A sua própria IA privada, configurada e gerida para si, para que os seus dados permaneçam consigo.
Para empresas que não podem enviar documentos a serviços de IA externos. Instalamos um modelo de IA aberto nos seus próprios servidores ou na sua cloud privada, para que a equipa use a IA para redigir, resumir e esclarecer dúvidas sem que nada saia da sua rede.
Para empresas cuja IA tem de escrever ou classificar à sua maneira. Criamos um processo repetível que transforma os seus dados de exemplo num modelo treinado à medida, testado com exemplos reservados antes de cada nova versão entrar em funcionamento.
Para empresas com muitos documentos onde a equipa ou os clientes pesquisam. Criamos uma IA que lê os seus documentos e responde a perguntas citando a fonte exata, testada com as suas próprias perguntas reais.
Construímos um conjunto de avaliação versionado que pontua cada alteração de modelo ou de prompt face a um conjunto de dados de referência antes de entrar em produção, detetando regressões automaticamente. Os resultados são acompanhados ao longo do tempo para que possa ver a evolução da qualidade entre versões.
Construímos uma camada em linha que deteta e oculta nomes, e-mails, números de cartão, identificadores de saúde e entidades personalizadas antes de o texto chegar a qualquer modelo ou registo. As ocultações são reversíveis através de um cofre seguro, mediante autorização, para que os sistemas a jusante continuem a funcionar.
Para empresas com funcionalidades de IA que querem provas de que uma versão é melhor do que outra. Criamos experiências que dividem o tráfego real entre versões de prompt ou de modelo e medem resultados reais do negócio.
Para criadores de aplicações cuja IA tem de funcionar depressa, sem ligação ou de forma privada. Reduzimos um modelo e instalamo-lo dentro da sua aplicação de telemóvel, aplicação web ou dispositivo, para que funcione sem servidor.
Para equipas cuja IA tem poucos exemplos de casos raros. Criamos um pipeline que gera exemplos fictícios realistas, os compara com os seus dados reais e regista o que foi gerado e porquê.
Construímos uma camada de validação que impõe o esquema, bloqueia conteúdo inseguro ou fora da política e verifica a fundamentação factual de cada resposta do modelo antes de chegar a um utilizador. As respostas que falham são corrigidas automaticamente ou repetidas em vez de serem entregues.
Construímos um ciclo de feedback que capta os polegares, correções e escolhas dos utilizadores e os transforma em sinal de treino DPO/RLHF para alinhar progressivamente o modelo com os seus utilizadores. Cada ciclo é medido face a um conjunto reservado para confirmar uma melhoria real.
Configuramos infraestrutura de GPU com escalamento automático que aumenta a capacidade sob carga e a reduz quando está inativa, com filas e classes de prioridade. Os trabalhos e a inferência partilham o conjunto de forma eficiente para que deixe de pagar por aceleradores inativos.
Para empresas que executam os seus próprios modelos de IA em servidores dispendiosos. Afinamos a forma como os seus modelos são servidos para que o mesmo hardware trate mais pedidos e mais depressa, e medimos o antes e o depois.
Implementamos um verificador de fundamentação que confronta cada afirmação gerada com as passagens de origem e sinaliza ou bloqueia afirmações sem suporte. Pontua a fidelidade em tempo real e pode forçar uma nova geração quando a resposta se desvia.
Destilamos o comportamento de um modelo grande para um modelo pequeno e barato que funciona a uma fração do custo, mantendo a maior parte da qualidade na sua tarefa. Geramos as saídas do professor, treinamos o aluno e demonstramos que a diferença de qualidade é aceitável.
Integramos uma funcionalidade de IA — resumo, redação, pesquisa ou classificação — diretamente na sua aplicação existente, com autenticação adequada, limites de pedidos, estados de erro e analítica. É entregue como código de produção na sua stack, e não como uma demonstração.
Construímos uma camada de defesa que deteta e neutraliza tentativas de prompt injection e de jailbreak escondidas nas entradas dos utilizadores ou em documentos recuperados. Isola o conteúdo não fidedigno, remove instruções e bloqueia a utilização indevida de ferramentas antes de ocorrerem danos.
Para empresas que lançam ou ampliam funcionalidades de IA. Simulamos muitos utilizadores em simultâneo na sua IA e mostramos a rapidez de resposta, onde falha e que capacidade precisa para crescer.
Implementamos monitorização que acompanha a distribuição das entradas e a qualidade das saídas ao longo do tempo e alerta quando o modelo começa a desviar-se da sua base de treino. Distingue o desvio de dados do desvio de conceito para que saiba se deve voltar a treinar ou repensar.
