Product Delivery
Acompanhe exatamente quanto sua IA gera por mês em euros.
Gerenciamos suas iniciativas de dados e IA como produtos de negócio: com usuários, KPIs e um ROI rastreável. Não como projetos de tecnologia que desaparecem após a entrega.
+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 Data Scientists trabalham com os seus, não para eles. A transferência de competências é integrada para que a sua equipa ganhe autonomia em novas técnicas.
Capítulos
A nossa expertise
As competências e o know-how que implementamos para entregar resultados nesta expertise.
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 missão 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. Pontuação de clientes, previsão de procura, deteção 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 equipas consultem os seus dados em linguagem natural. Documentos técnicos, base de conhecimento, contratos, publicações.
03
Agente de IA para negócios
Conceção e implementação de um agente autónomo 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: controlo de qualidade visual, análise de imagens médicas, reconhecimento de objetos, deteção de anomalias na linha de produção.
Business Cases
Industrializaram Data Science e GenAI connosco
Não entregamos POCs. Entregamos sistemas que funcionam, com um impacto mensurável no negócio dos nossos clientes.
As suas perguntas, as nossas respostas
Todas as respostas para entender a nossa abordagem, como trabalhamos e o que pode esperar da nossa colaboração.
O que é IA generativa aplicada?
Um Produto de Dados é uma solução de dados ou IA gerida como um produto de negócio, com utilizadores identificados, KPIs medidos e um ROI rastreável. A Diametral gere as suas iniciativas de dados como produtos sustentáveis, em vez de projetos pontuais, o que garante a sua adoção e valor a longo prazo.
O que é um sistema RAG?
O Data Product Manager atua como uma ponte entre as equipas de tecnologia e de negócio: ele define a visão do produto, prioriza o roadmap, mede o valor gerado e arbitra as mudanças. A Diametral integra Data Product Managers seniores nas suas equipas ou treina os seus próprios para criar este papel que ainda é raro na maioria dos grupos.
Como medir o ROI de um projeto 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 as saídas através de regras de negócio, configurar a supervisão humana em casos sensíveis e rastrear cada resposta para auditoria. A Diametral integra estas camadas por padrão em cada implementação de IA generativa em negócios.
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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.