    pii: "redact",
    escalada_humano: "sempre_se_>_3x"
  }
});

await agente.atender(cliente);
// ↓ roda no seu processo, com seus dados
90 dias
Para primeiro resultado em produção
+1.000
Projetos entregues desde 2012
LGPD
Privacidade e governança by design
14 anos
Tratando dados em escala
Cases de IA aplicada

IA resolvendo problema real, no processo do cliente.

Não é demo, não é slide: são agentes e automações rodando em produção no dia a dia de quem contratou. O primeiro case abaixo é do próprio fundador da Jr Mendonça — usamos na nossa pele antes de vender pra cliente.

💬
Agentes de atendimento WhatsApp
Agentes que respondem cliente final no WhatsApp do cliente nosso, integrados ao CRM e ao estoque. Escalam pra humano quando o caso exige. Rodando em produção hoje.
📝
Elaboração automática de propostas comerciais
Agente que lê o briefing do lead, consulta o catálogo de produto/serviço do cliente, aplica regra de precificação e monta a proposta comercial completa. Time comercial revisa e envia — sem começar do zero a cada lead.
🥤
Engarrafadora global · automação crítica
Software que lê CO₂ da linha de produção e interrompe automaticamente quando fora de parâmetro. A mesma disciplina que aplicamos em agentes e modelos preditivos.
🔭
Fornecedor de ótica de precisão · Hubble (NASA)
Fornecedor de tecnologia de precisão para o programa Telescópio Hubble (NASA), com requisitos de confiabilidade e validação técnica acima do padrão industrial. Esse rigor está no DNA do time.
Sob NDA
Usamos IA na nossa operação antes de vender IA pra cliente. Economia documentável, não hype.
Você está aqui porque

Sua diretoria pediu "uma estratégia de IA" — e agora?

Tem muito demo viral, muita ferramenta nova e muito consultor vendendo discurso. IA só dá retorno quando entra no processo certo, com o dado certo e o guardrail certo. Projeto de IA geralmente falha por escolha errada de caso de uso, não por limitação técnica.

Testou ChatGPT e não sabe como transformar em produto real.
Tem dados espalhados e quer extrair decisão em tempo real.
Operação com muito volume repetitivo — atendimento, triagem, classificação.
Concorrente anunciou IA e você precisa responder com algo real.
Casos de uso

Onde a IA começa a pagar em meses.

💬

Agentes de atendimento

Atendentes virtuais com RAG sobre sua base de conhecimento. WhatsApp, site, CRM integrados. Escalada pra humano quando precisa.

🧑‍💼

Copilots internos

Copilot que consulta ERP, responde dúvidas de colaboradores, gera relatórios e resume documentos — seguro, com controle de acesso.

📄

Extração de documentos

Leitura automática de contratos, NFs, laudos e formulários. Extrai campos estruturados e integra direto no seu sistema.

🔮

Modelos preditivos

Churn, demanda, fraude, qualidade. Modelos treinados com seus dados históricos, explicáveis e com governança.

Automação de workflows

Agentes que orquestram múltiplos sistemas: cadastrar pedido, consultar estoque, emitir fiscal, avisar cliente — tudo sozinho.

🔍

Busca semântica & BI com IA

Perguntas em linguagem natural sobre seus dados. "Qual o ticket médio em março no sudeste?" — e recebe a resposta direta.

Processo

Do workshop de diagnóstico até produção, em quatro fases.

Workshop de diagnóstico

Meio dia com o time. Mapeamos 10+ oportunidades e priorizamos 3 por impacto × esforço.

PoC em 4 semanas

Caso de uso escolhido vira um protótipo funcional com dados reais. Você já vê funcionando.

Produção

Integração, guardrails, observabilidade, LGPD. Deploy em infra dedicada ou na sua cloud.

Evolução contínua

Métricas, fine-tuning, novos casos de uso e review trimestral de ROI.

Como a gente pensa

IA com métrica de negócio desde a primeira linha.

A métrica é definida junto com o escopo. Se o projeto não bate o baseline do processo atual, não vai pra produção.

Modelos de ponta: Claude, GPT, Gemini, Llama. Escolha por custo, qualidade, latência e privacidade do caso.
Privacidade desde o design: LGPD, redação de PII, logs auditáveis, opção on-premise.
Guardrails: validação, fallback humano, teto de custo por requisição.
Observabilidade: dashboards de uso, acurácia e custo em tempo real.
Integração no processo: a IA vira camada dentro do que você já usa, em vez de mais um sistema paralelo.
Depoimentos

Quem já transformou dados em resultado.

"Converteram nossos dados em insights acionáveis. O copilot de análise de crédito virou parte do dia a dia do time — decisões mais rápidas, menos falha humana."

MO
Marcos Oliveira
Fundador — fintech

"O agente de atendimento tirou uma fila inteira do time. Cliente é respondido em segundos, e escalada pra humano acontece só quando precisa."

GL
George Lins
CEO — startup de logística

"A extração automática de contratos liberou analistas pra tarefas de maior valor. O que era tarefa de copy-paste virou revisão por exceção."

RN
Ricardo Nunes
Diretor — metalurgia
FAQ

Perguntas antes de começar.

Meus dados ficam seguros? E a LGPD?
Sim. Usamos modelos com política de não-retenção, redação de PII, criptografia em trânsito e em repouso, e logs auditáveis. Oferecemos opção on-premise ou em sua cloud privada para casos sensíveis.
Qual o investimento típico?
PoCs iniciais entre R$ 40k e R$ 120k, conforme escopo. Produto em produção a partir de R$ 150k. O diagnóstico inicial é gratuito e não-vinculante.
E se o modelo errar?
Todo agente nosso tem guardrails, escalada para humano e logs. Medimos acurácia por caso de uso e ajustamos continuamente. Nenhum projeto vai a produção sem teste paralelo com a operação atual.
Preciso ter muitos dados?
Depende. Agentes com RAG e copilots funcionam com seus documentos atuais. Modelos preditivos precisam de histórico — 6 a 18 meses, normalmente. Validamos isso no diagnóstico.
Vocês usam Claude, GPT, Gemini?
Todos os três, além de modelos open-source (Llama, Mistral, etc.). Escolhemos por caso de uso: custo, qualidade, latência e privacidade.
Como funciona o custo operacional dos modelos?
Agentes pagam por token consumido (entrada + saída). No diagnóstico, estimamos o custo mensal esperado baseado no volume do caso de uso. Aplicamos cache, chunking e prompt engineering pra reduzir tokens, e monitoramos custo por request em dashboard dedicado. Casos com volume alto podem usar modelos open-source self-hosted.
Como medimos a acurácia?
Definimos métrica de sucesso antes do código: taxa de resolução, precisão/recall, tempo médio, custo por interação. Agente vai a produção com A/B contra o processo atual — só escala se bater a baseline. Dashboard em tempo real e review mensal com o cliente.
Workshop gratuito

Meio dia de workshop, 3 oportunidades de IA priorizadas para você.

Nosso time faz um workshop com o seu. Você sai com backlog priorizado, estimativa de esforço e projeção de impacto. O workshop é gratuito e não obriga contratação.