Para equipas que treinam e executam os seus próprios modelos. Criamos um feature store para que as mesmas definições de dados alimentem o treino e as previsões em produção, acabando com as discrepâncias que estragam os modelos sem ninguém dar por isso.
Construímos um pipeline que executa modelos sobre milhões de registos de forma eficiente, com checkpoints, novas tentativas e controlo de custos. Os grandes trabalhos de pontuação correm durante a noite e retomam sem problemas se forem interrompidos.
Configuramos implementações progressivas de modelos que enviam uma pequena parte do tráfego para uma nova versão, acompanham as métricas de qualidade e de erro, e promovem ou revertem automaticamente com base nos números. Os modelos defeituosos nunca chegam a todos os seus utilizadores.
Para empresas cuja pesquisa com IA falha por causa de termos especializados. Treinamos o modelo de pesquisa com os seus termos e exemplos para que encontre os documentos certos, e medimos a melhoria face ao modelo padrão.
Construímos uma camada de memória que armazena, resume e recupera o histórico das conversas para que o seu assistente se lembre dos utilizadores entre sessões sem esgotar a janela de contexto. Equilibra a capacidade de recordação com o custo através de resumos por níveis.
Para empresas de software que acrescentam funcionalidades de IA para muitos clientes empresariais. Criamos um único backend que mantém os dados de cada cliente rigorosamente separados, mede a sua utilização e permite definir limites e modelos por plano.
Implementamos um serviço que impõe limites de tokens e de pedidos por utilizador, por equipa e por plano, com degradação gradual e feedback claro sobre as quotas. Protege o seu orçamento e impede que um único cliente prive os restantes de recursos.
Construímos e implementamos um classificador de moderação ajustado à sua política que sinaliza, em grande escala, conteúdo tóxico, inseguro ou fora da política em texto ou imagens. Inclui uma fila de revisão e retreino contínuo a partir das decisões dos moderadores.
Implementamos um pipeline de ASR com diarização de oradores, marcação temporal e ajuste ao vocabulário do setor que transcreve com exatidão chamadas e reuniões gravadas com aviso aos participantes. Corre na sua infraestrutura para que as gravações nunca saiam do seu controlo.
Para lojas online e sites de conteúdo que mostram a todos os mesmos artigos. Criamos um motor de recomendações que aprende com a navegação e as compras para sugerir os produtos certos a cada visitante, com as suas regras de negócio por cima.
Para negócios que querem saber quando acontece algo estranho: uma quebra de vendas, um pico de pagamentos, uma onda de erros do sistema. Implementamos um modelo que aprende como é o normal e avisa-o de anomalias reais, não de ruído.
Construímos um conjunto de testes adversariais que sonda automaticamente a sua IA em busca de jailbreaks, fugas de dados, enviesamentos e violações de políticas, e que volta a ser executado em cada nova versão. As conclusões incluem gravidade, reproduções e orientações de correção.
Para negócios cujas perguntas exigem ligar factos entre muitos registos. Combinamos um mapa de como as suas pessoas, empresas, produtos e documentos se ligam com a pesquisa de documentos, para que a IA responda a perguntas de vários passos.
Construímos recuperação e geração sobre imagens e texto, para que os utilizadores possam consultar diagramas, capturas de ecrã, fotografias de produtos e documentos em conjunto. As imagens são convertidas em embeddings, recuperadas e analisadas juntamente com o texto que as rodeia.
Para empresas que oferecem IA personalizada por cliente ou tarefa. Montamos um serviço em que um modelo base alterna muitos pequenos complementos personalizados, de modo que cada cliente tenha a sua própria versão ajustada sem um servidor dedicado.
Reduzimos o seu modelo através de pruning, quantização e compressão estruturada, para caber em orçamentos de memória e de custo mais apertados, medindo o compromisso de qualidade em cada passo. Recebe o modelo mais pequeno que ainda cumpre o seu nível de qualidade.
Para locais que precisam de manter os dados totalmente offline: fábricas, laboratórios, arquivos privados. Entregamos um sistema de IA completo que funciona sem qualquer internet: o modelo, a pesquisa de documentos e um ecrã de chat, atualizado apenas por pacotes assinados offline.
Para equipas de software que ligam várias aplicações ao back-end de IA. Criamos uma biblioteca de código tipada com novas tentativas, streaming, inícios de sessão e tratamento de erros incorporados, além de documentação e exemplos nas linguagens que a sua equipa usa.
