Modelos preditivos
Construímos algoritmos de previsão de demanda, churn e precificação dinâmica. Um varejista de São Paulo reduziu rupturas de estoque em 41% nos primeiros 90 dias usando nosso modelo de reposição automática.
Artificial Intelligence que gera resultados concretos para sua empresa
A Central AI Value constrói modelos de inteligência artificial sob medida. Reduzimos custos operacionais, aceleramos decisões e transformamos dados brutos em receita previsível.
Conheça nossos serviços Fale conoscoO que fazemos
Cada projeto começa com um diagnóstico de 2 semanas. Só depois escrevemos a primeira linha de código.
Automação de processos
Integramos pipelines de dados com RPA e processamento de linguagem natural. Nossos bots de triagem de documentos leem contratos em PDF, extraem cláusulas-chave e alimentam o ERP sem intervenção humana. Tempo médio de implantação: 6 semanas.
Visão computacional
Detectamos defeitos em linhas de produção com câmeras comuns e redes convolucionais treinadas com os dados do próprio cliente. Uma indústria de embalagens em Campinas passou de 3,2% para 0,4% de produtos defeituosos expedidos após 5 meses de operação do sistema.
Dashboards inteligentes
Criamos painéis que não apenas mostram números, mas explicam por que eles mudaram. O módulo de anomalias envia alertas quando um KPI se desvia do padrão histórico, antes que o problema vire prejuízo.
Consultoria e treinamento
Oferecemos workshops de 8 a 40 horas para equipes técnicas e de negócios. O conteúdo cobre desde fundamentos de machine learning até deploy em produção com monitoramento de drift de modelo.
Análise de dados sob demanda
Nem todo projeto precisa de IA. Às vezes, uma análise exploratória bem feita já resolve a dúvida do conselho. Entregamos relatórios com visualizações claras e recomendações acionáveis em até 10 dias úteis.
Como um projeto acontece
Do primeiro contato à operação contínua, o processo tem quatro fases.
1. Diagnóstico
Passamos duas semanas dentro da operação. Entrevistamos gestores, mapeamos fontes de dados e identificamos onde a IA pode gerar retorno mensurável. Ao final, entregamos um documento com escopo, cronograma e estimativa de ROI.
2. Prototipagem
Em 4 a 6 semanas, construímos um protótipo funcional com dados reais. O cliente testa, questiona, pede ajustes. Não avançamos para a próxima fase sem aprovação formal do protótipo.
3. Produção
Engenheiros de MLOps colocam o modelo em ambiente de produção com testes automatizados, versionamento e fallback. O deploy acontece de forma incremental: primeiro 5% do tráfego, depois 25%, depois 100%.
4. Monitoramento
Modelos degradam com o tempo. Monitoramos métricas de performance semanalmente e retreinamos quando o drift ultrapassa limiares acordados. O contrato de manutenção cobre esse ciclo por 12 meses.
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