Applied AI and Data Science
Orquestre seus agentes de IA para maximizar o impacto deles sem perder o controle.
Todo mundo está experimentando a GenAI. Poucas empresas sabem escalá-la com eficiência. Projetamos, desenvolvemos e orquestramos seus modelos de Data Science e seus agentes de IA para que entreguem resultados confiáveis em produção — e não apenas demos impressionantes que não se sustentam em condições reais.
+150 empresas atendidas
— 5/5 no Google
Benefícios / Impactos
O que isso traz
Resultados concretos para a sua organização, mensuráveis já nas primeiras semanas de atuação.
01
Modelos de IA que resolvem problemas de negócio
Cada modelo que desenvolvemos atende a um objetivo de negócio definido: reduzir um custo, acelerar um processo, melhorar uma previsão. Nada de modelar só por modelar.
02
Agentes de IA orquestrados e sob controle
Seus agentes de GenAI não funcionam sem controle. Implementamos os guardrails, o monitoramento e os fluxos de validação que garantem respostas confiáveis e controladas.
03
A passagem do POC para a produção, incluída
Não entregamos um notebook. Entregamos um sistema industrializado, integrado às suas ferramentas de negócio, implantado em produção e monitorado. O POC é apenas uma etapa, não a entrega final.
04
O aproveitamento dos seus dados proprietários
O verdadeiro valor da GenAI nas empresas aparece quando ela trabalha com os seus dados, e não com conhecimento genérico. Conectamos os LLMs ao seu acervo de informações para gerar resultados específicos do seu contexto.
05
A capacitação das suas equipes
Nossos Data Scientists e AI Engineers trabalham com os seus, e não no lugar deles. A transferência de conhecimento está integrada para que sua equipe ganhe autonomia nas novas técnicas.
Capítulos
Nossa expertise
As competências e o know-how que aplicamos para produzir resultados nessa especialidade.
Ferramentas / Parcerias
Como colocamos essa expertise em prática
Trabalhamos com todos os frameworks e plataformas do mercado. A escolha tecnológica é guiada pelo seu caso de uso, suas restrições de confidencialidade e sua infraestrutura existente, nunca por 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 projetos
O que entregamos
Entregas operacionais, não recomendações. Estes são os formatos de projeto que implementamos nessa especialidade.
01
Modelo preditivo industrializado
Do escopo à produção: desenvolvimento, validação e implantação de um modelo de machine learning integrado aos seus processos de negócio. Scoring de clientes, previsão de demanda, detecção de fraudes, otimização logística.
02
Sistema RAG sobre dados proprietários
Conexão de um LLM à sua base documental interna para que suas equipes consultem seus dados em linguagem natural. Documentos técnicos, base de conhecimento, contratos, publicações.
03
Agente de IA de negócio
Concepção e implantação de um agente autônomo que executa workflows complexos: tratamento automático de e-mails, análise de documentos, geração de relatórios, apoio à decisão.
04
Sistema de computer vision
Desenvolvimento e implantação de modelos de computer vision: controle de qualidade visual, análise de imagens médicas, reconhecimento de objetos, detecção de anomalias em linhas de produção.
Casos de negócio
Eles industrializaram Data Science e GenAI conosco
Não entregamos POCs. Entregamos sistemas que funcionam, com impacto mensurável no negócio dos nossos clientes.
Suas perguntas, nossas respostas
Todas as respostas para entender nossa abordagem, nossa forma de trabalhar e o que você pode esperar da nossa parceria.
O que é GenAI aplicada?
A GenAI aplicada é a industrialização de modelos como GPT, Claude ou Mistral sobre os dados proprietários da empresa para automatizar tarefas de negócio. A Diametral implanta sistemas RAG sob medida, agentes autônomos e copilotos, com supervisão humana, governança e mensuração do valor de negócio gerado.
O que é um sistema RAG?
Um sistema Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina um modelo de linguagem com uma base de conhecimento proprietária para gerar respostas fundamentadas nos seus documentos. A Diametral implanta RAG sobre contratos, procedimentos, catálogos de produtos ou bases 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 significa tirá-lo do modo demo para transformá-lo em um sistema supervisionado, mensurado e governado. A Diametral enquadra cada agente com guardrails (filtros de conteúdo, validação humana nas ações críticas, logs completos) e mede o valor gerado mês a mês para garantir que ele continue sendo um ativo, e não uma caixa-preta.
Qual é a diferença entre um POC e uma IA industrializada?
Um POC demonstra a viabilidade em um escopo reduzido; uma IA industrializada roda em produção com SLA, monitoramento e integração às ferramentas de negócio. A Diametral evita a síndrome do POC eterno definindo desde o início os critérios de entrada em produção: volume-alvo, integração com os sistemas, governança e ROI esperado.
Como evitar as alucinações da GenAI?
Evitar alucinações depende de quatro práticas: fundamentar as respostas nos seus documentos por meio de um RAG, validar as saídas com regras de negócio, implementar supervisão humana nos casos sensíveis e registrar cada resposta para auditoria. A Diametral integra essas camadas por padrão em cada implantação de GenAI corporativa.
contato
Tem um caso de uso de IA em mente? Vamos construí-lo juntos.
Descreva seu problema. Um Senior Data Scientist da Diametral avalia a viabilidade e propõe uma primeira abordagem.