Para negócios cuja pesquisa com IA superou a configuração de demonstração. Movemos a sua base de dados de pesquisa para uma configuração de produção que suporta o crescimento e as falhas, com a mudança feita sem tempo de inatividade.
Construímos um sistema que pesquisa e otimiza prompts de forma programática face ao seu conjunto de avaliação, tratando a engenharia de prompts como um problema de otimização mensurável. Converge para prompts que superam os escritos à mão.
Para equipas que precisam de avaliar em escala os resultados de uma IA. Criamos um juiz de IA que pontua as respostas segundo a sua grelha e confrontamo-lo com avaliações humanas para que possa confiar nas pontuações dele.
Para negócios cujo chatbot frustra os clientes quando fica bloqueado. Criamos um chatbot que responde com base nos seus conteúdos e passa a conversa, com todo o contexto, a uma pessoa quando está em dúvida ou o cliente pede.
Construímos um conjunto de teste de referência (golden set) rigorosamente curado para a sua tarefa de IA, com cobertura equilibrada, etiquetas de especialistas e casos-limite arbitrados. Torna-se a referência face à qual correm todas as avaliações e verificações de regressão.
Para negócios cuja pesquisa com IA fica desatualizada ou custa uma fortuna para ser reconstruída todas as noites. Criamos um pipeline que atualiza apenas o que mudou, com verificações de que a pesquisa continua consistente.
Instrumentamos a sua infraestrutura de IA para atribuir os gastos com GPU e tokens a equipas, funcionalidades e clientes, e evidenciar desperdício como GPUs inativas e modelos sobredimensionados. Obtém uma visão atualizada dos custos e ações de poupança concretas.
Para equipas técnicas que já executam o software no Kubernetes e agora têm modelos de IA próprios para disponibilizar. Montamos um serviço de modelos que aumenta a capacidade quando o tráfego sobe, reduz quando está calmo e lança novas versões do modelo com segurança.
Construímos uma camada que restringe a saída do modelo a um esquema JSON ou gramática estritos, para que o código a jusante nunca falhe com respostas mal formadas. As saídas inválidas são restringidas no momento da geração ou reparadas e revalidadas.
Construímos um pipeline que encontra e remove conteúdo quase duplicado pelo significado, e não apenas pelo texto exato, limpando redundâncias de conjuntos de treino e bases de conhecimento. Agrupa itens semelhantes e mantém o melhor representante de cada grupo.
Treinamos um reranker cross-encoder personalizado com os seus dados de cliques e relevância, para que a ordenação reflita o que os seus utilizadores realmente consideram útil. Medimos os ganhos de NDCG face a rerankers genéricos antes da entrega.
Implementamos um gateway que unifica vários fornecedores de modelos por trás de uma única API, com failover automático, balanceamento de carga e chaves independentes do fornecedor. Se um fornecedor se degradar ou lhe impuser limites de pedidos, o tráfego é transferido sem interrupções.
Para escritórios que lidam com documentos confidenciais e querem ajuda de IA, mas não podem deixar ninguém, nem mesmo o anfitrião do servidor, ler os dados. Configuramos um modelo de IA dentro de uma área de computação selada e cifrada e damos-lhe uma prova de que os seus dados ficaram lá dentro.
Para negócios soterrados em e-mails, documentos e notas que mencionam números de peça, códigos de produto ou outros dados que a equipa copia à mão. Treinamos uma IA para extrair esses dados automaticamente e colocá-los numa folha de cálculo ou sistema.
Construímos um classificador que encaminha mensagens, pedidos de suporte ou consultas recebidos para a intenção e a equipa certas, com pontuações de confiança e uma categoria para intenções desconhecidas. É retreinado a partir das correções, para que a exatidão aumente ao longo do tempo.
Para marcas e agências que precisam de muitas imagens de produto e de campanha num estilo consistente. Montamos um gerador de imagens privado treinado com os seus produtos e o seu visual, para que a sua equipa crie imagens fiéis à marca sem pagar por cada uma.
Acrescentamos marca de água e proveniência de conteúdos ao texto ou imagens gerados pela sua IA para que os resultados possam ser detetados e rastreados até ao seu sistema. Isto apoia a rotulagem de conteúdos de IA, a proteção da marca e a investigação de utilizações indevidas.
Construímos uma plataforma de recolha de feedback no produto e de etiquetagem que transforma os sinais dos utilizadores e as decisões dos revisores em dados de treino estruturados. Fecha o ciclo entre os resultados em produção e a próxima melhoria do modelo.
