Applied & Gen AI
Orquestre seus agentes de IA para maximizar seu impacto sem perder o controle.
Todos estão experimentando a GenAI. Poucas empresas sabem como escalá-la de forma eficaz. Nós projetamos, desenvolvemos e orquestramos seus modelos de ciência de dados e agentes de IA para que entreguem resultados confiáveis em produção — não apenas demos impressionantes que não se sustentam no mundo real.
+150 empresas apoiadas— 5/5 avaliações no Google
Benefícios / Impactos
O que isto traz
Resultados concretos para a sua organização, mensuráveis desde as primeiras semanas de intervenção.
01
Modelos de IA que resolvem problemas de negócio
Cada modelo que desenvolvemos cumpre um objetivo de negócio definido: reduzir um custo, acelerar um processo, melhorar uma previsão. Nenhum modelo por modelar.
02
Agentes de IA orquestrados e controlados
Os seus agentes GenAI não funcionam de forma descontrolada. Implementamos salvaguardas, monitorização e circuitos de validação que garantem respostas fiáveis e controladas.
03
A transição da POC para a produção, incluída
Não entregamos um notebook. Entregamos um sistema industrializado, integrado às suas ferramentas de negócio, implementado em produção e monitorizado. A POC é apenas uma etapa, não o entregável.
04
Aproveitamento dos seus dados proprietários
O verdadeiro valor da GenAI nos negócios é quando ela opera com os seus dados, não com conhecimento genérico. Conectamos LLMs aos seus ativos de informação para resultados específicos ao seu contexto.
05
Um aumento na competência das suas equipas
Os nossos Cientistas de Dados e Engenheiros de IA trabalham com a sua equipa, não para ela. A transferência de competências é integrada para que a sua equipa ganhe autonomia em novas técnicas.
Capítulos
A nossa especialização
As competências e o know-how que implementamos para entregar resultados nesta área de especialização.
Ferramentas / Parceria
Como implementamos essa expertise
Trabalhamos com todos os frameworks e plataformas do mercado. A escolha tecnológica é ditada pelo seu caso de uso, pelas suas restrições de confidencialidade e pela sua infraestrutura existente, nunca por uma preferência de ferramenta.
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Power BI
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Power BI
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Tipos de projeto
O que entregamos
Entregáveis operacionais, não recomendações. Aqui estão os formatos de missões que implementamos nesta área de especialização.
01
Modelo preditivo industrializado
Do framework à produção: desenvolvimento, validação e implementação de um modelo de machine learning integrado nos seus processos de negócio. Scoring de clientes, previsão de demanda, detecção de fraude, otimização logística.
02
Sistema RAG em dados proprietários
Conectar um LLM à sua base de dados documental interna para permitir que as suas equipes consultem os seus dados em linguagem natural. Documentos técnicos, base de conhecimento, contratos, publicações.
03
Agente de IA empresarial
Conceção e implementação de um agente autônomo que executa fluxos de trabalho complexos: processamento automático de e-mails, análise de documentos, geração de relatórios, suporte à decisão.
04
Sistema de visão computacional
Desenvolvimento e implementação de modelos de visão computacional: controle de qualidade visual, análise de imagens médicas, reconhecimento de objetos, detecção de anomalias na linha de produção.
Business Cases
Eles industrializaram Ciência de Dados e GenAI conosco
Não entregamos POCs. Entregamos sistemas que funcionam, com um impacto mensurável nos negócios dos nossos clientes.
As suas perguntas, as nossas respostas
Todas as respostas para entender a nossa abordagem, a forma como trabalhamos e o que pode esperar da nossa colaboração.
O que é IA generativa aplicada?
A IA generativa aplicada refere-se à industrialização de modelos como GPT, Claude ou Mistral em dados proprietários da empresa para automatizar tarefas de negócios. A Diametral implementa sistemas RAG personalizados, agentes autônomos e copilotos, com supervisão humana, governança e medição do valor de negócio gerado.
O que é um sistema RAG?
Um sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) combina um modelo de linguagem com uma base de conhecimento proprietária para gerar respostas que estão incorporadas nos seus documentos. A Diametral implementa RAGs em contratos, procedimentos, catálogos de produtos ou bases de conhecimento de suporte, o que elimina as alucinações típicas dos LLMs generalistas e garante a rastreabilidade das fontes.
Como industrializar um agente de IA?
Industrializar um agente de IA envolve tirá-lo do modo de demonstração para torná-lo um sistema supervisionado, medido e governado. A Diametral supervisiona cada agente com salvaguardas (filtros de conteúdo, validação humana em ações críticas, registos completos) e mede o valor gerado mensalmente para garantir que permaneçam um ativo e não uma caixa preta.
Qual é a diferença entre POC e IA industrializada?
Uma POC demonstra a viabilidade num perímetro pequeno, uma IA industrializada funciona em produção com SLA, monitorização e integração em ferramentas de negócio. A Diametral evita a síndrome da POC eterna ao definir os critérios para a transição para a produção desde o início: volume alvo, integração de SI, governança e ROI esperado.
Como evitar as alucinações da IA generativa?
Evitar alucinações baseia-se em quatro práticas: ancorar as respostas nos seus documentos através de um RAG, validar os resultados através de regras de negócio, estabelecer supervisão humana em casos sensíveis e rastrear cada resposta para auditoria. A Diametral integra estas camadas por padrão em cada implementação de IA generativa empresarial.
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Tem um caso de uso de IA em mente? Vamos construí-lo juntos.
Descreva o seu problema. Um Cientista de Dados Sênior da Diametral avalia a viabilidade e oferece uma abordagem inicial.