A Artifice Integrity constrói modelos de IA treinados com os dados da sua empresa. Redução de custos operacionais, previsão de demanda, triagem automática de documentos: tudo validado antes de ir para produção.
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Cada projeto começa com um diagnóstico de duas semanas. Só avançamos se o retorno estimado justificar o investimento.
Contratos, notas fiscais, laudos médicos: o modelo classifica, extrai campos e encaminha para o setor correto. Uma rede de varejo em BH reduziu o tempo de conferência de NF-e de 4 horas para 22 minutos por lote.
Modelos de séries temporais calibrados com dados históricos, sazonalidade regional e variáveis externas como clima e feriados locais. Entregamos previsões com horizonte de 30, 60 e 90 dias, atualizadas semanalmente.
Conectamos modelos de linguagem a ERPs, CRMs e sistemas legados via API. O objetivo é eliminar tarefas manuais que consomem mais de 10 horas semanais de um colaborador. Priorizamos integrações com Totvs, SAP e Salesforce.
Se a sua empresa já usa modelos em produção, avaliamos viés algorítmico, drift de dados e conformidade com a LGPD. O relatório final inclui plano de correção com prioridades técnicas e prazos.
Blocos de 40 horas mensais com um engenheiro de ML dedicado. Ideal para equipes internas que precisam de apoio pontual em arquitetura de pipelines, seleção de modelos ou otimização de hiperparâmetros.
Quatro etapas com entregas tangíveis. Nenhuma dura mais de seis semanas.
Mapeamos os dados disponíveis, identificamos gargalos e estimamos o retorno financeiro do projeto. Duração: 2 semanas.
Construímos um protótipo funcional com uma amostra real dos seus dados. Você valida os resultados antes de qualquer compromisso maior.
Pipeline completo: ingestão, pré-processamento, treinamento, validação cruzada e testes de estresse. Tudo versionado no Git.
Deploy em nuvem ou on-premise, monitoramento de drift e retreino agendado. Suporte técnico incluso nos primeiros 90 dias.
Números reais de clientes que autorizaram a divulgação.
O modelo de previsão de demanda reduziu o desperdício de perecíveis em 31% no primeiro trimestre. A acurácia média ficou em 89% para o horizonte de 14 dias, usando dados de vendas dos últimos três anos combinados com calendário de feriados municipais.
Automatizamos a triagem de guias de autorização. O classificador processa 1.800 guias por hora e encaminha as que precisam de análise humana. A equipe de auditoria, que antes revisava tudo manualmente, passou a focar nos 12% de casos ambíguos.
Dúvidas que ouvimos com frequência nas primeiras reuniões.
Depende do escopo, mas a maioria dos projetos de prova de conceito fica entre R$ 18 mil e R$ 45 mil. O diagnóstico inicial de duas semanas custa R$ 6.500 e é descontado do valor total se o projeto avançar.
Não. Operamos o modelo por você nos primeiros meses e transferimos o conhecimento gradualmente. Se preferir, mantemos a operação por tempo indeterminado via contrato de suporte mensal.
Todo projeto começa com um acordo de confidencialidade. Usamos ambientes isolados em nuvem com criptografia em trânsito e em repouso. Ao final do projeto, os dados de treino são apagados ou devolvidos, conforme sua preferência. Trabalhamos em conformidade com a LGPD desde 2020.
Sim. Cerca de 40% dos nossos clientes estão em São Paulo, Rio de Janeiro e Brasília. O diagnóstico pode ser feito remotamente. Para projetos que exigem acesso a infraestrutura local, deslocamos um engenheiro por períodos curtos.
Não fazemos implantação de ERP, suporte de rede ou desenvolvimento de software genérico. Nosso foco é exclusivamente modelagem estatística e machine learning aplicado a problemas de negócio. Todos os engenheiros da equipe têm formação em ciência de dados ou áreas correlatas e experiência mínima de quatro anos em projetos de IA.
Respondemos em até 24 horas úteis. Sem formulários intermináveis.
Endereço:
77168 Alameda Antônio, 30130-010 Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil
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+55 31 0642-5950
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Horário de atendimento: segunda a sexta, das 9h às 18h (horário de Brasília). Projetos em andamento têm canal dedicado no Slack com SLA de 4 horas.