IA aplicada e ciência de dados
Automatize seus processos e decisões sem perder o controle.
Todo mundo está experimentando o GenAI. Poucas empresas sabem como industrializá-lo. Projetamos, desenvolvemos e orquestramos seus modelos de ciência de dados e agentes de IA para que eles produzam resultados confiáveis na produção, não demonstrações impressionantes que não se sustentam.
+150 empresas apoiadas
— 5/5 avaliações do Google
Benefícios/impactos
O que isso traz
Resultados concretos para sua organização, mensuráveis desde as primeiras semanas de intervenção.
01
Modelos de IA que resolvem problemas de negócios
Cada modelo que desenvolvemos atende a um objetivo comercial definido: reduzir um custo, acelerar um processo, melhorar uma previsão. Nenhum modelo por uma questão de modelagem.
02
Agentes de IA orquestrados e controlados
Seus agentes da GenAI não estão trabalhando livremente. Implementamos circuitos de salvaguarda, monitoramento e validação que garantem respostas confiáveis e controladas.
03
A transição do POC para a produção, incluída
Não enviamos um caderno. Entregamos um sistema industrializado, integrado às suas ferramentas de negócios, implantado na produção e monitorado. O POC é apenas uma etapa, não a entrega.
04
Exploração de seus dados proprietários
O valor real do GenAI nos negócios é quando ele trabalha com seus dados, não com base no conhecimento genérico. Conectamos LLMs aos seus ativos de informação para obter resultados específicos ao seu contexto.
05
Um aumento na competência de suas equipes
Nossos cientistas de dados e engenheiros de IA trabalham com os seus, não para eles. A transferência de habilidades é integrada para que sua equipe ganhe autonomia em novas técnicas.
Chapitres
Nossa expertise
As habilidades e o know-how que mobilizamos para oferecer resultados com base nessa expertise.
Ferramentas/Parceria
Como implementamos essa expertise?
Trabalhamos com todos os frameworks e plataformas do mercado. A escolha tecnológica é ditada por seu caso de uso, suas restrições de confidencialidade e 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
Tipo de projetos
O que entregamos
Resultados operacionais, não recomendações. Aqui estão os formatos de missão que usamos com base nessa experiência.
01
Modelo preditivo industrializado
Da estrutura à produção: desenvolvimento, validação e implantação de um modelo de aprendizado de máquina integrado aos seus processos de negócios. Pontuação de clientes, previsão de demanda, detecção de fraudes, otimização logística.
02
Sistema RAG em dados proprietários
Conectando um LLM ao seu banco de dados documental interno para permitir que suas equipes consultem seus dados em linguagem natural. Documentos técnicos, base de conhecimento, contratos, publicações.
03
Agente de IA comercial
Projeto e implantação 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 implantação de modelos de visão computacional: controle de qualidade visual, análise de imagens médicas, reconhecimento de objetos, detecção de anomalias na linha de produção.
Casos de negócios
Eles industrializaram a Ciência de Dados e a GenAI conosco
Não entregamos POCs. Fornecemos sistemas que funcionam, com um impacto mensurável nos negócios de nossos clientes.
Suas perguntas, nossas respostas
Todas as respostas para entender nossa abordagem, como trabalhamos e o que você pode esperar de nossa colaboração.
O que é IA generativa aplicada?
A IA generativa aplicada se refere à industrialização de modelos como GPT, Claude ou Mistral em dados proprietários da empresa para automatizar tarefas de negócios. A Diametral implanta sistemas RAG personalizados, agentes autônomos e copilotos, com supervisão humana, governança e medição do valor comercial gerado.
O que é um sistema RAG?
Um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina um modelo de linguagem com uma base de conhecimento proprietária para gerar respostas que estão incorporadas em seus documentos. A Diametral implanta 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 retirá-lo do modo de demonstração para torná-lo um sistema supervisionado, medido e governado. A Diametral supervisiona cada agente com proteções (filtros de conteúdo, validação humana em ações críticas, registros completos) e mede o valor gerado mensalmente para garantir que eles continuem sendo um ativo e não uma caixa preta.
Qual é a diferença entre POC e IA industrializada?
Um POC demonstra viabilidade em um perímetro pequeno, uma IA industrializada trabalha em produção com SLA, monitoramento e integração em ferramentas de negócios. A Diametral evita a eterna síndrome do POC ao definir os critérios de 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 é baseado em quatro práticas: ancorar as respostas em seus documentos por meio de um RAG, validar os resultados por meio de regras de negócios, configurar a supervisão humana em casos confidenciais e rastrear cada resposta para auditoria. A Diametral integra essas camadas por padrão em cada implantação de IA generativa corporativa.
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Um caso de uso de IA em mente? Vamos construí-lo juntos.
Descreva seu problema. Um cientista de dados sênior da Diametral avalia a viabilidade e oferece uma abordagem inicial.