Name: Empirical AI Wisdom
Address: 9857 Travessa João Pedro, Brasília, Federal District, 70040-010, BR
Telephone: +55 61 4916-1291

O que já entregamos

Resultados medidos em produção, não em slides de apresentação.

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Projetos implantados desde 2021

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Setores atendidos (saúde, varejo, agro, logística…)

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Redução média de custo operacional nos clientes

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Meses: tempo médio até o primeiro retorno mensurável

Serviços que oferecemos

Cada serviço pode ser contratado isoladamente ou como parte de um programa contínuo.

Diagnóstico de maturidade em IA

Antes de propor qualquer modelo, passamos 90 minutos com a equipe técnica e com a diretoria para mapear os dados disponíveis, os gargalos operacionais e as oportunidades de automação. O relatório final, entregue em até cinco dias úteis, inclui uma matriz de prioridade com estimativa de esforço e retorno para cada iniciativa identificada. Esse diagnóstico é gratuito e sem compromisso de contratação.

Modelos preditivos sob medida

Construímos modelos de regressão, classificação e séries temporais usando Python, scikit-learn, XGBoost e PyTorch. Para um varejista do DF, por exemplo, criamos um modelo de previsão de demanda que reduziu o desperdício de estoque perecível em 22% nos primeiros quatro meses. Cada modelo é versionado, documentado e entregue com testes automatizados para que a equipe interna consiga mantê-lo sem depender de nós.

Automação de processos com IA generativa

Integramos modelos de linguagem (LLMs) a fluxos internos: triagem de e-mails, geração de minutas contratuais, extração de dados de notas fiscais e classificação de tickets de suporte. Usamos APIs da OpenAI, Anthropic e modelos open-source hospedados em infraestrutura brasileira quando o cliente exige que os dados não saiam do país. O tempo médio de implantação é de seis semanas para um fluxo completo.

Engenharia de dados e pipelines

Sem dados limpos, nenhum modelo funciona. Desenhamos e implementamos pipelines ETL com Apache Airflow, dbt e BigQuery ou PostgreSQL. Monitoramos qualidade de dados com Great Expectations e configuramos alertas para drift de distribuição. Para uma rede de clínicas, consolidamos 14 fontes de dados em um data warehouse único em três meses, reduzindo o tempo de geração de relatórios de dois dias para 15 minutos.

Treinamento técnico para equipes internas

Oferecemos workshops presenciais em Brasília e remotos para todo o Brasil. Os formatos vão de um dia intensivo (introdução a machine learning para gestores) até programas de oito semanas (Python para analistas, MLOps para engenheiros). Cada turma tem no máximo 12 participantes, e o material é construído com dados reais do próprio cliente sempre que possível.

Como funciona um projeto conosco

Do primeiro contato à entrega em produção, o caminho tem cinco etapas claras.

1. Diagnóstico inicial

Reunião de 90 minutos para entender o problema de negócio, os dados existentes e as restrições técnicas. Você recebe um relatório com prioridades em até cinco dias úteis.

2. Prova de conceito

Em duas a quatro semanas, construímos um protótipo funcional com uma amostra dos seus dados. Se o resultado não atingir o limiar mínimo combinado, você não paga nada por essa fase.

3. Desenvolvimento completo

Refinamos o modelo, integramos ao seu sistema (ERP, CRM, data lake) e escrevemos testes automatizados. Sprints quinzenais com demonstração ao vivo para a equipe.

4. Implantação e monitoramento

Deploy em ambiente de produção com CI/CD. Configuramos dashboards de desempenho do modelo e alertas de degradação. Acompanhamos os primeiros 30 dias em regime intensivo.

5. Suporte contínuo

Contratos de manutenção mensal incluem retreino periódico, ajuste de hiperparâmetros e atualização de dependências. O conhecimento fica com você: documentamos tudo e treinamos sua equipe.

Caso real: agronegócio no cerrado

Um exemplo concreto de como a inteligência artificial resolveu um problema específico.

Vista aérea de fazenda de soja no cerrado brasileiro ao entardecer

Previsão de pragas em lavouras de soja

Uma cooperativa com 38 produtores no oeste da Bahia perdia cerca de R$ 2,4 milhões por safra com aplicações tardias de defensivos. Construímos um modelo de séries temporais que cruza dados de armadilhas de feromônio, imagens de satélite (Sentinel-2) e previsão meteorológica para antecipar surtos de lagarta-da-soja em até 10 dias.

O sistema envia alertas por WhatsApp para cada talhão, indicando a janela ideal de aplicação. Na safra 2024/25, a cooperativa reportou uma redução de perdas de:

R$ 860 mil economizados

Perguntas frequentes

Respostas diretas para as dúvidas que ouvimos com mais frequência.

Não. Cerca de metade dos nossos clientes não tem cientistas de dados no quadro. Nesses casos, operamos como uma extensão da equipe e transferimos conhecimento gradualmente. Se você quiser internalizar a capacidade depois, oferecemos treinamento para isso.

Depende do escopo, mas para dar uma referência: uma prova de conceito começa em R$ 18 mil, e um projeto completo de quatro meses fica entre R$ 80 mil e R$ 200 mil. O diagnóstico inicial é sempre gratuito, então você terá uma estimativa detalhada antes de qualquer compromisso financeiro.

Assinamos NDA antes de qualquer acesso a dados. Trabalhamos em ambientes isolados (VPC dedicada ou on-premise quando necessário) e seguimos as diretrizes da LGPD. Dados de treinamento são anonimizados e descartados ao final do projeto, a menos que o contrato de manutenção preveja o contrário.

Sim. Temos clientes em São Paulo, Goiânia, Salvador e Belo Horizonte. As reuniões de diagnóstico podem ser presenciais ou remotas. Para projetos que exigem acesso a infraestrutura física (sensores IoT, câmeras industriais), viajamos até o local.

A fase de prova de conceito existe para isso. Definimos métricas de sucesso antes de começar (acurácia mínima, redução de custo, tempo de resposta). Se o protótipo não atingir o limiar combinado, você não paga pela PoC. Essa política existe desde 2022 e já foi acionada duas vezes em 47 projetos.

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