Decisões que aprendem
com os seus dados.
Decisions that learn
from your data.
Machine learning, processamento de linguagem natural e analítica preditiva aplicados ao problema real do seu negócio. Sem science projects. Com modelos que entram em produção e geram valor mensurável. Machine learning, natural language processing and predictive analytics applied to the real problem of your business. No science projects. With models that go into production and generate measurable value.
Quando IA é
resposta, não enfeite.
When AI is the
answer, not decoration.
Há problemas onde IA é overkill, e há problemas onde nada mais funciona. O nosso trabalho começa por separar os dois. Se a sua decisão envolve padrões em dados históricos, classificação à escala ou previsão sobre eventos repetitivos — IA pode ser o caminho. Se for regra fixa e clara, uma query SQL bem escrita resolve. There are problems where AI is overkill, and problems where nothing else works. Our work starts by separating the two. If your decision involves patterns in historical data, classification at scale or forecasting over repetitive events — AI may be the way. If it's a fixed clear rule, a well-written SQL query solves it.
Previsão e antecipaçãoForecasting and anticipation
Procura, churn, risco operacional, manutenção preditiva. Modelos calibrados com os seus dados, não benchmarks de Kaggle.Demand, churn, operational risk, predictive maintenance. Models calibrated with your data, not Kaggle benchmarks.
Classificação e extracçãoClassification and extraction
Triagem de emails, classificação de documentos, extracção de campos estruturados de PDFs, faturas, contratos. Tipicamente substitui horas humanas repetitivas por segundos de máquina.Email triage, document classification, structured field extraction from PDFs, invoices, contracts. Typically replaces hours of repetitive human work with seconds of machine work.
Recomendação e scoringRecommendation and scoring
Sistemas de recomendação para produtos, conteúdos ou próximos passos. Scoring de leads, clientes, transacções. Decisões automáticas que aprendem à medida que recebem feedback.Recommendation systems for products, content or next steps. Lead, customer or transaction scoring. Automatic decisions that learn as they receive feedback.
Linguagem natural e LLMsNatural language and LLMs
Chatbots úteis (não os do call center), sumarização de conversas, análise de sentimento, agentes que actuam em sistemas via MCP. PT, EN e os dialectos do seu negócio.Useful chatbots (not the call center ones), conversation summarisation, sentiment analysis, agents that act on systems via MCP. EN, PT and your business dialects.
Três competências.
Uma abordagem.
Three competencies.
One approach.
Machine LearningMachine Learning
Modelos preditivos treinados com os seus dados — supervisionados, não-supervisionados e por reforço. Foco em modelos que se conseguem explicar, monitorizar em produção e re-treinar quando a realidade muda.Predictive models trained with your data — supervised, unsupervised and reinforcement. Focus on models that can be explained, monitored in production and retrained when reality changes.
Linguagem naturalNatural language
Classificação, extracção, sumarização e chat. Trabalhamos com modelos de fronteira (GPT, Claude, Llama) e com modelos abertos quando faz sentido para privacidade, custo ou controlo.Classification, extraction, summarisation and chat. We work with frontier models (GPT, Claude, Llama) and with open models when it makes sense for privacy, cost or control.
Análise preditivaPredictive analytics
Séries temporais, modelos de risco e simulação. Para sectores onde antecipar 30 dias à frente vale mais que reagir ao que aconteceu ontem.Time series, risk models and simulation. For sectors where anticipating 30 days ahead is worth more than reacting to what happened yesterday.
Do protótipo
à produção.
From prototype
to production.
Começamos sempre por validar viabilidade num spike de 2 a 3 semanas. Se o sinal nos dados não chega, dizemos. Se chega, passamos a um modelo calibrado, depois a um pipeline de produção com monitorização, alertas de drift e re-treino agendado. A IA que vale a pena é a que continua a funcionar 6 meses depois de entregar. We always start by validating viability in a 2- to 3-week spike. If the signal in the data isn't enough, we say so. If it is, we move to a calibrated model, then to a production pipeline with monitoring, drift alerts and scheduled retraining. AI worth doing is AI that still works 6 months after delivery.
Saímos do slide.
Entramos em produção.
We leave the slide.
We enter production.
Stack que aguenta
produção.
Stack that holds up
in production.
Python, PyTorch, Hugging Face, scikit-learn, LangChain. Azure OpenAI, AWS Bedrock, OpenAI directo ou modelos locais via Ollama, vLLM, Llama.cpp consoante o caso. Vector stores (pgvector, Qdrant, Weaviate). MLflow para tracking. Tudo orquestrado com a stack DevOps que já tem ou que construímos. Python, PyTorch, Hugging Face, scikit-learn, LangChain. Azure OpenAI, AWS Bedrock, direct OpenAI or local models via Ollama, vLLM, Llama.cpp depending on the case. Vector stores (pgvector, Qdrant, Weaviate). MLflow for tracking. All orchestrated with the DevOps stack you already have or one we build.
Perguntas que recebemos com frequência. Questions we get often.
Quanto tempo demora um projecto de IA?How long does an AI project take?
Um spike de viabilidade é 2 a 3 semanas. Um piloto em produção fica entre 8 e 16 semanas. Projectos maiores são entregues em incrementos contínuos.A viability spike is 2 to 3 weeks. A production pilot takes 8 to 16 weeks. Larger projects are delivered in continuous increments.
Precisamos de muitos dados?Do we need a lot of data?
Depende. Para classificação binária com modelos modernos, algumas centenas de exemplos rotulados podem chegar. Para previsão de séries temporais, 12 a 24 meses de histórico é típico. Avaliamos no início — se não houver dados suficientes, dizemos.It depends. For binary classification with modern models, a few hundred labelled examples may suffice. For time-series forecasting, 12 to 24 months of history is typical. We assess it upfront — if there isn't enough data, we say so.
Os meus dados saem da empresa?Do my data leave the company?
Não, se não quiser. Trabalhamos com modelos locais, com Azure OpenAI em region EU, com cláusulas de não-treino e com pipelines que mantêm dados sensíveis dentro do seu perímetro. RGPD-compliant por desenho.No, if you don't want them to. We work with local models, with Azure OpenAI in EU region, with no-training clauses and with pipelines that keep sensitive data inside your perimeter. GDPR-compliant by design.
Conseguem trabalhar com agentes de IA e LLMs?Can you work with AI agents and LLMs?
Sim — somos uma das equipas com mais experiência em Portugal a construir servidores MCP (Model Context Protocol) que dão a LLMs acesso seguro a sistemas empresariais. Agentes que actuam, não só chatbots que respondem.Yes — we're one of the teams in Portugal with most experience building MCP (Model Context Protocol) servers that give LLMs secure access to enterprise systems. Agents that act, not just chatbots that respond.
Como sei se a IA está a funcionar bem depois de entregue?How do I know the AI is still working well after delivery?
Entregamos sempre com observabilidade: métricas de performance do modelo, drift de dados, alertas quando algo se degrada. Tem dashboards próprios e relatórios mensais incluídos no primeiro ano.We always deliver with observability: model performance metrics, data drift, alerts when something degrades. You get your own dashboards and monthly reports included in the first year.
Vamos transformar
os seus dados em decisões.
Let's turn
your data into decisions.
Se procura um parceiro experiente para aplicar IA ao seu negócio — queremos ouvi-lo. Resposta tipicamente em 24 horas úteis. If you're looking for an experienced partner to apply AI to your business — we want to hear from you. Typical response in 24 business hours.