Integração de IA
IA Integração
Devem começar por um problema. Descobrimos onde a IA realmente ajuda o seu negócio e onde um simples script resulta melhor. Depois, construímos a solução certa.
IA integrada no produto, não sobreposta a ele.
A integração de IA só vale a pena quando altera a forma como as pessoas usam o produto. Três métricas que avaliamos em cada projeto.
O tempo de resposta cai abaixo dos 8 segundos
Recuperação + raciocínio fundamentados nos seus dados. Os clientes encontram a resposta mais rápido do que perguntariam a um humano, sempre, em todos os canais.
Taxa de alucinação inferior a 2%
Cada saída é classificada contra uma estrutura de avaliação fixa antes de ser lançada. As alucinações são detetadas, pontuadas e tratadas como bugs.
Automação de marketing, não apenas chat
Agentes de IA a redigir contactos, resumir chamadas, qualificar leads. A interface de chat é apenas uma face; é nas automações de back-office que as poupanças se fazem sentir.
Os seus dados fluem através de camadas de inteligência
Não adicionamos IA aos seus sistemas como se fosse um acessório. Integrá-la na sua pipeline de dados para que aprenda com tudo o que o seu negócio já sabe.
Como é, de facto
Um vislumbre da interface que clientes e operadores utilizam todos os dias; sem capturas de ecrã publicitárias, nem dados fictícios.
IA entregue em produção; não demos.
Cada projeto abaixo possui uma estrutura de avaliação real, um limite de custos real e utilizadores reais a executar consultas diariamente.
Quando usar IA e quando evitar
Nem todo o problema precisa de uma rede neural. Explicamos como avaliamos se a IA é a ferramenta certa para um projeto real de cliente.
Criar um modelo personalizado ou usar um pré-treinado?
Why
O cliente tinha 800 exemplos rotulados. Insuficiente para treinar de raiz, mas suficiente para afinar um modelo de base. O fine-tuning deu-nos 89% de precisão em 3 semanas, em vez de 6 meses de recolha de dados.
Alternatives Considered
Treinar de raiz daria mais controlo, mas exige 10 vezes mais dados. Para este caso de utilização, o fine-tuning atingiu o objetivo de precisão por uma fração do custo.
Inferência em nuvem ou local?
Why
O cliente processa 500 documentos por dia. A cloud custa cerca de 200 EUR/mês a esse volume. Correr em hardware on-premise custaria 40 mil EUR de investimento inicial, mais manutenção. As contas eram óbvias.
Alternatives Considered
O processamento local faz sentido quando se tratam mais de 50.000 documentos/dia ou existem regras estritas de residência de dados. Este cliente não tinha nenhuma destas restrições.
Processamento em tempo real ou por lotes?
Why
O cliente não precisa de classificação instantânea. Os emails são ordenados às 8h e às 14h. O processamento em batch é 70% mais barato do que a inferência em tempo real e dá-nos tempo para validar os resultados antes do encaminhamento.
Alternatives Considered
O processamento em tempo real é essencial para chat com clientes ou encaminhamento de suporte em direto. Para processamento interno de documentos, o batch é quase sempre a melhor opção.
Deveríamos automatizar também os casos limítrofes?
Why
O modelo resolve 87% dos casos com elevada confiança. Os restantes 13% são ambíguos. Tentar automatizá-los exigiria três vezes mais dados de treino e, mesmo assim, haveria erros. Fica mais barato — e mais preciso — deixar uma pessoa tratar das exceções.
Alternatives Considered
Se o volume de casos-limite for muito elevado (milhares por dia), pode fazer sentido investir num modelo especializado para esses casos. Para este cliente, eram 26 casos por dia. A revisão humana chega perfeitamente.
Uma superfície de IA funcional, uma estrutura de avaliação e a equipa treinada para a evoluir.
Os projetos de IA falham quando o modelo muda e ninguém nota. Entregamos um sistema que pode ser classificado; e uma equipa que sabe quando reavaliá-lo.
- Pipeline de recuperação + raciocínio ligado às suas fontes de dados
- Estrutura de avaliação com pelo menos 50 casos de teste classificados por superfície
- Painel de custos com detalhe por modelo e por cliente
- Roteamento alternativo (modelo pequeno → modelo grande) ao atingir o teto de custos
- Registo de prompts com controlo de versão e possibilidade de reversão
- Sprint de formação de duas semanas para a sua equipa sobre iteração de prompts e recuperação de dados
Carregue um documento e veja a IA extrair os dados
Arraste uma fatura ou contrato de exemplo. Observe o modelo identificar campos, extrair valores e atribuir uma pontuação de confiança. Sem necessidade de login.
O que a IA realmente entrega
Precisão no primeiro deploy
Melhoria na velocidade de processamento de dados
Redução na classificação manual
Tempo médio para o primeiro modelo em produção
Três formatos para um projeto de IA.
