IA e Machine Learning
IA personalizada integrada a produtos reais — chatbots, agentes, RAG, visão computacional e voz que realmente entram em produção, não apenas em demonstrações.
A maioria dos "projetos de IA" morre na fase de demonstração — um prompt bem-acabado em um ambiente de testes que nunca chega a tocar dados de produção, autenticação ou usuários reais. Os nossos não. Construímos toda a estrutura ao redor do modelo: pipelines de recuperação que buscam nos seus documentos e bancos de dados reais (pgvector, LlamaIndex), orquestração de agentes que chama suas ferramentas e APIs internas (LangGraph), e as barreiras de segurança, os registros e as trilhas de citação que tornam a saída de um LLM algo em que sua equipe pode confiar e lançar em produção. Seja um assistente de suporte fundamentado na sua base de conhecimento, um pipeline de extração de documentos ou um agente de voz em tempo real, o trabalho segue a mesma disciplina: conectar um modelo a um sistema que precisa funcionar na terça-feira e continuar funcionando daqui a seis meses.
Isso é para empresas com um problema específico e bem delimitado — não para "adicionar IA ao roadmap". Equipes de suporte afogadas em tickets repetitivos. Equipes operacionais redigitando dados de formulários digitalizados ou documentos de identidade. Equipes de produto que querem personalização ou previsão de churn, mas não têm uma equipe de ML para construir isso. Trabalhamos com OpenAI e Anthropic Claude para tarefas de linguagem, PyTorch para modelos personalizados de visão e previsão, e ElevenLabs junto com OpenAI Realtime para voz — escolhendo a stack de acordo com o que o problema exige, não com o que está na moda.
A credibilidade aqui vem da disciplina de escopo, não do tamanho. Começamos com um recorte estreito e funcional usando os seus próprios dados — não uma demonstração genérica de chatbot — porque essa é a única forma de saber se a precisão de recuperação, a latência e os casos extremos vão se sustentar antes de você comprometer orçamento com a construção completa.
Nosso processo
Auditoria de Dados e Escopo
Mapeamos seus documentos, bancos de dados ou fontes de imagem/áudio em relação ao caso de uso — chatbot, agente, visão ou voz — e definimos como devem ser a precisão e a latência antes de escrever qualquer código.
Protótipo Fundamentado
Construímos um recorte funcional com os seus dados reais: um pipeline RAG em pgvector e LlamaIndex, ou uma primeira versão de modelo de visão/voz, para comprovar a qualidade da recuperação desde cedo, em vez de simplesmente presumi-la.
Construção de Agentes e Integração
A lógica de chamada de ferramentas é implementada via LangGraph, conectada às suas APIs e sistemas internos, com citações, barreiras de segurança e registros, para que as saídas sejam rastreáveis, e não uma caixa-preta.
Robustecimento e Entrega
Testamos casos extremos sob carga, ajustamos prompts e recuperação com base no uso real, e entregamos um sistema robusto para produção com monitoramento — não uma demonstração que quebra diante de tráfego real.
O que oferecemos
Chatbots e Assistentes
Assistentes de suporte e vendas baseados em LLM, fundamentados nos seus documentos, disponíveis na web, WhatsApp ou Slack
Agentes de IA e Sistemas RAG
Agentes que utilizam ferramentas e sistemas de recuperação que respondem com base nos seus dados privados, com citações
Visão Computacional e OCR
Detecção de objetos, extração de dados de documentos/identidades e pipelines de inspeção de qualidade
IA de Voz e Fala
Agentes de voz em tempo real, transcrição e tradução ao vivo com OpenAI Realtime e ElevenLabs
ML e Recomendação
Modelos personalizados de previsão, churn, detecção de fraude, projeção e personalização
Tecnologias que usamos
Perguntas frequentes
Diga-nos o que
construir.
Traga-nos aquela que todos disseram ser demasiado difícil. Resposta gratuita e sem compromisso em até um dia útil — NDA mediante pedido.
