A maioria dos projetos de IA falha antes de gerar valor. Nós começamos pelo problema do seu negócio, não pela tecnologia. Modelos de machine learning, automação de processos e análise preditiva: tudo construído para funcionar no dia a dia da sua operação em São Paulo ou em qualquer lugar do Brasil.
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Quatro frentes de trabalho. Cada uma resolve um tipo diferente de dor operacional.
Substituímos tarefas manuais repetitivas por fluxos inteligentes. Um cliente do setor financeiro reduziu o tempo de conciliação bancária de 6 horas para 18 minutos por dia. Usamos modelos de classificação, extração de dados de documentos (OCR + NLP) e integrações via API com os sistemas que você já tem.
Modelos de séries temporais e regressão aplicados a vendas, estoque, churn e manutenção de equipamentos. Entregamos dashboards com previsões atualizadas a cada ciclo, não relatórios estáticos em PDF. O modelo aprende com dados novos sem precisar de retreino manual constante.
Construímos assistentes conversacionais que consultam a base de conhecimento da sua empresa. Diferente de chatbots genéricos, os nossos acessam documentos internos, manuais técnicos e histórico de tickets. Tempo médio de implementação: 14 dias úteis para a primeira versão funcional.
Workshops presenciais em São Paulo ou remotos para times de tecnologia, produto e gestão. Ensinamos sua equipe a avaliar quando usar IA e quando uma planilha resolve. Oito horas de conteúdo prático, com exercícios sobre os dados reais da empresa. Nada de slides genéricos.
Do primeiro contato ao modelo em produção, em cinco etapas claras.
Uma reunião de 45 minutos, presencial ou por vídeo. Você descreve o problema, nós avaliamos se IA é a ferramenta certa. Às vezes não é, e dizemos isso. Sem compromisso financeiro nessa etapa.
Em até três dias úteis, enviamos um documento com a arquitetura proposta, os dados necessários, o cronograma e o investimento. Valores fixos por entrega, sem cobrança por hora.
Nas primeiras duas a três semanas, entregamos um protótipo funcional com dados reais. Você testa, valida e sugere ajustes antes de avançarmos para a versão final.
Conectamos o modelo aos seus sistemas existentes: ERP, CRM, banco de dados, ferramentas de BI. A equipe de engenharia cuida da infraestrutura de deploy e monitoramento.
Depois do go-live, acompanhamos a performance do modelo por 90 dias inclusos no contrato. Retreinos, ajustes de threshold e relatórios de acurácia mensais fazem parte do pacote.
Uma rede com 42 lojas em São Paulo usava planilhas para prever demanda de perecíveis. O desperdício mensal passava de R$ 380 mil. Implementamos um modelo de forecasting por SKU e loja, alimentado com dados de vendas, clima e calendário promocional. Em quatro meses, o desperdício caiu 31%. O modelo roda em produção desde março de 2024.
Pela primeira vez, nossos gerentes de loja confiam nos números de reposição. Antes, cada um fazia no feeling. Diretor de operações, rede de supermercados (SP)
A AI Enlightenment nasceu em 2019, dentro de um coworking na Avenida Paulista, com dois engenheiros de machine learning cansados de ver projetos de IA morrer em PowerPoints bonitos. Hoje somos 14 pessoas: engenheiros de dados, cientistas de dados, um designer de produto e uma gestora de projetos que mantém tudo nos trilhos.
Nosso escritório fica na 726 Avenida Sirineu, 01310-100 São Paulo, São Paulo, Brazil. Atendemos presencialmente empresas da Grande São Paulo e remotamente clientes em Minas Gerais, Rio de Janeiro, Paraná e Bahia.
Trabalhamos com Python, PyTorch, scikit-learn, Apache Airflow e infraestrutura em nuvem (AWS e GCP). Não temos parceria comercial com nenhum fornecedor de cloud, o que nos permite recomendar a opção que faz mais sentido para o seu caso, sem conflito de interesse.
As dúvidas que ouvimos com mais frequência nas reuniões de diagnóstico.
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