Para equipas que usam um assistente de IA sobre os seus documentos e não sabem se uma alteração deixa as respostas melhores ou piores. Criamos uma bancada de testes que pontua o quão bem o seu sistema encontra os documentos certos e corre de novo a cada alteração.
Para empresas cujos modelos de IA ficam desatualizados à medida que os clientes e os produtos mudam. Criamos um pipeline que treina de novo o seu modelo quando chegam dados novos, testa-o e só o põe em produção se for pelo menos tão bom como o antigo.
Para negócios que querem que os clientes falem com uma IA pelo telefone ou na aplicação e tenham uma conversa natural. Criamos o motor de voz que ouve, responde com as suas próprias informações e fala de volta, deixando quem liga interromper como numa conversa a sério.
Para lojas e sites de reservas cujas recomendações só funcionam para clientes habituais. Acrescentamos uma camada que sugere bons produtos a visitantes novos em folha e dá uma oportunidade justa a produtos novos em folha, usando como os artigos são e o contexto da visita.
Para empresas de software cuja IA tem de produzir respostas que possam ser verificadas automaticamente, como consultas a bases de dados ou código que tem de passar testes. Treinamos o seu modelo com o seu próprio verificador para que aprenda com o que está realmente certo.
Para empresas cujas faturas de IA não param de crescer sem que se saiba quem usa o quê. Colocamos um único gateway à frente de todo o seu tráfego de IA, que marca cada pedido com a equipa, envia os custos para os seus códigos financeiros e guarda em cache os pedidos repetidos para poupar.
Para empresas de software cuja funcionalidade de IA mais usada é lenta por causa do código à volta do modelo, e não do modelo em si. Reescrevemos esse único caminho lento numa linguagem de sistemas rápida, mantendo a mesma interface para que mais nada no seu produto mude.
Para empresas que executam um agente de IA como um script simples que recomeça do zero cada vez que algo falha. Movemos o agente para um motor de fluxos de trabalho duradouro, em que cada passo é guardado, uma falha retoma de onde parou e ações como pagamentos ou e-mails nunca acontecem duas vezes.
Para organizações com uma biblioteca muito grande de documentos próprios, como manuais técnicos ou arquivos de investigação. Continuamos o treino de um modelo aberto nessa biblioteca para que compreenda de verdade as palavras da sua área e depois ajustamo-lo para as suas tarefas.
Para empresas cuja IA toma decisões que os clientes podem questionar mais tarde. Registamos cada decisão com os dados de entrada, a versão do modelo e o resultado num registo que não pode ser editado, para que possa mostrar exatamente o que aconteceu meses depois.
Para empresas que executam modelos de IA em computadores pequenos em muitos locais, como câmaras em lojas ou sensores em fábricas. Montamos uma gestão central que lança atualizações de modelos com segurança, acompanha o estado e a precisão de cada local e volta atrás se algo correr mal.
Para fábricas em que a mesma bomba ou motor tem um identificador diferente em cada sistema de monitorização. Associamo-los num único registo de ativo e criamos um repositório de dados partilhado, para que cada modelo e relatório veja em conjunto todos os dados de cada máquina.
Para equipas de engenharia de enzimas que só conseguem fabricar uma fração dos desenhos que imaginam. Ajustamos uma IA de proteínas com os seus próprios resultados de ensaios para que pontue milhares de sequências candidatas por dia antes de alguma ir para o laboratório.
Para equipas de engenharia que esperam horas por cada simulação. Treinamos um substituto de IA rápido com as suas simulações anteriores e dados reais de sensores, para que os engenheiros obtenham respostas quase imediatas dentro das suas ferramentas de projeto.
Para químicos analíticos que passam horas a deduzir estruturas a partir de espetros de RMN ou de massa. A IA, ajustada com as suas estruturas confirmadas, sugere estruturas candidatas ordenadas a partir do seu software de espetroscopia.
Para engenheiros cujas simulações se afastam do que a fábrica ou o laboratório realmente mede. Encontramos os parâmetros físicos desconhecidos que fazem o seu simulador corresponder às medições reais e repetimos o processo automaticamente à medida que chegam novos dados.
Para equipas de software cujos testes passam mas continuam a deixar escapar erros. Encontramos os caminhos de código que os seus testes não protegem realmente, escrevemos novos testes exatamente para esses e acrescentamos uma verificação que impede a integração de uma cobertura de testes mais fraca.
Para empresas que operam um sistema crítico cujos autores já saíram há muito. Observamos o que o código realmente faz com tráfego de teste, criamos um mapa pesquisável do seu comportamento e escrevemos testes que o fixam antes de alguém o alterar.