IA e Machine Learning
O desenvolvimento de inteligência artificial e machine learning consiste em ligar modelos de linguagem, visão, voz ou previsão a um produto real, para que respondam com base nos seus próprios dados e continuem a funcionar em produção. Na Prixelo, isso significa chatbots e assistentes com LLM fundamentados nos seus documentos, agentes de IA que usam ferramentas, sistemas de recuperação (RAG) que citam as suas fontes, pipelines de visão computacional e OCR, agentes de voz em tempo real e modelos personalizados de previsão ou recomendação. É indicado para empresas com um problema específico e bem delimitado: equipas de suporte que lidam com tickets repetitivos, equipas de operações que voltam a digitar dados de formulários digitalizados, ou equipas de produto que querem personalização sem ter uma equipa interna de ML. A entrega inclui uma auditoria de dados e de âmbito, um protótipo funcional com os seus dados reais, a integração com as suas APIs e sistemas internos, e uma passagem robusta com monitorização e registos. Um protótipo funcional fica normalmente pronto em 2-4 semanas, e uma versão preparada para produção em 8-12 semanas. Um chatbot ou uma integração RAG com âmbito definido começa nos 7.000 $; agentes de IA e sistemas personalizados de visão ou voz começam nos 20.000 $ ou mais.
Perguntas frequentes
O que inclui o desenvolvimento de inteligência artificial e machine learning?
Inclui tudo o que rodeia o modelo, não apenas o prompt. O âmbito típico abrange a integração de LLM, a recuperação sobre os seus documentos com pesquisa vetorial, agentes que chamam as suas ferramentas e APIs internas, visão computacional e OCR, funcionalidades de voz e fala, e modelos de recomendação ou previsão. Cada projeto inclui também salvaguardas, registos e rastreabilidade das citações, para que a sua equipa possa verificar de onde vem uma resposta, além de monitorização quando o sistema entra em funcionamento.
O que é RAG e quando é que uma empresa precisa dele?
RAG (geração aumentada por recuperação) significa que o sistema pesquisa primeiro o seu próprio conteúdo, como artigos de ajuda, políticas ou registos de base de dados, e depois o modelo de linguagem responde usando apenas o que encontrou. Uma empresa precisa dele quando as respostas têm de refletir informação privada ou que muda com frequência, com a qual um modelo genérico nunca foi treinado, e quando utilizadores ou colaboradores precisam de ver em que fonte se baseia cada resposta.
Que problemas se adequam bem a um desenvolvimento de IA à medida?
Os mais adequados são tarefas restritas e repetidas, com entradas claras e um resultado mensurável: responder a perguntas de suporte recorrentes a partir de uma base de conhecimento, extrair campos de formulários ou documentos de identificação digitalizados, encaminhar ou resumir pedidos recebidos, transcrever chamadas ou prever a perda de clientes a partir dos dados existentes. Um objetivo amplo como «adicionar IA ao produto» costuma resultar melhor se for primeiro reduzido a uma tarefa deste tipo, para que a precisão possa ser testada antes de comprometer mais orçamento.
Como se reduzem as respostas erradas ou inventadas de um sistema de IA?
Fundamentamos as respostas em fontes recuperadas, mostramos citações e limitamos o sistema às tarefas para as quais foi definido. Antes de escrever código, acordamos o que é uma precisão e um tempo de resposta aceitáveis e, depois, testamos com exemplos reais dos seus dados, incluindo casos-limite difíceis. Registar cada pedido e cada resposta torna os erros rastreáveis, para que os prompts e a recuperação sejam ajustados com base na utilização real e não em suposições.
O que precisamos de preparar antes de um projeto de IA começar?
Sobretudo acesso aos dados com que o sistema vai trabalhar: documentos, tabelas de base de dados, imagens de exemplo ou gravações de áudio, juntamente com alguns exemplos reais das perguntas ou tarefas que deve tratar. Também ajuda indicar uma pessoa que conheça bem o processo e consiga avaliar se os resultados estão corretos. Mapeamos estas fontes durante a auditoria de âmbito, por isso nada precisa de estar perfeitamente organizado à partida.
O que acontece depois de o sistema de IA entrar em produção?
A passagem inclui monitorização e registos, para que possa ver como o sistema é usado e onde tem dificuldades. O tráfego real costuma revelar perguntas e entradas que os testes não apanharam, por isso os prompts e a recuperação são afinados com base nessa utilização. Os modelos e os fornecedores também mudam ao longo do tempo, pelo que vale a pena prever novos testes periódicos sempre que o modelo subjacente for atualizado ou substituído.