Entramos por onde o problema está.
Às vezes é um diagnóstico. Às vezes é um sistema que já roda e precisa ser avaliado, uma proposta nossa ou a implementação de algo que já foi decidido. Cada trabalho se sustenta sozinho: o resultado segue com a gente ou com quem você escolher.
Avaliação do que já roda
Um sistema com IA já está em uso e ninguém sabe dizer quanto confiar nele. Avaliamos com as quatro perguntas que usamos para toda tecnologia: dá para auditar, reproduzir, verificar e explicar? E dizemos o que mudar.
Diagnóstico dos fluxos
Olhamos os fluxos de trabalho que já existem, com IA ou sem, do lado da tecnologia e do lado do valor e do risco. Avaliamos, sugerimos o que mudar e acompanhamos a mudança.
Proposta
Onde a IA ainda não entrou e deveria. Trazemos as oportunidades e ajudamos a empresa a definir os critérios para escolher o que fazer primeiro: valor, risco, esforço e maturidade de quem vai usar.
Desenho do trabalho
O fluxo de trabalho inteiro, redesenhado com quem o vive: quem faz o quê, onde a IA entra, onde a decisão fica com uma pessoa, como se continua aprendendo e o que se mede, no negócio e no trabalho.
Arquitetura do sistema
O desenho computacional por trás do fluxo: que modelos, que dados e que regras, como os agentes se encadeiam, onde fica cada dado e como cada resposta é conferida.
Implementação
Construímos e colocamos para rodar, com o time da empresa junto:
- camada semântica e ontologias sobre os dados que já existem
- motores de conhecimento, com regras determinísticas e trilha de cada afirmação
- cadeias agênticas multimodelo, com uma pessoa no ponto de decisão
- integração com os sistemas e as ferramentas da empresa
- avaliação contínua e controle de custo
- a passagem para quem vai manter o sistema vivo
As perguntas técnicas que a gente responde.
Não vendemos uma tecnologia. Conhecemos o terreno e escolhemos com você. Os nomes são exemplos do que entra nessas conversas, não uma lista fechada.
Arquitetura multimodelo: cada passo com o modelo que serve, comparação contínua entre fornecedores e troca de modelo sem refazer o sistema.
Cada passo com o modelo do tamanho certo, cache do que se repete, contexto enxuto, o cálculo feito fora do modelo e o gasto medido por fluxo. Quem calcula não escreve, e isso também economiza.
Engenharia de contexto: o modelo recebe o que precisa saber, na hora certa e com fonte. Camada semântica, ontologias, grafo de conhecimento e GraphRAG.
Uma camada semântica sobre a plataforma de dados: cada métrica e cada definição num lugar só, acordadas com as áreas, e a IA lê dali.
Bitemporalidade: guardar quando um fato era verdade e quando a empresa soube dele, para reconstituir o que se sabia em qualquer data. Linhagem do dado, da origem até a resposta.
Regras determinísticas e IA simbólica antes do modelo: quem calcula não escreve, e cada afirmação tem a sua trilha.
Cadeias agênticas com estado explícito, verificação a cada passo e uma pessoa no ponto onde a decisão é dela.
Quase sempre, antes vêm contexto e recuperação. Ajuste fino ensina comportamento; os fatos moram no grafo, onde podem ser conferidos e atualizados.
Modelos abertos rodando dentro da empresa ou em nuvem na região certa. Só sai o que pode sair.
Um caminho oficial mais rápido que o atalho: gateway de modelos, regras de uso, registro do que cada time faz e quanto custa.
Avaliação contínua: cada passo medido, no resultado do negócio e no trabalho de quem usa.
Papéis, riscos, registros e revisões, escritos e praticados, alinhados às normas e às leis de cada país onde a empresa opera.
Quatro perguntas para cada tecnologia, antes de ela entrar num projeto.
Auditabilidade
Dá para reconstituir depois o que o sistema fez, e por quê?
Reprodutibilidade
A mesma pergunta, nas mesmas condições, dá a mesma resposta?
Verificabilidade
Dá para conferir cada resposta contra uma fonte?
Explicabilidade
Dá para dizer, na língua de quem usa, por que a resposta é essa?
O terreno que a rede conhece, usa, avalia ou estuda.
A lista muda com o mercado. A rede avalia tecnologias novas e se certifica nelas o tempo todo.
OpenAI, Anthropic, Google Gemini e Vertex AI, Meta Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen, AWS Bedrock, Azure AI Foundry
MCP, LangGraph, LlamaIndex, LangChain, Temporal
Databricks e Unity Catalog, Snowflake, dbt Semantic Layer, Cube, AtScale, LookML
Neo4j e Cypher, GraphRAG, RDF, OWL, SPARQL, SHACL, Protégé, Stardog, Ontotext GraphDB, Amazon Neptune, TypeDB, Apache Jena
XTDB, Datomic, OpenLineage
motores de regras, Datalog, raciocinadores OWL
pgvector, Qdrant, Weaviate
vLLM, Ollama, LoRA e QLoRA, Unsloth, TRL
Langfuse, Arize Phoenix, conjuntos de avaliação
ISO/IEC 42001, LGPD, GDPR, AI Act europeu
Dois problemas reais, resolvidos.
Inteligência analítica auditável
Para uma agência de performance no Brasil, no México e nos Estados Unidos: quem calcula não escreve. Uma camada determinística confere cada fato antes de a IA escrever, e cada afirmação do relatório tem origem rastreável.
Ler o caso →BLIU: memória criativa
Um grafo de conhecimento que guarda anos de notas e referências de roteiristas de humor, em uso nas sessões de criação. A IA provoca, questiona e desloca; a decisão e a autoria continuam humanas.