FAQ: Artificial Intelligence para o seu negócio
Reunimos as perguntas que mais ouvimos durante reuniões com potenciais clientes. Se a sua dúvida não estiver aqui, entre em contato pelo formulário na página inicial ou ligue para a nossa equipe.
Perguntas sobre custos e prazos
Valores e cronogramas variam conforme a complexidade, mas estas referências ajudam a calibrar expectativas.
Projetos de modelo preditivo com uma única fonte de dados e um objetivo claro (por exemplo, prever churn de clientes) começam em R$ 35.000. Esse valor cobre diagnóstico, auditoria de dados, treinamento do modelo, teste piloto e implantação.
Quando o escopo inclui múltiplas integrações, como conectar ERP, CRM e dados de sensores IoT, o investimento fica entre R$ 55.000 e R$ 120.000. Projetos de automação documental com OCR costumam ficar na faixa intermediária.
Enviamos uma proposta detalhada com escopo fixo e preço fechado após o diagnóstico inicial, que é gratuito. Não cobramos por hora.
O protótipo funcional fica pronto em duas a três semanas. O ciclo completo, incluindo teste piloto e implantação em produção, leva de seis a doze semanas. Projetos com dados muito fragmentados ou que exigem limpeza extensiva podem adicionar duas semanas à fase de auditoria.
Trabalhamos em sprints de duas semanas com entregas parciais, então você vê progresso real a cada quinze dias, não apenas no final.
O plano de manutenção custa entre R$ 3.500 e R$ 8.000 por mês, dependendo da quantidade de modelos em produção e da frequência de retreino. Ele inclui monitoramento de desempenho, retreino programado quando a distribuição dos dados muda e suporte técnico por e-mail e telefone em horário comercial.
O plano é opcional. Se a sua equipe técnica conseguir operar o modelo com a documentação que entregamos, não há obrigação de contratar.
Perguntas técnicas
Dúvidas comuns de CTOs, gerentes de TI e desenvolvedores que avaliam a viabilidade de um projeto de IA.
Não. Entregamos o modelo pronto para uso com documentação e treinamento presencial ou remoto. Se a sua empresa já tem desenvolvedores, integramos o nosso trabalho com o time deles via repositório Git compartilhado e revisões de código conjuntas.
Clientes sem equipe técnica contratam o plano de manutenção e nós operamos o sistema remotamente. Cerca de 40% dos nossos clientes atuais não têm nenhum desenvolvedor interno.
Assinamos um acordo de confidencialidade (NDA) antes de acessar qualquer dado. Todo o trabalho acontece em ambientes isolados com criptografia em trânsito (TLS 1.3) e em repouso (AES-256). Quando o projeto termina, deletamos todas as cópias dos dados do cliente dos nossos servidores e enviamos um certificado de exclusão.
Se a política de segurança da sua empresa proibir dados em nuvem, configuramos o ambiente de desenvolvimento diretamente nos servidores internos, via VPN.
Depende do tipo de problema. Para modelos tabulares de previsão de demanda ou classificação de clientes, geralmente precisamos de pelo menos 5.000 registros históricos com a variável-alvo preenchida. Modelos de processamento de linguagem natural, como classificação de tickets de suporte, funcionam bem a partir de 2.000 exemplos rotulados.
Na fase de auditoria, avaliamos se o volume disponível é suficiente. Se não for, podemos aplicar técnicas de data augmentation ou recomendar um período de coleta antes de iniciar o treinamento.
Sim. Já implantamos chatbots internos baseados em GPT-4 e Llama 3 para empresas que precisavam de assistentes de atendimento ao cliente ou de busca semântica em bases documentais. Usamos técnicas de RAG (retrieval-augmented generation) para garantir que as respostas se baseiem nos documentos reais da empresa, reduzindo alucinações.
O custo de inferência de um LLM pode ser significativo. Por isso, sempre apresentamos uma estimativa mensal de uso de API antes de começar, para que você saiba exatamente quanto vai gastar em produção.
Perguntas sobre o dia a dia do projeto
Como funciona a comunicação, quem participa das reuniões e o que acontece se algo der errado.
Cada projeto tem uma gerente de projetos dedicada que envia atualizações semanais por e-mail com o status das tarefas, riscos identificados e próximos passos. A cada duas semanas, fazemos uma reunião de revisão por videoconferência com duração de 45 minutos.
Para questões urgentes, mantemos um canal no Slack ou no Microsoft Teams (a escolha é sua) com tempo de resposta de até quatro horas em horário comercial.
Definimos metas de desempenho no contrato. Se o modelo não atingir a meta acordada após duas rodadas de ajuste, você tem três opções: redefinir o escopo para um problema mais simples com os mesmos dados, pausar o projeto até que novos dados estejam disponíveis, ou cancelar sem custo adicional além das etapas já entregues.
Isso aconteceu em dois dos 42 projetos que entregamos. Num deles, o problema era a qualidade dos dados de entrada. Após três meses de coleta mais rigorosa, retomamos o projeto e atingimos a meta na primeira tentativa.
Sim. A maior parte do trabalho é remota. Temos clientes em São Paulo, Belo Horizonte, Recife e Porto Alegre. Para projetos que exigem acesso a infraestrutura física (servidores on-premise, por exemplo), fazemos visitas presenciais com custos de deslocamento incluídos na proposta.
As reuniões de diagnóstico e revisão acontecem por Google Meet ou Zoom. Só viajamos quando há uma necessidade técnica concreta.
Todo o código e os modelos treinados pertencem ao cliente após a entrega final. Você recebe o repositório completo com código-fonte, pesos do modelo, scripts de retreino e documentação. Pode adaptá-lo, integrá-lo a outros sistemas ou até contratar outra empresa para dar continuidade.
Não cobramos royalties nem licenças recorrentes pelo uso do modelo.
Ainda tem dúvidas?
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