O trabalho com IA é iterativo; fechamos contratos em sprints de duas semanas, não em contratos anuais. A matriz define o limite máximo por formato.
Uma superfície de IA, totalmente otimizada
Entrega em 4 semanas
- Uma única superfície de IA (chatbot, pesquisa, classificador, etc.)
- Pipeline de recuperação + conjunto de avaliação com 50 casos
- Painel de custos + alertas
- Um nível de fallback de modelo
- Implantação multi-tenant
- Ajuste fino personalizado
Integração de IA em produção
Entrega em 8 semanas
- Até 3 superfícies de IA coordenadas (chat + agente + classificador)
- Conjunto de avaliação com mais de 150 casos e CI de regressão
- Chamada de ferramentas para o seu CRM / BD / APIs existentes
- Fallback multi-modelo com tetos de custos por nível
- Registo de prompts + controlo de versão
- Retainer trimestral para evolução de prompts
Plataforma de IA multi-produto
Engajamento à escala trimestral
- Superfícies ilimitadas + integrações de ferramentas
- Ajuste fino personalizado + RLHF onde agrega valor
- Implantação multi-inquilino com avaliação por cliente
- Engenheiro ML integrado (tempo inteiro)
- Auditoria trimestral de deriva e viés
- Escrow de código + cláusula de saída
Não inclui os custos de API dos modelos (OpenAI, Anthropic, Google). Encaminhamos tudo através das vossas contas para que os custos se mantenham transparentes. Cloud e base de dados vetorial são faturados à parte.
Acrescente um a qualquer plano.
Projetos de IA combinam bem com automação do lado do crescimento. Estes quatro encaixam facilmente.
Como uma empresa de contabilidade automatizou 91% da conciliação de faturas
3.000 faturas conciliadas manualmente todos os meses
Quatro colaboradores passavam as semanas a cruzar faturas recebidas com ordens de compra em aberto. Cada correspondência exigia verificar o nome do fornecedor, o montante, as linhas de artigo e o número da OC em dois sistemas. Os erros custavam à empresa, em média, 8 mil euros por mês em litígios.
Extração por OCR com correspondência assistida por IA
Treinámos um modelo para extrair campos de faturas (qualquer formato, qualquer idioma) e cruzá-los com as OC em aberto. Os scores de confiança encaminham as correspondências de alta certeza para aprovação automática e as incertas para uma fila de revisão humana, com todo o contexto anexado.
Apenas 4 colaboradores tratam agora das exceções
91% das faturas são conciliadas automaticamente. Os custos com litígios caíram para perto de zero. A equipa dedica-se agora a negociações com fornecedores e planeamento financeiro, em vez de comparar dados manualmente.
Faturas conciliadas automaticamente (era 0%)
AI integration cost calculator
Build cost plus monthly run cost: the full picture.
Abrir a calculadora completa com metodologiaOs seus dados
05 fieldsAfeta a taxa média; engeniores sénior custam 35 % mais.
Respostas Sinceras
O que perguntam antes de investir em IA
Escutamos estas questões em todas as reuniões comerciais. Se a sua dúvida não está aqui, marque uma chamada.
Talvez. Para tarefas de classificação, precisamos de pelo menos algumas centenas de exemplos etiquetados. Para previsão, 6 a 12 meses de dados históricos são um bom ponto de partida. Se não tiver dados suficientes, por vezes conseguimos usar modelos pré-treinados e afiná-los com o seu conjunto de dados mais pequeno. Avaliamos isto nas primeiras duas semanas, antes de se comprometer.
Todos os modelos têm um limiar de confiança. Abaixo desse limiar, o caso passa para um humano. Em decisões de negócio críticas, mantemos sempre um humano no circuito. A IA trata do volume. A sua equipa trata do discernimento.
Testamos o enviesamento antes da implementação e monitorizamos a deriva depois. Para IA generativa, restringimos os resultados aos dados do seu domínio e validamos contra respostas conhecidas. Somos honestos sobre aquilo em que a IA é fraca. Algumas tarefas não devem ser automatizadas.
Sim. Implementamos a IA como uma API REST que funciona ao lado dos seus sistemas atuais. O seu ERP, CRM ou ferramenta personalizada chama a API e recebe um resultado. Não são necessárias alterações na plataforma.
Prova de conceito em 4 semanas com dados reais. Vê os números de precisão e decide se avança para produção. A implementação em produção demora mais 4 a 8 semanas, consoante a complexidade da integração.
Na nossa experiência, não. A IA trata do trabalho repetitivo e em volume. Os membros da equipa que faziam esse trabalho passam para tarefas que exigem critério humano. A equipa de contabilidade que automatizou a correspondência de faturas dedica-se agora a negociações com fornecedores e ao tratamento de exceções.
Pronto para criar algo extraordinário?
Vamos transformar a sua visão em realidade. A nossa equipa está pronta para o ajudar a criar software que faz a diferença.