Transforme dados em decisões e processos em resultados
Da arquitetura de dados à automação com agentes de IA, passando por modelos preditivos, deep learning e visão computacional. Dois caminhos de stack — você escolhe o que melhor se encaixa no seu ecossistema.
Sem dados organizados, IA não funciona. Construímos a base que sustenta análises, modelos e automações.
Arquitetura de dados
Design do ecossistema: fontes, camadas, governança e segurança.
Estratégico
Data lake & lakehouse
Armazenamento centralizado para dados estruturados e não-estruturados.
Infraestrutura
Engenharia de dados / pipelines
ETL/ELT, ingestão em tempo real e qualidade de dados.
Operacional
Data visualization
Dashboards executivos com Power BI e Microsoft Fabric.
Análise
Governança & qualidade
Catálogo de dados, lineage e LGPD compliance.
Compliance
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IA Generativa — automação e linguagem natural
Agentes, copilotos e automações que entendem linguagem natural e operam processos de ponta a ponta. Trabalhamos com dois caminhos de stack — você escolhe o que melhor se encaixa no seu ecossistema.
Automação de processos / RPA com IA
Fluxos automáticos que integram sistemas e eliminam trabalho manual.
Automação
Agentes de IA
Sistemas autônomos que pesquisam, analisam e tomam decisões.
Agentes
Copilotos de IA
Assistentes inteligentes embutidos nos seus sistemas internos.
Produtividade
Caminho 1 — Stack Microsoft
Para empresas no ecossistema Microsoft
Agentes e automações nativos integrados ao Teams, SharePoint, Outlook e Power Platform — onde a equipe já trabalha, sem fricção de adoção.
Microsoft 365
Agentes integrados ao Teams, Outlook, SharePoint e OneDrive com zero fricção para o usuário final.
Copilot Studio
Copilotos com bases de conhecimento proprietárias, conectores e fluxos de conversação sem código.
Azure AI Foundry
Plataforma unificada para build, deploy e monitoramento de agentes com modelos OpenAI e open-source.
Caminho 2 — Stack aberta
Para quem não quer depender do ecossistema Microsoft
Arquitetura flexível, open-source e multi-cloud — ideal para quem quer controle total, menor lock-in e liberdade para integrar qualquer sistema ou modelo de IA.
n8n
Orquestração de fluxos self-hosted ou cloud. Conecta qualquer API, banco ou serviço com nós de IA nativos para LLMs e agentes.
Supabase
Backend open-source: PostgreSQL, autenticação, storage e funções edge. pgvector para memória e RAG de agentes.
Claude (Anthropic)
LLM de alta capacidade para agentes, copilotos e automações. Claude Code para desenvolvimento assistido por IA integrado ao ciclo de entrega.
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IA Aplicada — ML, Deep Learning e Visão Computacional
Modelos para resolver problemas concretos: detecção de fraudes, previsão de demanda, inspeção visual e mais.
Machine learning & preditivos
Churn, score de crédito, previsão de demanda, detecção de anomalias.
Preditivo
Deep learning
Reconhecimento de padrões em texto, áudio e séries temporais.
Avançado
Visão computacional
Inspeção de qualidade, controle de acesso, monitoramento em tempo real.
Deploy de APIs de IA, instâncias n8n e backends Supabase.
VPS LinuxCloud hostingSSL gerenciadoDeploy via GitHub
perguntas frequentes
Dúvidas comuns
Clique em uma pergunta para ver a resposta.
O que é um diagnóstico de maturidade em dados e IA?+
É uma reunião técnica de 30 a 60 minutos onde mapeamos suas fontes de dados, sistemas, maturidade analítica e objetivos de negócio. O resultado é uma visão clara de onde você está, onde pode chegar e qual é o próximo passo mais impactante — com estimativa de esforço e qual stack faz mais sentido para o seu contexto.
Qual a diferença entre a stack Microsoft e a stack aberta?+
A stack Microsoft (Microsoft Fabric, Azure AI Foundry, Copilot Studio) é ideal para empresas já no ecossistema M365, pois os agentes e automações se integram nativamente ao Teams, SharePoint e Outlook sem fricção. A stack aberta (n8n, Supabase, Claude) oferece mais controle, menor lock-in de fornecedor e é ideal para quem quer flexibilidade total de integração.
Quanto tempo leva para implantar um pipeline de dados?+
Depende da complexidade e do número de fontes. Um pipeline básico com 3 a 5 fontes leva de 4 a 8 semanas. Projetos de lakehouse completo com governança levam de 3 a 6 meses. Sempre começamos por um MVP funcional para gerar valor rápido.
É possível construir agentes de IA sem substituir sistemas existentes?+
Sim. Construímos agentes que se integram por cima dos sistemas existentes via API, RPA ou conectores nativos (como Power Automate ou n8n). Você mantém seus sistemas e ganha automação e inteligência sem precisar refazer nada.
Como é garantida a segurança dos dados nos projetos de IA?+
Seguimos LGPD em todos os projetos. Dados sensíveis são anonimizados antes de serem usados em treinamento ou prompts de LLM. Em projetos Microsoft, usamos Azure Private Endpoints e controle de acesso via Entra ID. Em projetos com stack aberta, os modelos podem ser hospedados localmente sem envio de dados para nuvem pública.
Vocês entregam modelos de ML prontos para produção?+
Sim. Além de desenvolver o modelo, cuidamos do deploy, versionamento com MLflow, monitoramento de drift em produção e retreinamento programado. Um modelo sem MLOps tende a degradar com o tempo — entregamos a solução completa.
diagnóstico
Onde está sua empresa na jornada de dados e IA?
Em 30 minutos, mapeamos seu ecossistema, identificamos oportunidades e indicamos qual o próximo passo mais impactante — e qual stack faz mais sentido para você.
01
Mapeamento atual
Entendemos suas fontes de dados, sistemas e maturidade analítica.
02
Identificação de oportunidades
Apontamos onde dados e IA geram mais resultado no seu contexto.
03
Próximo passo concreto
Você sai com clareza sobre o que fazer primeiro, qual stack usar e uma estimativa de esforço.